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2024年6月14日发(作者：)
第1章 多媒体技术概要
1.1
多媒体是什么？
多媒体是融合两种或者两种以上媒体的一种人
-
机交互式信息交流和传播媒体。使用的
媒体包括文字、图形、图像、声音、动画和视像
(video
）。
1
。
4
无损压缩是什么
?
无损压缩是用压缩后的数据进行重构（也称还原或解压缩
)
，重构后的数据与原来的数
据完全相同的数据压缩技术
.
无损压缩用于要求重构的数据与原始数据完全一致的应用，如磁盘文件压缩就是一个应
用实例
.
根据当前的技术水平
,
无损压缩算法可把普通文件的数据压缩到原来的
1/2
～
1/4
。常
用的无损压缩算法包括哈夫曼编码和
LZW
等算法
.
1
。
5
有损压缩是什么？
有损压缩是用压缩后的数据进行重构，重构后的数据与原来的数据有所不同，但不影响
人对原始资料表达的信息造成误解的数据压缩技术。
有损压缩适用于重构数据不一定非要和原始数据完全相同的应用。例如
,
图像、视像和
声音数据就可采用有损压缩，因为它们包含的数据往往多于我们的视觉系统和听觉系统所能
感受的信息
,
丢掉一些数据而不至于对图像、视像或声音所表达的意思产生误解。
1
。
9 H.261~H.264
和
G.711~G
。
731
是哪个组织制定的标准？
国际电信联盟（
ITU
）
.
1.10 MPEG
—
1
，
MPEG-2
和
MPEG
—
4
是哪个组织制定的标准？
ISO/IEC
，即国际标准化组织
(ISO)/
国际电工技术委员会
(IEC)
。
第2章 无损数据压缩
2
。
1
假设
{a,b,c}
是由
3
个事件组成的集合，计算该集合的决策量。（分别用
Sh
，
Nat
和
Hart
作单位）。
H
0
=
(log
2
3) Sh
=
1.580 Sh
=
(log
e
3) Nat
=
1.098 Nat
=
(log
10
3) Hart
=
0.477 Hart
2.2
现有一幅用
256
级灰度表示的图像，如果每级灰度出现的概率均为
p(x
i
)1/256
，
i0,,255
，计算这幅图像数据的熵
.
n
i1
H(X)
p(x
i
)log
2
p(x
i
)256(
11
log
2
)
=8 (
位），
256256
也就是每级灰度的代码就要用
8
比特
,
不能再少了。
1
2
。
3
现有
8
个待编码的符号
m
0
,,m
7
，它们的概率如练习
_
表
2-1
所示
,
计算这些符号的霍
练习表
2
—
1
夫曼码并填入表中。答案不唯一
).
待编码符号
概率
0.4
0
。
2
0
。
15
0
。
10
0.07
0.04
0.03
0.01
分配的代码
1
000
001
011
0101
01000
010010
010011
代码长度（比特数）
1
3
3
3
4
5
6
6
2
。
4
现有
5
个待编码的符号，它们的概率见练习表
2
—
2
。计算该符号集的：（
1
）
熵；
(2
）
霍夫曼码；
(3)
平均码长
.
练习表
2
—
2
符号
概率
(1
）
熵
n
i1
a
2
0
。
4
a
1
0
。
2
a
3
0.2
a
4
0
。
1
a
5
0
。
1
H(a
i
)
p(a
i
)log
2
p(a
i
)
=
—
0.4
×
log
2
(0.4
）—
2
×
0.2
＊
log
2
(0.2)
—
2
×
0
。
1
log
2
(0.1
）
=0
。
4
×
1
。
3219+0
。
4
×
2
。
3219+0.2
×
3
。
3219=0
。
5288+-0.9288+0.6644=2.1220
(
位）
(2
）
编码树和霍夫曼码
a（）
2
0.4
0
1
1
0
0
P
2
(0.4)
P（）
1
0.2
a（）
1
0.2
a（）
1
3
0.2
P
4
(1.0)
P
3
(0.6)
a（）
1
4
0.1
a（）
5
0.1
0
符号
概率
0.4
0
。
2
0.2
0
。
1
练习图
2
—
1
编码树
编码表
霍夫曼码＊
码长
0
11
101
1001
2
所需位数
0
。
4
0
。
4
0.6
0
。
4
a
2
a
1
a
3
a
4
1
2
3
4
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