“Huffman-樹”不僅能對文本數據進行編碼、譯碼，提高文本數據的傳輸效率，同時它也能對多媒體數據（如：數字圖像、視頻等）進行編碼、譯碼，從而實現多媒體數據的壓縮存儲。目前，在Web互聯網上廣泛使用的JPEG圖像格式就采用了Huffman編碼，與其他圖像格式（如：BMP、TIF等）相比，同一副圖像采用JPEG格式時所需的存儲空間是最少的。在這個實驗中，請設計一個Huffman編/譯碼器，并模擬數字圖像的壓縮存儲（編碼）和解碼顯示（譯碼）的過程。
（1）構造“Huffman-樹”：
①讀入一個大小為N*M（N為圖像的高度，M為圖像的寬度）的灰度圖像塊，該圖像中的每個像素（元素）的取值范圍是0~255，取值為0表示該像素是“黑色”，取值為255表示該像素是“白色”，其他取值表示介于“黑色”和“白色”之間的灰度值。
②統計讀入圖像塊中每種灰度值出現的次數，并去除出現次數為零的灰度值，以此作為構造“Huffman-樹”所需的權值。
③說明：在構造“Huffman-樹”的過程中，當有多個待合并元素的權值相同時，每次選擇灰度值較小的兩個元素進行合并。
（2）Huffman編碼（壓縮存儲）：讀入新的灰度圖像塊，利用已建立好的“Huffman-樹”對其進行編碼，將圖像的寬度、高度信息和編碼結果保存到文件（如：compress_image.txt）中，同時計算Huffman編碼的壓縮比并輸出。壓縮比的計算公式如下：壓縮比=原始圖像所需比特數/壓縮后圖像所需比特數。
（3）Huffman譯碼（解碼顯示）：讀入壓縮存儲的灰度圖像，利用已建立好的“Huffman-樹”對其進行譯碼，將譯碼結果按照原有寬度、高度還原圖像，并將還原之后的圖像保存到文件（如：decoding_image.txt）中。
資源簡介：算法源碼集合：有hash表、笛卡爾集、哈弗曼樹、矩陣乘法、快速排序
上傳時間： 2014-01-05
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上傳時間： 2016-06-13
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上傳時間： 2014-01-12
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上傳時間： 2014-01-27
上傳用戶：jyycc
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資源簡介：哈弗曼編碼的遞歸實現算法，包括構造哈弗曼樹函數，編碼函數，譯碼函數和輸出函數。
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