2007图像分析与理解试卷及答题

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1、武汉大学2006—2007学年度第二学期工程硕士班《图像分析与理解》试卷电信学院电子信息工程专业班学号姓名—分数1•请针对下图论述广义数字图像处理包含的内容并分别进行描述.(20分)答:1、由描述到图像称为计算机图形学,是研究怎样用数字计算机生成、处理和显示图形的一门学科。2、由图像到图像称为狭义的图像处理,主要研究利用计算机可以实现的算法,为人或计算机提供便于理解以及识别的图像.3、由图像到描述的过程称为图像分类(识别)图像分析和图像理解:属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强

2、、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。2.根据图像JPEG压缩流程图简述其压缩算法和思想。(20分)一、图像压缩的分类据统计,目前已有30-40多种图像压缩编码算法面世。在分类上,也存在几种不同的方法。根据对编码信息的恢复程度,数据压缩编码可分为无损压缩编码(或称为无失真压缩编码)和有损压缩编码(又称为限失真压缩编码)。无损压缩编码是指解码后的数据与原始数据完全相同,没有任何信息损失,常用的无损编码方法有哈夫曼编码、算术编码、LZW编码等;有损压缩编码实施解码后的数据与原始数

3、据有一定的偏差,恢复数据只是某种失真度下的近似,常用的方法主要有离散余弦编码(DCT)、差分脉冲预测编码(DPCM)、量化等;根据所用方法的原理不同,可分为预测编码、统计编码、变换编码等。下面我们主要根据第二种分类方法对图像压缩方法的基本原理和方法进行介绍。二、经典图像压缩方法2.1统计编码统计编码又称燔编码,它是对于有不同概率的事件分配以不同长度的码字,对概率大的事件分配以短的码字,从而使平均码字最短。统计编码实现事件出现的概率与码字长度的最佳匹配。典型的统计编码法有哈夫曼编码(Huffman)

4、、算术编码和行程编码等。(1)哈夫曼编码哈夫曼编码是由哈夫曼在1952年提出的一种编码方法。这种方法是根据信源中各种符号出现的概率进行编码,出现概率越高的符号为其设计的码字越短,出现概率越小的符号,则对应的码字越长,从而达到较少的平均码长。理论研究表明,哈夫曼编码是接近于信源嬌的编码方法。因为哈夫曼编码较为简单有效,所以得到了广泛的应用。但是产生哈夫曼编码要对原始数据扫描两遍,数据压缩和还原速度都较慢。另外哈夫曼编码对于位的增减都反应敏感。(2)算术编码算术编码完全抛弃了用特殊字符代替输入字符的思

5、想。在算术编码中,输入的字符信息用0到1之间的字数进行编码,它用到两个基本的参数:符号的频率及其编码间隔。对于输入的字符信息,算术编码后形成一个唯一的浮点数。算术编码的特点是,(1)算术编码在自适应模式下,不必预先统计符号概率;()当信源中符号的概率比较接近时,算术编码的效率优于哈夫曼编码;()算术编码的实现比哈夫曼编码复杂一些。(3)游程编码游程编码是相对简单的编码技术,主要思路是将一个相同值的连续串用一个代表值和串长。在进行图像编码时,定义特定方向上具有相同灰度的相邻元为一轮,其延续长度称之为

6、延续的行程,简称为游程。游程的中点位置由前一游程的中点位置确定,这样就可以由游程来表示图像数据。由于游程是一个变化的数值,各种长度的游程出现的频率不同,因此在许多场合下,对游程采用哈夫曼编码进一步压缩,以进一步去除相关性,提高压缩比。2.2预测编码预测编码的理论基础是现代统计学和控制论。预测编码是根据某一模型利用以往的样本值,对于新样本值进行预测,然后将样本的实际值与其预测值相减得到一个误差值,对这一误差值进行编码,如果模型足够好且样本序列在时间上的相关性较强,那么误差信号的幅度将远小于原始信号,

7、从而可以用较少的数据类对其差值量化得到较大的数据压缩结果。现在常用的方法是差分脉冲编码调制(DPCM)法。利用预测编码的方法压缩图像数据的空间和时间冗余性,这种方法直观、简捷、易于实现,它的不足在于压缩能力有限。2.3变换编码变换编码先对图像进行某种函数变换,从一种表示空间变换到另一种表示空间,然后在变换后的域上,对变换后信号进行编码。目前在图像压缩中经常使用的变换有:(l)Karhunen-Loeve变换(KLT)o它是一种最优变换。KLT可以有效地去除原始数据的相关性,从而实现高效压缩。但是由

8、于KLT变换的核不是固定的,是随原始数据而变的,并且不存在快速算法,限制了它在实际上的应用,一般常作为其他方法的参照。(2)离散余弦变换(DCT)。对于像素间呈现高度相关的典型图像,DCT的性能与KLT的性能没有实质的区别。DCT的快速实现算法也已经实现。与Wa1sh-Hadamard变换相比,DCT具有更强的信息集中能力,并且易于软硬件的实现,正是由于这些优点,DCT已经成为当前图像压缩中应用最广泛的技术。(3)Walsh-Hadamard变换(WHT)。与DCT相比,WHT的压

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