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1、参考解答（姚敏著）第一章略第2章2.2一阶矩或平均值；二阶矩或自相关函数；自协方差；方差2.5压缩能力更强，码书控制着量化失真量的大小，计算量大，定长码，容易处理。2.7二进制图像，索引图像，灰度图像，多帧图像，RGB图像。可以。2.8采样间隔是决定图像空间分辨率的主要参数。2.9如果中的某些像素与中的某些像素连接，则两个图像子集是相连接的。在图2.9中，和在V中取值，且q在中，因此p和q是8连接的，和也是8连接的。q在中，且是空集，即满足m连接条件，因此p和q是m连接的，p和q是8连接的，和也是8连接的。也是m连接的。但是，和中所有像素之间都不存在4连接，因
2、此和不是4连接的。2.10当V={0,1}时，p与q之间不可能存在4通路,下图(a)中的红色箭显示是没有办法到达q的。最短的8通路可在图中看出（蓝色），它的最短长度是4。m通路（黑色）的最短长度是5。当V={1,2}时，最短的4通路的一种可能显示在图(b)中（红色箭），它的长度是6。最短的8通路的一种可能显示蓝色箭，它的长度是4。m通路（黑色）的长度是6。这些从p到q的同样长度的4、8、m通路不是唯一的。2.11p和q之间的D4和D8距离与任何通路无关，仅与点的坐标有关。对于像素p,q其坐标分别为(x,y)，(s，t)，D4(p,q)=
3、x-s
4、+
5、y–t
6、=
7、6D8(p,q)=max(
8、x-s
9、,
10、y–t
11、)=3然而，如果选择考虑m邻接，则两点间的Dm距离用点间最短的通路定义。在这种情况下，两像素间的距离将依赖于沿通路的像素值以及它们的邻点值。Dm(p,q)=6。第3章3.1FFT(FastFourierTransformation)，即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它利用DFT系数的特性，合并DFT运算中的某些项把长序列DFT变成短序列DFT，从而减少运算量。#2#1f(0,0,0,0)f(0,0,0,1)f(0,0,1
12、,0)f(0,0,1,1)f(0,1,0,0)f(0,1,0,1)f(0,1,1,0)f(0,1,1,1)f(1,0,0,0)f(1,0,0,1)f(1,0,1,0)f(1,0,1,1)f(1,1,0,0)f(1,1,0,1)f(1,1,1,0)f(1,1,1,1)W0f1(0,0,0,0)W0f1(0,0,0,1)W0f1(0,0,1,0)W0f1(0,0,1,1)W0f1(0,1,0,0)W0f1(0,1,0,1)W0f1(0,1,1,0)W0f1(0,1,1,1)-W0f1(1,0,0,0)-W0f1(1,0,0,1)-W0f1(1,0,1,0)-W0f
13、1(1,0,1,1)-W0f1(1,1,0,0)-W0f1(1,1,0,1)-W0f1(1,1,1,0)-W0f1(1,1,1,1)W0f2(0,0,0,0)W0f2(0,0,0,1)W0f2(0,0,1,0)W0f2(0,0,1,1)-W0f2(0,1,0,0)-W0f2(0,1,0,1)-W0f2(0,1,1,0)-W0f2(0,1,1,1)W4f2(1,0,0,0)W4f2(1,0,0,1)W4f2(1,0,1,0)W4f2(1,0,1,1)-W4f2(1,1,0,0)-W4f2(1,1,0,1)-W4f2(1,1,1,0)-W4f2(1,1,1,1)W
14、0f3(0,0,0,0)W0f3(0,0,1,0)-W0f3(0,0,1,0)-W0f3(0,0,1,1)W4f3(0,1,0,0)W4f3(0,1,0,1)-W4f3(0,1,1,0)-W4f3(0,1,1,1)W2f3(1,0,0,0)W2f3(1,0,0,1)-W2f3(1,0,1,0)-W2f3(1,0,1,1)W6f3(1,1,0,0)W6f3(1,1,0,1)-W6f3(1,1,1,0)-W6f3(1,1,1,1)W0f4(0,0,0,0)-W0f4(0,0,0,1)W4f4(0,0,1,0)-W4f4(0,0,1,1)W2f4(0,1,0,0)-
15、W2f4(0,1,0,1)W6f4(0,1,1,0)-W6f4(0,1,1,1)W1f4(1,0,0,0)-W1f4(1,0,0,1)W5f4(1,0,1,0)-W5f4(1,0,1,1)W3f4(1,1,0,0)-W3f4(1,1,0,1)W7f(1,1,1,0)-W7f4(1,1,1,1)=F(0,0,0,0)=F(0,0,0,1)=F(0,0,1,0)=F(0,0,1,1)=F(0,1,0,0)=F(0,1,0,1)=F(0,1,1,0)=F(0,1,1,1)=F(1,0,0,0)=F(1,0,0,1)=F(1,0,1,0)=F(1,0,1,1)=F(1
16、,1,0,0)=F(1,1,0,1)=
