数据结构大作业——哈夫曼编码压缩BMP格式文件
首先需要了解BMP图像格式
其次需要了解哈夫曼编码如何对BMP文件进行压缩
编程部分
从BMP文件中读取需要的内容
首先是自定义图像文件头结构：
需要BMP图像文件的文件头数据、信息头数据、BMP调色板数据（RGB）
struct BMPHeader {
BITMAPFILEHEADER BF; //文件头
BITMAPINFOHEADER BI; //信息头
int rgb[256]; //BMP调色板
};
需要知道的数据有：
图像的大小：
图像的高度（以像素为单位）——biHeight
图像的宽度（以像素为单位）——biWidth
像素点占位数（以比特位/像素位单位）——biBitCount
读取BMP图片文件
int ReadBMP(string filename, BMPHeader & ih, unsigned char ** & data)
{
FILE * fp;
fp = fopen(filename.c_str(), "rb");
if (fp == NULL) {
return 0;
}
//为所需信息赋值：
fread(&ih.BF, sizeof(BITMAPFILEHEADER), 1, fp); //如果没有读取头文件会导致 biBitCount直接成为40—— 位图信息头大小（40byte）
fread(&ih.BI, sizeof(BITMAPINFOHEADER), 1, fp);
fread(&ih.rgb, sizeof(int), 256, fp);
//只能打开256色位BMP图像：
if (ih.BI.biBitCount != 8) {
printf("文件打开失败，请选择正确文件格式!\n");
return 0;
}
data = new unsigned char*[ih.BI.biHeight];
int row_width = ih.BI.biWidth + (4 - ih.BI.biWidth % 4);
for (int i = 0; i < ih.BI.biHeight; i++) {
data[i] = new unsigned char[ih.BI.biWidth];
}
for (int i = 0; i < ih.BI.biHeight; i++) {
for (int j = 0; j < ih.BI.biWidth; j++) {
fread(&data[i][j], 1, 1, fp);//data赋值——将位图中每一个像素点的信息提取保存起来，作为数据的一部分。
}
if (ih.BI.biWidth % 4 > 0) {//偏移量定位
fseek(fp, 4 - ih.BI.biWidth % 4, SEEK_CUR);
}
}
fclose(fp);
return 1;
}
使用BMP中的数据创建哈夫曼树并生成哈夫曼编码
首先创建树节点：
typedef struct node {
int weight; //权重
int left; //左子树
int right; //右子树
int inrange; //是否在检索范围内（接下来会解释）
} HFTNode;
生成哈夫曼树
int CreateHFTree(HFTNode* HFTNodes, int* weights) {
for (int i = 0; i < 256; i++) {
HFTNodes[i].left =HFTNodes[i].right = -1;
HFTNodes[i].weight = weights[i];
HFTNodes[i].inrange = 0;
}//结点初始化
int range = 256;//初始化搜索范围：前256个叶子结点
while (1) { //循环构树
int lc = SelectMinW(HFTNodes, range); //寻找构树节点
if (lc == -1) { //说明到达了根结点处，哈夫曼树已经构建完毕
break;
}
int rc = SelectMinW(HFTNodes, range);
if (rc == -1) {
break;
}
HFTNodes[range].left = lc;
HFTNodes[range].right = rc;
HFTNodes[range].weight = HFTNodes[lc].weight + HFTNodes[rc].weight; //将左右子树的权值赋予根节点，该节点代替左右子树加入搜索范围进行下一轮搜索
HFTNodes[range].inrange = 0;//边缘结点加入搜索
range++;
//很容易理解：每一轮循环将一个新的结点加入森林，而这个结点的编号恰好是range，搜索范围需要加1
}
return range; //改点返回根结点的标号，用于确定后续过程的循环用条件
}
使用的另一个功能是针对该类型的选择函数：
int SelectMinW(HFTNode* HFTNodes, int range) {
int node = -1;
for (int i = 0; i < range; i++) { //只在范围内寻找
if(!HFTNodes[i].inrange&&HFTNodes[i].weight > 0)//判断是否在搜索范围以内（去除了权重为0的结点，因为用不到）
if (node == -1 || HFTNodes[i].weight < HFTNodes[node].weight)//判断是否是根节点或者是否满足较小条件
{node = i;}
}
//得到最小值的序号了！
if (node != -1) {
HFTNodes[node].inrange = 1;//如果不是根节点就把它排出搜索范围之中
}
return node;//返回该较小值的序号
}
创建哈夫曼编码结构：
由哈夫曼树构造哈夫曼编码：（从叶子结点到根节点）
typedef struct
{
int weight; //权重
int parent; //双亲结点
int lc; //左孩子结点
int rc; //右孩子结点
} HTNode;
typedef struct
{
char cd[N]; //存放哈夫曼码
int start;
} HCode;
void CreateHCode(HTNode* ht,HCode* hcd,int n) //由哈夫曼树ht构造哈夫曼编码hcd
{
int i,f,c;
HCode hc;
for (i=0;i<n;i++) //根据哈夫曼树构造所有叶子结点的哈夫曼编码
{
hc.start=n;c=i;
f=ht[i].parent;
while (f!=-1) //循环直到树根结点
