用matlab实现a)请对Lena彩色图（lena_color_256.tif）转为YUV420格式，并存储为lena_256x256.yuv，获得其文件大小（bytes）。 b)请读入lena_256x256.yuv文件，并显示其原图、亮度图、色度图（Cb,Cr）于同一窗口。 c)请分别对b)中的结果进行DCT8x8变换,并使用上述QY和QC量化矩阵进行相应量化。 d)请使用Zig-Zag扫描法对c)中的结果进行扫描，并使用游程编码(RLC)方法对其进行编码。 e)请使用哈夫曼编码方式对d)中的结果进行熵编码，并存为lena_256x256.cmp文件，获得其文件大小。 f)比较lena_256x256.yuv与lena_256x256.cmp文件大小，计算压缩率。

好的，我可以为您提供一些matlab代码来完成这些任务。请注意，由于这些代码涉及到文件读写和图像处理等方面，需要在本地进行操作，而且可能需要额外的工具包支持，请您在执行之前先进行相应的准备工作。 a) 对Lena彩色图（lena_color_256.tif）转为YUV420格式，并存储为lena_256x256.yuv，获得其文件大小（bytes）。 ```matlab % 读取原图 img = imread('lena_color_256.tif'); % 将图像转换为YUV格式 YUV = rgb2ycbcr(img); % 取出Y分量 Y = YUV(:,:,1); % 对Cb和Cr分量进行下采样 Cb = imresize(YUV(:,:,2),0.5,'bilinear'); Cr = imresize(YUV(:,:,3),0.5,'bilinear'); % 将Y、Cb、Cr分量按顺序拼接成一个矩阵 YUV420 = cat(3,Y, Cb, Cr); % 保存为lena_256x256.yuv文件 fid = fopen('lena_256x256.yuv','wb'); fwrite(fid,YUV420,'uint8'); fclose(fid); % 获得文件大小 fileinfo = dir('lena_256x256.yuv'); filesize = fileinfo.bytes; disp(['文件大小为 ', num2str(filesize), ' bytes']); ``` b) 读入lena_256x256.yuv文件，并显示其原图、亮度图、色度图（Cb,Cr）于同一窗口。 ```matlab % 读取YUV420格式的图像 fid = fopen('lena_256x256.yuv','rb'); YUV420 = fread(fid,[256, 256*3],'uint8'); fclose(fid); % 分别取出Y、Cb、Cr分量 Y = YUV420(:,1:256); Cb = YUV420(:,257:384); Cr = YUV420(:,385:512); % 将图像转换为RGB格式 RGB = ycbcr2rgb(YUV420); % 显示原图、亮度图、色度图 subplot(1,3,1),imshow(RGB),title('原图'); subplot(1,3,2),imshow(Y),title('亮度图'); subplot(1,3,3),imshow(cat(3,Cb,Cr,zeros(256),'ycbcr')),title('色度图'); ``` c) 分别对b)中的结果进行DCT8x8变换，并使用上述QY和QC量化矩阵进行相应量化。 ```matlab % 定义DCT变换矩阵 T = dctmtx(8); % 定义量化矩阵 QY = [16 11 10 16 24 40 51 61; 12 12 14 19 26 58 60 55; 14 13 16 24 40 57 69 56; 14 17 22 29 51 87 80 62; 18 22 37 56 68 109 103 77; 24 35 55 64 81 104 113 92; 49 64 78 87 103 121 120 101; 72 92 95 98 112 100 103 99]; QC = [17 18 24 47 99 99 99 99; 18 21 26 66 99 99 99 99; 24 26 56 99 99 99 99 99; 47 66 99 99 99 99 99 99; 99 99 99 99 99 99 99 99; 99 99 99 99 99 99 99 99; 99 99 99 99 99 99 99 99; 99 99 99 99 99 99 99 99]; % 对Y分量进行DCT变换和量化 Y_dct = blkproc(Y,[8 8],@(block)T*block.data*T'); Y_dct_q = blkproc(Y_dct,[8 8],@(block)round(block.data./(QY*8))); % 对Cb和Cr分量进行DCT变换和量化 Cb_dct = blkproc(Cb,[8 8],@(block)T*block.data*T'); Cb_dct_q = blkproc(Cb_dct,[8 8],@(block)round(block.data./(QC*8))); Cr_dct = blkproc(Cr,[8 8],@(block)T*block.data*T'); Cr_dct_q = blkproc(Cr_dct,[8 8],@(block)round(block.data./(QC*8))); ``` d) 使用Zig-Zag扫描法对c)中的结果进行扫描，并使用游程编码(RLC)方法对其进行编码。 ```matlab % 定义Zig-Zag扫描矩阵 zigzag = [1,2,6,7,15,16,28,29; 3,5,8,14,17,27,30,43; 4,9,13,18,26,31,42,44; 10,12,19,25,32,41,45,54; 11,20,24,33,40,46,53,55; 21,23,34,39,47,52,56,61; 22,35,38,48,51,57,60,62; 36,37,49,50,58,59,63,64]; % 对Y分量进行Zig-Zag扫描和RLC编码 Y_zigzag = blkproc(Y_dct_q,[8 8],@(block)reshape(block.data(zigzag(:)),1,[])); Y_rlc = rle(Y_zigzag(:)'); % 对Cb和Cr分量进行Zig-Zag扫描和RLC编码 Cb_zigzag = blkproc(Cb_dct_q,[8 8],@(block)reshape(block.data(zigzag(:)),1,[])); Cb_rlc = rle(Cb_zigzag(:)'); Cr_zigzag = blkproc(Cr_dct_q,[8 8],@(block)reshape(block.data(zigzag(:)),1,[])); Cr_rlc = rle(Cr_zigzag(:)'); ``` e) 使用哈夫曼编码方式对d)中的结果进行熵编码，并存为lena_256x256.cmp文件，获得其文件大小。 ```matlab % 定义哈夫曼编码表 Y_hufftable = huffmandict(0:255, hist(Y_rlc, 0:255)); Cb_hufftable = huffmandict(0:255, hist(Cb_rlc, 0:255)); Cr_hufftable = huffmandict(0:255, hist(Cr_rlc, 0:255)); % 对Y分量进行哈夫曼编码 Y_huffcode = huffmanenco(Y_rlc, Y_hufftable); % 对Cb和Cr分量进行哈夫曼编码 Cb_huffcode = huffmanenco(Cb_rlc, Cb_hufftable); Cr_huffcode = huffmanenco(Cr_rlc, Cr_hufftable); % 合并编码结果 huffcode = [Y_huffcode Cb_huffcode Cr_huffcode]; % 将编码结果写入文件 fid = fopen('lena_256x256.cmp','wb'); fwrite(fid,huffcode,'uint8'); fclose(fid); % 获得文件大小 fileinfo = dir('lena_256x256.cmp'); filesize = fileinfo.bytes; disp(['文件大小为 ', num2str(filesize), ' bytes']); ``` f) 比较lena_256x256.yuv与lena_256x256.cmp文件大小，计算压缩率。 ```matlab % 获得原始文件大小 fileinfo = dir('lena_color_256.tif'); origsize = fileinfo.bytes; % 计算压缩率 compression_ratio = filesize / origsize; disp(['压缩率为 ', num2str(compression_ratio)]); ``` 希望这些代码能够帮助到您完成所需的任务。如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请随时向我提问。