可视计算及应用第一次作业答案

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1第1次作业答案1、简析数字图像和模拟图像的区别,以及计算机中图像和图形的区别。物理世界中的图像是模拟图像,图像中任何两点之间都含有颜色等信息,其信息的量是无限的。根据人眼的视觉机理,可以把物理世界中的连续图像按照一定密度进行采样,每一个像素都有相应的颜色信息(可以用数字表示),我们将这种用离散的、数值的方式所表示的图像称为数字图像。图形一般是指用计算机生成的画面,如直线、圆、矩形、曲线等;而图像则是指由输入设备捕捉的真实场景画面,并以数字化形式存储在计算机上。图形是一种矢量图,图形文件只保存生成图形的算法(指令)及图形上的某些特征点(因此数据量很小),计算机依据这些特征点和生成算法,即可无失真地原样还原或任意缩放图形;而图像则是点阵图,由一系列像素组成,所有像素的集合构成一幅位图,图像文件需要记录每一个像素的灰度值(或颜色值),因此数据量通常较大,并且图像在几何变换时往往会产生失真(损失细节或产生锯齿)。2、简述常用的彩色模型。常用的彩色模型主要有RGB、YUV、YCbCr、HSV几种。RGB模型:RGB颜色模型是工业界的一种颜色标准,通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道相互叠加得到各种颜色,这个标准几乎涵盖了人类视力所能感知的所有颜色,是目前运用最广的彩色系统之一。RGB颜色模型可以理解为图像中每一个像素的R、G、B三个分量分别分配一个强度值,为0~255之间的任一整数。RGB图像只需使用三种颜色,就可以通过以不同比例混合而重现16,777,216(224)种颜色。YUV颜色模型:YUV是PAL和SECAM模拟彩色电视制式所采用的一种颜色编码方法,其中,Y表示亮度,也就是灰度值,而U和V则表示色度,是构成彩色的两个分量,其作用是描述影像的色彩和饱和度。采用YUV颜色空间的重要性在于,它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的:如果只有Y信号分量而没有U、V信号分量,那么这样表示的图像就是黑白灰度图像。与RGB视频信号的传输相比,YUV传输的最大优点在于其只需占用极少的频宽,而RGB则要求三个独立的视频信号同时传输。YCbCr颜色模型:Y指亮度分量,Cb指蓝色色度分量,Cr指红色色度分量。YCbCr其实是YUV经过缩放和偏移的版本,是在计算机系统中应用最多的YUV家族成员,JPEG、MPEG均采用此方案。YcbCr中的Y与YUV中的Y含义一致,Cb、Cr同样指的是色度,只是在表示方法上有所不同而已。HSV颜色模型:H指颜色的色调,描述了具体的颜色;S指颜色的饱和度,衡量颜色的纯度,饱和度越高颜色就越纯,各种单色光的饱和度最高,单色光中掺入的白光愈多,饱和度就愈低;V指颜色的强度,表示颜色的明暗程度,与色光所含的能量有关。相对于RGB颜色模型,HSV颜色模型的描述方法更接近于人类对于颜色的感知。3、在IntelIPP中支持的数字图像格式有哪些?在IntelIPP中,支持的图像格式有像素图像格式和平面图像格式两大类。像素图像格式:每一个像素的各个通道的信息数据放在一起,按像素排列。平面图像格式:一幅图像的三个分量分别存放在三个不同的平面中,每个平面包括某个分量的所有值。有时候,平面格式更容易对图像进行处理,如在图像压缩中,通常都需要对每个通道单独处理,此时平面格式就会凸显其优势,而像素格式则会明显带来不便。24、简析图像压缩的基本原理及实现技术(可以以一种流行图像压缩编码方案为例来说明,如JPEG)。图像文件之所以能够被压缩,其主要原因如下:大量的图像数据存在很大的冗余度,去除这种冗余度并不会损失图像的信息;根据人眼对图像中细节部分的不敏感特性,我们可以减少对图像细节部分的描述,从而达到压缩的目的;图像中像素之间存在很大的相关性,去除这种相关性也可以实现对图像的压缩。JPEG压缩流程主要包含以下几个步骤:(1)、图像预处理;(2)、离散余弦变换;(3)、量化;(4)、编码。将图像分成许多88的小块,对每块独立执行上述压缩算法的每个步骤,最后将这些块的处理过程按顺序地组织在一起,从而完成对整幅图像的编码。

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