我听说Jpeg使用了哈夫曼编码。那么什么是哈夫曼编码？
2个回答
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霍夫曼编码是一种方法，它将符号（例如字节、DCT系数等）按照统计概率分配可变长度代码并进行编码。常用符号将被编码为仅占用几个比特的代码，而很少使用的符号则需要用更多的比特来表示。
JPEG文件包含最多4个霍夫曼表，这些表定义了这些可变长度代码（介于1到16位之间）与代码值（即8位字节）之间的映射关系。通常创建这些表涉及计算图像中每个符号（DCT码字）出现的频率，并相应地分配比特串。但是，大多数JPEG编码器只使用JPEG标准中提供的霍夫曼表。一些编码器允许优化这些表，这意味着创建一个最优二叉树，从而生成更有效的霍夫曼表。
请参阅http://www.cs.duke.edu/csed/poop/huff/info/以获取更深入的解释。
JPEG文件包含最多4个霍夫曼表，这些表定义了这些可变长度代码（介于1到16位之间）与代码值（即8位字节）之间的映射关系。通常创建这些表涉及计算图像中每个符号（DCT码字）出现的频率，并相应地分配比特串。但是，大多数JPEG编码器只使用JPEG标准中提供的霍夫曼表。一些编码器允许优化这些表，这意味着创建一个最优二叉树，从而生成更有效的霍夫曼表。
请参阅http://www.cs.duke.edu/csed/poop/huff/info/以获取更深入的解释。
- David
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1非常感谢，还有一个问题，您提到的DCT系数是什么？ - lital maatuk
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只是为了完善david99world的回答：Huffman编码只是JPEG压缩中的最后一步。重要的压缩来自应用于DCT的量化矩阵。这是什么？DCT变换只是一种通过频率显示图像信息的方法。而不是像这样具有像素值的矩阵：
您将获得一个包含DCT系数的矩阵，显示频率信息，并将大部分信息集中在左上角：
现在，您拥有了DCT系数，接下来是真正的压缩步骤，即通过基于人眼视觉的量化矩阵将所有值除以该矩阵。该矩阵将使那些包含对人眼不相关信息的系数变成零，并使重要系数保持几乎相同。
为什么这一步对压缩很重要？因为现在你有很多零，Huffman编码将把大量的零组合成小的代码字，因此你可以节省存储空间。
如果您多次应用Q矩阵，则将进行更多压缩（更多零），但也会降低图像质量。
您可以尝试在Matlab中编写整个算法，这样您就会更好地理解它。请注意，如果多次应用Q矩阵，则会获得更多的压缩（更多零），但图像质量也会降低。
我希望这使您更清楚。
您将获得一个包含DCT系数的矩阵，显示频率信息，并将大部分信息集中在左上角：
现在，您拥有了DCT系数，接下来是真正的压缩步骤，即通过基于人眼视觉的量化矩阵将所有值除以该矩阵。该矩阵将使那些包含对人眼不相关信息的系数变成零，并使重要系数保持几乎相同。
为什么这一步对压缩很重要？因为现在你有很多零，Huffman编码将把大量的零组合成小的代码字，因此你可以节省存储空间。
如果您多次应用Q矩阵，则将进行更多压缩（更多零），但也会降低图像质量。
您可以尝试在Matlab中编写整个算法，这样您就会更好地理解它。请注意，如果多次应用Q矩阵，则会获得更多的压缩（更多零），但图像质量也会降低。
我希望这使您更清楚。
- Jav_Rock
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