一、简介
1、行程编码概述（RLE）
在图像压缩上，行程编码（RLE）一般用于压缩二值化图像，因为它是基于重复的压缩算法，比如：
二维图像降维后（压缩前）：0 0 0 0 0 255 255 255 0 0 255
行程编码压缩后：5 0 3 255 2 0 1 255
（压缩格式为：数量+像素+数量+像素…）
如果有大量的像素连续重复，那么压缩率会更高。
编码是方法建立在图像统计特性的基础上的。例如，在传真通信中的文件大多是二值图像，即每个像素的灰度值只有0和1两种取值。将一行中颜色值相同的相邻象素用一个计数值和该颜色值来代替。例如aaabccccccddeee可以表示为3a1b6c2d3e，，即有3个a，1个b，6个c，2个d，3个e。如果一幅图象是由很多块颜色相同的大面积区域组成，那么采用行程编码的压缩效率是惊人的。然而，该算法也导致了一个致命弱点，如果图象中每两个相邻点的颜色都不同，用这种算法不但不能压缩，反而数据量增加一倍。因此对有大面积色块的图像用行程编码效果比较好。
行程编码的可行性讨论：行程编码的压缩方法对于自然图片来说是不太可行的，因为自然图片像素点错综复杂，同色像素连续性差，如果硬要用行程编码方法来编码就适得其反，图像体积不但没减少，反而加倍。鉴于计算机桌面图，图像的色块大，同色像素点连续较多，所以行程编码对于计算机桌面图像来说是一种较好的编码方法。
2 图像压缩
2.1 图像压缩：图像压缩就是对图像数据按照一定的规则进行变换和组合，用尽可能少的数据量来表示影像，形象的说，就是对影像数据的瘦身。
2.2 图像压缩的必要性：多媒体数据的显著特点就是数据量非常大。例如，一张彩色相片的数据量可达10MB；视频影像和声音由于连续播放，数据量更加庞大。这对计算机的存储以及网络传输都造成了极大的负担。
2.3 图像压缩的可行性：
1）原始图像数据是高度相关的，存在很大的冗余。数据冗余造成比特数浪费，消除这些冗余可以节约码字，也就是达到了数据压缩的目的。大多数图像内相邻像素之间有较大的相关性，这称为空间冗余。序列图像前后帧内相邻之间有较大的相关性，这称为时间冗余。
2）若用相同码长来表示不同出现概率的符号也会造成比特数的浪费，这种浪费称为符号编码冗余。如果采用可变长编码技术，对出现概率高的符号用短码字表示，对出现概率低的符号用长码字表示，这样就可大大消除符号编码冗余。再次，有些图像信息（如色度信息、高频信息）在通常的视感觉过程中与另外一些信息相比来说不那么重要，这些信息可以认为是心里视觉冗余，去除这些信息并不会明显地降低人眼所感受到的图像质量，因此在压缩的过程中可以去除这些人眼不敏感的信息，从而实现数据压缩。
二、源代码
function yc
%%行程编码算法
%例如aaabccccccddeee才可以表示为3a1b6c2d3e
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%读图
I=imread('Lena.jpg');
[m n l]=size(I);
fid=fopen('yc.txt','w');
%yc.txt是行程编码算法的灰度级及其相应的编码表
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%行程编码算法
sum=0;
for k=1:l
for i=1:m
num=0;
J=[];
value=I(i,1,k);
for j=2:n
if I(i,j,k)==value
num=num+1;
%统计相邻像素灰度级相等的个数
if j==n
J=[J,num,value];
end
else J=[J,num,value];
%J的形式是先是灰度的个数及该灰度的值
value=I(i,j,k);
num=1;
end
end
col(i,k)=size(J,2);
%记录Y中每行行程行程编码数
sum=sum+col(i,k);
Y(i,1:col(i,k),k)=J;
%将I中每一行的行程编码J存入Y的相应行中
end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%输出相关数据
[m1,n1,l1]=size(Y);
disp('原图像大小:')
whos('I');
disp('压缩图像大小:')
whos('Y');
disp('图像的压缩比:');
disp(m*n*l/sum);
三、运行结果
四、备注
版本：2014a