{
if (ht[f].lc==c) //处理左孩子结点
hc.cd[hc.start--]='0';
else //处理右孩子结点
hc.cd[hc.start--]='1';
c=f;f=ht[f].parent; //找到双亲结点向上查找
}
hc.start++; //start指向哈夫曼编码最开始字符
hcd[i]=hc; //由于并不需要记录中间结点，只对叶子结点进行处理
}
}
递归生成哈夫曼编码：（从根结点到叶子结点）
void CHFTCode(HFTNode* HFTNodes, int pos, string bits, string * Code) {
/********************函数初始条件********************/
int l = HFTNodes[pos].left;
int r = HFTNodes[pos].right;
/********************递归终止条件********************/
if (HFTNodes[pos].left == -1 && HFTNodes[pos].right == -1) {//左右孩子均为空->已经是叶子结点了，编码已经可以结束了
Code[pos] = bits; //赋值哈夫曼编码！
return;
}
/********************递归嵌套语句********************/
CHFTCode(HFTNodes, r, bits + "1", Code);//将函数推向右孩子
CHFTCode(HFTNodes, l, bits + "0", Code);//将函数推向左孩子
//递归过程中哈夫曼编码的“前缀”得以保留。
}
这里的Code实际上是一个字符串数组，将每一结点的哈夫曼编码转化为一串字符串（仅看叶子结点：Code[i]=HCode[i].cd）。
使用哈夫曼编码对文件进行压缩
void HuffmanEncode(unsigned char * data[], int height, int width, const char *filename)
{
int weights[256]; //256种点的权重
memset(weights, 0, sizeof(int) * 256); //初始化
for (int i = 0; i < height; i++)
{
for (int j = 0; j < width; j++)
{
weights[data[i][j]]++; //循环求每一种点的权重
}
}
HFTNode HFTNodes[256 * 2-1]; //开辟需要的节点个数（哈夫曼树最多需要如此多个结点）
string Code[256]; //为每一个叶子结点开辟哈夫曼编码空间
int range = CreateHFTree(HFTNodes, weights);
//返回根点值——确定查找范围
CHFTCode(HFTNodes, range - 1, "", Code);
//开辟缓冲区
int BuffLength = 0;
for (int i = 0; i < 256; i++) {
BuffLength += weights[i] * Code[i].size();
//计算所有哈夫曼编码的总长度以确定缓冲区的大小
}
char * Buff = new char[BuffLength];
//将压缩后的文件读入“缓冲区”——这个意义不严格
int cur = 0;
for (int i = 0; i < height; i++) {
for (int j = 0; j < width; j++) {
for (int k = 0; k < Code[data[i][j]].size(); k++) {
Buff[cur] = Code[data[i][j]][k]; //data的数据是像素点的信息
cur++;
}
}
}
//生成新的压缩文件
FILE* fp;
fp = fopen(filename, "wb"); //新建文件，二进制写入
int times = BuffLength / 32 + 1; //int——>32位
string total = "";
total = total + Buff; //一次性写入数据区
for (int i = 0; i < 32 * times - BuffLength; i++) {
total = total + "0"; //尾缀“000000000”——>存在不足现象——哈夫曼编码长度不确定
//在解压缩的时候每一个像素点对应的哈夫曼编码实际是确定的
//尾缀生成的像素可以在解压缩图的像素矩阵中排除
}
fwrite(&BuffLength, sizeof(int), 1, fp); //写数据的长度
for (int i = 0; i < times; i++)
{
bitset<32> byte(total.substr(32 * i, 32));
//每次取total的32位，并以i为计数器向后推移
unsigned long tmp = byte.to_ulong();
fwrite(&tmp, sizeof(int), 1, fp);
//写入，写入……
}
fclose(fp);
}
生成新的文件
int main()
{
//初始化
char readpath[50];
printf("请输入BMP文件名（全英、不带文件类型后缀）:");
scanf("%s", readpath);
unsigned char ** data; //老二维数组了
//读取文件信息
//char path1[]="";
//strcat(path1, readpath);
//strcat(path1, ".bmp");//文件名的拼接
string path1 = "";
path1 = path1 + readpath + ".bmp";
BMPHeader ih;
if (ReadBMP(path1, ih, data)) {
printf("图片 %s 读取成功.\n", readpath);
} else {
printf("图片 %s 读取失败.\n", readpath);
return 0;
}
//生成压缩后的哈夫曼文件
string path2="";
path2 = path2 + readpath + ".bmp.huf";
HuffmanEncode(data, ih.BI.biHeight, ih.BI.biWidth, path2.c_str());
printf("文件压缩成功.\n");
}
验证部分
对压缩文件进行解压，并将得到的数据重新生成BMP文件
