多媒體和算法重點(diǎn)知識(shí)

By錢羽中~完全岀自主觀判斷，不一定是重點(diǎn)，大家參考參考多媒體：感覺媒體、表示媒體、呈現(xiàn)媒體、存儲(chǔ)媒體和傳輸媒體最早應(yīng)用報(bào)職業(yè)：20世紀(jì)20年代中末期改進(jìn)Bartlane,提高質(zhì)量；60年代信息技術(shù)-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(xué)，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(jì)算，水利工程等軍事運(yùn)用：目標(biāo)跟蹤，隱形飛機(jī)，定位轟炸交通監(jiān)控，自動(dòng)駕駛印刷電路板檢測(cè)，指紋識(shí)別，面部識(shí)別應(yīng)用領(lǐng)域：通信：圖像傳輸，電視電話，HDTV等。宇宙探測(cè)：星體圖片處理。遙感：地形、地質(zhì)、礦藏探查，森林、水利、海洋、農(nóng)業(yè)等資源調(diào)查，自然災(zāi)害預(yù)測(cè)，壞境污染的監(jiān)測(cè)，氣彖云圖。生物醫(yī)學(xué)：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(zhì)量檢測(cè)，生產(chǎn)過(guò)程控制，CAD,CAM。軍事：軍事目標(biāo)偵察，制導(dǎo)系統(tǒng)，警戒系統(tǒng)，自動(dòng)火器控制，反偽裝等。公安：現(xiàn)場(chǎng)照片，指紋，手跡，印章，人像等處理和鑒別。檔案：過(guò)期的文字、圖片檔案的修復(fù)和處理。機(jī)器人視覺娛樂：電影特技，動(dòng)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(jí)、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(chǔ)每個(gè)像素所用的位數(shù)調(diào)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(diào)、飽和度和明亮度BMP、GIF、PNG、JPG圖像增強(qiáng)灰度級(jí)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(yùn)算示意圖1/9*圖4-17卷積運(yùn)算示意圖佩J7)-'灰度非線性變換：動(dòng)態(tài)范I韋I壓縮 葩19 像的對(duì)數(shù)費(fèi)換關(guān)報(bào)本章作業(yè)1：就是設(shè)計(jì)一個(gè)函數(shù)，使得將1一5范圍的像素點(diǎn)變?yōu)?-15of(x,y)=3*g(x,y)直方圖技術(shù)：作業(yè)2：數(shù)像素點(diǎn)，畫圖，極其簡(jiǎn)單(lec_4_image3、4頁(yè))作業(yè)在14頁(yè)上直方圖均衡化：首先假定連續(xù)灰度級(jí)的情況，推導(dǎo)直方圖均衡化變換公式，令r代表灰度級(jí)，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(yè)的例題也可以看一卞。作業(yè)在42頁(yè)上空間平滑濾波增強(qiáng)：鄰域均值法和中值濾波法(lec_5_image：P12)加權(quán)和計(jì)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(guò)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(jié)果圖象會(huì)比原圖小。例如模板足"1.-00'1.，原圖是表示邊界上無(wú)法進(jìn)行模板塗作的點(diǎn)，通常的作法是復(fù)制原圖的灰度值，不進(jìn)行任何處理.「222設(shè)圖象為4「222設(shè)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(jié)果為4LLd223.113.22ao4.33加565666.234采用高斯模板的結(jié)果為L(zhǎng)5-—234采用高斯模板的結(jié)果為L(zhǎng)5-—?.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(yè)，用3*3的中值濾波做，排一個(gè)序,重復(fù)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(gè)亮點(diǎn)（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(lái)。梯度算子：基于一階微分的圖像增強(qiáng)lec_6_image：P22梯度是一個(gè)矢量，其大小和方向?yàn)?gradSy)= =7(#=aircmn J)=arctsan(梯度值正比于像素之差。對(duì)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(duì)于灰度級(jí)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(qiáng)：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(cè)，用一個(gè)算子，如果是行比較有明顯變化的話用算子針對(duì)x的，如果是列有明顯變化的話，用算子針對(duì)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(cè)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(xué)語(yǔ)言闡明了概率與信息冗余度的關(guān)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(gè)概念，一個(gè)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(gè)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(yīng)用。復(fù)雜問題常常有很多的可能解，這些可能解構(gòu)成了問題的解空間。對(duì)于人部分問題來(lái)說(shuō)，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(píng)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(diǎn)的顏色初始化為0,然后依次為每個(gè)頂點(diǎn)著色。在圖著色問題的解空間樹中，如果從根結(jié)點(diǎn)到當(dāng)前結(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)部分解，也就是所有的顏色指派都沒有沖突，則在當(dāng)前結(jié)點(diǎn)處選擇第一棵子樹繼續(xù)搜索，也就是為卜?一個(gè)頂點(diǎn)著顏色1,否則，對(duì)當(dāng)前子樹的兄弟子樹繼續(xù)搜索，也就是為當(dāng)前頂點(diǎn)著下一個(gè)顏色，如果所有m種顏色都已嘗試過(guò)并且都發(fā)生沖突，則回溯到當(dāng)前結(jié)點(diǎn)的父結(jié)點(diǎn)處,上一個(gè)頂點(diǎn)的顏色被改變,依此類推。A=1(a)一個(gè)無(wú)向圖2B=2(b)冋溯法搜索空間(a)一個(gè)無(wú)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(gè)合理的限界函數(shù)，并根據(jù)限界函數(shù)確定評(píng)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(biāo)函數(shù)的界［down,up|； !!2?將待處理結(jié)點(diǎn)表PT初始化為空； i!3.對(duì)根結(jié)點(diǎn)的每個(gè)孩子結(jié)點(diǎn)x執(zhí)行下列操作 '；3.1估算結(jié)點(diǎn)x的目標(biāo)函數(shù)值value; !!3.2若(value>=down),則將結(jié)點(diǎn)x加入表PT中； i(4?循環(huán)直到某個(gè)葉子結(jié)點(diǎn)的H標(biāo)函數(shù)值在表PT屮最大 ；；4.1：=表卩丁中值最大的結(jié)點(diǎn)； !!4.2對(duì)結(jié)點(diǎn)i的每個(gè)孩子結(jié)點(diǎn)x執(zhí)行下列操作 i! 4.2.1估算結(jié)點(diǎn)x的目標(biāo)函數(shù)值value; )i 4.2.2X(valuc>=down),則將結(jié)點(diǎn)x加入表PT中； !! 4.2.3若(結(jié)點(diǎn)％是葉子結(jié)點(diǎn)且結(jié)點(diǎn)x的訕ue值在表PT中最大)， i! 則將結(jié)點(diǎn)x對(duì)應(yīng)的解輸出，算法結(jié)束； *； 4.2.4若(結(jié)點(diǎn)x是葉了結(jié)點(diǎn)但結(jié)點(diǎn)*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(jié)點(diǎn)刪條；i多段圖的最短路徑問題(沒太看懂)分治法的設(shè)計(jì)思想將一個(gè)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(gè)擊破，分而治之。更一般地說(shuō)，將要求解的原問題劃分成k個(gè)較小規(guī)模的子問題，對(duì)這k個(gè)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(gè)子問題劃分為k個(gè)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(gè)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(shè)你正在管理一條公路的廣告牌建設(shè)，這條路從西到東M英里。廣告牌可能的地點(diǎn)假設(shè)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(guó)家公路局規(guī)定，兩塊廣告牌相對(duì)不能小于或等于5英里之內(nèi)。?如何找