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用Huffma
编码实现图像压缩
作者：尚文文田郡来源：《数字技术与应用》2011年第12期
摘要：当前，网络和多媒体技术日新月异，信息量急速膨胀。针对这种情况，本文探讨了它的解决方法数据压缩（主要是图像压缩）。着重研究了无失真条件下的最佳编码方法Huffma
编码，对其方法的优劣做了较为客观的评价。
关键词：图像压缩编码Huffma
编码
中图分类号：TP39303文献标识码：A文章编号：10079416201112023802
1、前言
随着科技的发展，现在各种各样的数据和信息正在急速膨胀，每天出现的新知识正以近乎指数的规律逐日上升。如何方便快速地存储、处理和传输这些日益增加的信息，使之更好的为我们服务，已经成为多数行业共同的呼声。特别是近几年来随着网络走进普通家庭，昔日老牛拉破车似的网速已让多数人所不能容忍。因为数据在数据传输时，要占据很大的信道容量。为此，人们想到了采用对图像新的表达方法以减小表示一幅图像所需数据量，这就是图像编码要解决的主要问题。由于图像编码减少了数据量，因此人们也常称图像编码为图像压缩。
本文将着重研究Huffma
编码方法，并形成一个对Huffma
编码方法的较为完整的评价。
2、正文
21Huffma
编码
Huffma
编码的主导思想是根据数据符号发生的概率进行编码。在源数据中出现概率越高的符号，相应的码长越短；出现概率越小的符号，其码长越长，从而达到用尽可能少的码符号表示源数据。Huffma
编码方法是接近压缩比上限的一种最佳的编码方法。
22具体编码过程
1将信源符号按出现概率由大到小排列。
2将2个最小概率相加，形成一新的概率集合，对应一新的信源，符号数减小一个，即具有q1个符号数，称为缩减信源A。
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3将缩减信源A中q1个符号再按概率大小排列。如符号间概率相等，则排列次序不论。
4如此继续，得到具有q2、q3、q4、个符号的缩减信源B、C、D等，直到只有2个符号为止。
5在每一对合并的就概率中，以码符号“0”表示概率大的那个信源符号，而以“1”表示概率小的那个信源符号。
6从最后一个缩减信源开始，按原来路径回嗍，组合路径上所有的码符号（0或1）便得到信源各符号对应的码组。
一旦Huffma
码获得以后，编码都可用简单的查表的方式实现。
Huffma
编码方法是先扫描要编码的文件，计算出各字符出现的概率，然后再进行编码，其框图如下：
23关于编码与解码过程的几点说明
统计数据出现的频度是Huffma
编码的第一步，即需要统计r