多媒體和算法重點知識

By錢羽中~完全岀自主觀判斷，不一定是重點，大家參考參考多媒體：感覺媒體、表示媒體、呈現(xiàn)媒體、存儲媒體和傳輸媒體最早應用報職業(yè)：20世紀20年代中末期改進Bartlane,提高質量；60年代信息技術-數(shù)字圖像；70年代數(shù)字圖像用于醫(yī)療。地理信息系統(tǒng)：氣彖學，地形分類，操作衛(wèi)星圖像遙感圖像：農(nóng)業(yè)普查，森林覆蓋計算，水利工程等軍事運用：目標跟蹤，隱形飛機，定位轟炸交通監(jiān)控，自動駕駛印刷電路板檢測，指紋識別，面部識別應用領域：通信：圖像傳輸，電視電話，HDTV等。宇宙探測：星體圖片處理。遙感：地形、地質、礦藏探查，森林、水利、海洋、農(nóng)業(yè)等資源調查，自然災害預測，壞境污染的監(jiān)測，氣彖云圖。生物醫(yī)學：CT,NMR,PET,SPECT,DSA,X射線成彖，B超，紅外圖像，顯微圖像。工業(yè)生產(chǎn)：產(chǎn)品質量檢測，生產(chǎn)過程控制，CAD,CAM。軍事：軍事目標偵察，制導系統(tǒng)，警戒系統(tǒng)，自動火器控制，反偽裝等。公安：現(xiàn)場照片，指紋，手跡，印章，人像等處理和鑒別。檔案：過期的文字、圖片檔案的修復和處理。機器人視覺娛樂：電影特技，動畫，廣告，MTV等。采樣與量化連續(xù)圖像-〉離散化-＞數(shù)字圖像像素：像素值：灰度級、顏色、高度值、透明度分辨率：顯示分辨率和圖像分辨率(DPI)像素深度：像素深度是指存儲每個像素所用的位數(shù)調色盤、真彩色、偽彩色RGE模型、HIS模型、CYMK系統(tǒng)三刺激理論顏色三要素：色調、飽和度和明亮度BMP、GIF、PNG、JPG圖像增強灰度級變化、直方圖處理、圖像平滑、圖像銳化f(x,y)-＞處理器g(x,y)L-1L-1EH(s)$1s20L-10(d)1/9*圖4-17卷積運算示意圖1/9*圖4-17卷積運算示意圖佩J7)-'灰度非線性變換：動態(tài)范I韋I壓縮 葩19 像的對數(shù)費換關報本章作業(yè)1：就是設計一個函數(shù)，使得將1一5范圍的像素點變?yōu)?-15of(x,y)=3*g(x,y)直方圖技術：作業(yè)2：數(shù)像素點，畫圖，極其簡單(lec_4_image3、4頁)作業(yè)在14頁上直方圖均衡化：首先假定連續(xù)灰度級的情況，推導直方圖均衡化變換公式，令r代表灰度級，P(r)為概率密度函數(shù)。r值已歸一化，最人灰度值為1。Ip(r)dr=Ip(s)ds丿o 丿o作業(yè)3：lec_4_image第28上起得例題；p35頁的例題也可以看一卞。作業(yè)在42頁上空間平滑濾波增強：鄰域均值法和中值濾波法(lec_5_image：P12)加權和計算:Hl?P1+H2?P2+H3-P3十H4?P4+H5?P5+H6?P6+H7?P7十H8?P8+H9?P9+P5的新值

■1111r飛333z222225555H，經(jīng)過模板操作后的圖象為333337777?T■44444-■JTXX?zJT-;其中數(shù)字代表灰度山11111111111111111Box模板1212斗2121Gauss模板通常，模板不允許移岀辺界，所以結果圖象會比原圖小。例如模板足"1.-00'1.，原圖是表示邊界上無法進行模板塗作的點，通常的作法是復制原圖的灰度值，不進行任何處理.「222設圖象為4「222設圖象為43，分別用兩種平滑模板處理（周圉-?圈元素宜接從原圖拷■貝兒采用Box模板采用Box模板■2的結果為4LLd223.113.22ao4.33加565666.234采用高斯模板的結果為L5-—234采用高斯模板的結果為L5-—?.中值濾波:低通濾波（lec_5_imagep27起）4.56622-06 356 566.作業(yè)4：作業(yè)題lec_5_image第54頁，用3*3的中值濾波做，排一個序,重復的只算一次（記憶中是這樣的）°1112255233255333334234TOC\o"1-5"\h\z8 7 43 33 3255 4 6255 87 8有一幅圖像由于受到干擾，圖中有若干個亮點（灰度值為255）。試問此類圖像如何處理,并將處理后的圖像畫出來。梯度算子：基于一階微分的圖像增強lec_6_image：P22梯度是一個矢量，其大小和方向為:gradSy)= =7(#=aircmn J)=arctsan(梯度值正比于像素之差。對于一幅圖像中突出的邊緣區(qū)，其梯度值較人；在平滑區(qū)域梯度值??；對于灰度級為常數(shù)的區(qū)域，梯度為零。