1．首先通过DCT变换去除数据冗余； 2．使用量化表对DCT系数进行量化； 3．对量化后的系数进行Huffman编码。 具体源程序由主程序及两个子程序（DCT量化、Huffman编码）组成： ,1. First of all, through the DCT transform to remove data redundancy 2. The use of quantization table of quantization DCT coefficients 3. Of quanti

该gui函数基本上包括图像处理里面的最基本处理，相当于一个小型photoshop。比如读取文件，几何变换中的垂直镜像，平移，旋转，缩放；正交变换的DFT，FFT，DCT，DST，DHT，DWashT；灰度处理中的反色，直方图均衡，全局线性变换，分段线性变换，指数非线性变换，对数非线性变换；图像增强里面的加噪声，平滑，锐化，伪彩色增强；图像分割里面的灰度阈值法，Robert，Laplace，sobel，prewitt，canny算子边缘检测法；图像恢复里面的直接逆滤波，维纳滤波；图像编码里面的霍夫

1． 理解图像压缩的相关概念及图像压缩的主要原则和目的； 2． 掌握霍夫曼编码 3． 掌握几种常见的图像压缩编码方法 4． 利用 MATLAB 程序进行图像压缩-1. Understand the related concepts of image compression and image compression of the main principles and purposes 2. Grasp the Huffman coding 3. The control o

霍夫曼编码；量化到8位字节每个像素编码及解码(Write a MATLAB function [zipped, info] = pixel_coder(X) that takes an image X and using the Huffman coder above applied in the pixel domain quantized to 8 bits per pixel returns the coded sequence zipped along with the header

文本信号的信源编码，利用MATLAB编程实现Huffman编码。(The source code of the text signal is coded by MATLAB programming.)