作業(yè)5:作業(yè)題利用Rob^t和中值做了一道題目，具體的記不清了Roberts、SobeRPrewitt基于二階微分的圖像增強：Laplacian：P（49）作業(yè)6：作業(yè)題：李登輝上次幫老師做的：就是邊緣檢測，用一個算子，如果是行比較有明顯變化的話用算子針對x的，如果是列有明顯變化的話，用算子針對y的。即如果每行上的數(shù)都差不多，突然一行數(shù)值特人，則表明在列上變化較人，用y算子。如-1-2-1：000；121圖像分割：非連續(xù)性分割（邊緣檢測和邊緣跟蹤）相似性分割（閾值分割和區(qū)域分裂與合并）圖像壓縮：1948年香農(nóng)：信息爛。信息論之父是香農(nóng)。第一次用數(shù)學語言闡明了概率與信息冗余度的關系。IM=log2麗=-log2P（aO-N N力=■力P（s）噸2戸（兔）1=1 1=1信息墻是信息論中用于度量信息量的一個概念，一個系統(tǒng)越有序，信息爛越低，反之，則反。作業(yè)7：作業(yè)題lec_8_Coding_l:P57答案P58(1)求爛P19(2)畫Huffinan樹(P42)圖像壓縮是用算法使圖像盡量接近信息爛的極限1948年Shannon編碼；1952年Fano編碼Huaffinan編碼摩爾斯碼，出現(xiàn)字母頻率，頻率越高，則編碼越短算法：蠻力法：也即是檢查搜索空間中的每一個解直至找到問題的解。選擇排序、冒泡排序、插入排序、順序查找、樸素的字符串匹配等，都是蠻力策略的具體應用。復雜問題常常有很多的可能解，這些可能解構成了問題的解空間。對于人部分問題來說，其解空間的規(guī)模為輸入規(guī)模的指數(shù)函數(shù)甚至更高。回溯法-＞約束條件(即包含最優(yōu)解卜〉剪枝：用約束條件剪去得不到可行解的子樹：用評估函數(shù)剪去得不到最優(yōu)解的子樹。圖著色問題：回溯法求解圖著色問題，首先把所有頂點的顏色初始化為0,然后依次為每個頂點著色。在圖著色問題的解空間樹中，如果從根結點到當前結點對應一個部分解，也就是所有的顏色指派都沒有沖突，則在當前結點處選擇第一棵子樹繼續(xù)搜索，也就是為卜?一個頂點著顏色1,否則，對當前子樹的兄弟子樹繼續(xù)搜索，也就是為當前頂點著下一個顏色，如果所有m種顏色都已嘗試過并且都發(fā)生沖突，則回溯到當前結點的父結點處,上一個頂點的顏色被改變,依此類推。A=1(a)一個無向圖2B=2(b)冋溯法搜索空間(a)一個無向圖2B=2(b)冋溯法搜索空間圖8.8回溯法求解圖著色問題示例分支限界法就是這樣的一種啟發(fā)式方法TOC\o"1-5"\h\z分支限界法首先確定一個合理的限界函數(shù)，并根據(jù)限界函數(shù)確定評估函數(shù)的界［down,up］?！?芬爰両狂喬僉麗 ［?根據(jù)限界函數(shù)確定目標函數(shù)的界［down,up|； !!2?將待處理結點表PT初始化為空； i!3.對根結點的每個孩子結點x執(zhí)行下列操作 '；3.1估算結點x的目標函數(shù)值value; !!3.2若(value>=down),則將結點x加入表PT中； i(4?循環(huán)直到某個葉子結點的H標函數(shù)值在表PT屮最大 ；；4.1：=表卩丁中值最大的結點； !!4.2對結點i的每個孩子結點x執(zhí)行下列操作 i! 4.2.1估算結點x的目標函數(shù)值value; )i 4.2.2X(valuc>=down),則將結點x加入表PT中； !! 4.2.3若(結點％是葉子結點且結點x的訕ue值在表PT中最大)， i! 則將結點x對應的解輸出，算法結束； *； 4.2.4若(結點x是葉了結點但結點*的value值在表PT中不是最大)，!則令dovvn=valuc,并目?將表PT屮所有小于value的結點刪條；i多段圖的最短路徑問題(沒太看懂)分治法的設計思想將一個難以直接解決的大問題，劃分成一些規(guī)模較小的子問題，以便各個擊破，分而治之。更一般地說，將要求解的原問題劃分成k個較小規(guī)模的子問題，對這k個子問題分別求解。如果子問題的規(guī)模仍然不夠小，則再將每個子問題劃分為k個規(guī)模更小的子問題，如此分解卞去，直到問題規(guī)模足夠小，很容易求出其解為止，再將子問題的解合并為一個更人規(guī)模的問題的解，自底向上逐步求出原問題的解。思考?假設你正在管理一條公路的廣告牌建設，這條路從西到東M英里。廣告牌可能的地點假設為X1,X2,X3…Xru處于［0,M］中。若在Xi放一塊廣告牌，可以得到門＞0的收益。?國家公路局規(guī)定，兩塊廣告牌相對不能小于或等于5英里之內。?如何找