电子束焊的分类.pptVIP

7.1背景知识图像信号数字化后的数据量非常大，对信息的存储和传输造成很大困难。为了有效地传输、存储、管理、处理和应用图像，有必要将表示一幅图像所需的数据量进行压缩，这是图像编码要解决的主要问题。因此，也常称图像编码称为图像压缩，即对特定量图像信息，设法寻找一种能够有效地对其进行表达的符号代码，力求用最少的码数存储或传递最大的信息量。图像压缩编码的目的可以是节省图像存储器的容量，也可以是压缩图像传输信道容量，还可以是为了减少图像加工处理时间。根据图像内容的不同，以及应用目的的不同，可以选择不同的压缩编码方法。7.1.1图像信息量与信息熵在信息论中，熵（entropy）是接收的每条消息中包含的信息的平均量，又被称为信息熵、信源熵、平均自信息量。这里，“消息”代表来自分布或数据流中的事件、样本或特征（熵最好理解为不确定性的量度而不是确定性的量度，因为越随机的信源的熵越大）。对信源的描述基于样本的概率分布，事件的概率分布和每个事件的信息量构成了一个随机变量，这个随机变量的均值就是这个随机事件产生的信息量的平均值。信息量度量的是一个具体事件发生所带来的信息，而熵考虑的不是某一单个符号发生的不确定性，是要考虑这个信源所有可能发生情况的平均不确定性。若信源符号有n种取值：u1、u2......un，对应的概率为p1、p2......pn，且各种符号的出现彼此独立。这时，单个符号的不确定性为-log(pi)，而信息源的平均不确定性为所有符号不确定性的统计平均值，可称为信息熵，可以表示为式(7.1)。图像作为信息源，也适用信息熵理论。图像熵是一种特征的统计形式，它反映了图像中平均信息量的多少。图像的一维熵表示图像中灰度分布的聚集特征所包含的信息量， （7.1）7.1.2图像数据冗余图像信号固有的统计特性表明，相邻像素之间、相邻行之间、相邻帧之间，都存在较强的相关特性。利用某种编码方法在一定程度上消除这些相关特性，便可实现图像信息的数据压缩。这个过程也就是去除那些无用的冗余信息，属于保持有效信息的压缩编码。数据冗余并不是一个抽象概念，而是可以通过式(7.5)进行量化。式中CR通常称为压缩率。 （7.5）（1）冗余的分类。数字图像中可能存在不同种类的冗余，可从其表现形式上分类为：编码冗余、空间冗余、时间冗余、视觉冗余、结构冗余和知识冗余。编码冗余（信息熵冗余）：如果图像中平均每个像素使用的比特数大于该图像的信息熵，则图像中存在冗余，这种冗余称为编码冗余，也称为信息熵冗余。空间冗余（几何冗余）：图像内部相邻像素之间存在较强的相关性多造成的冗余。例如：图像中有一片连续的区域，其像素为相同的颜色，空间冗余产生。时间冗余（帧间冗余）：视频图像序列中的不同帧之间的相关性所造成的冗余，大部分相邻图片间的对应点像素都是缓慢过度的。视觉冗余：是指人眼不能感知或不敏感的那部分图像信息。结构冗余：是指图像中存在很强的纹理结构或自相似性。知识冗余：是指在有些图像中还包含与某些验证知识有关的信息。（2）编码冗余的识别与量化。图像的灰度直方图中保存着图像外观的大量信息，因此可以通过灰度直方图深入了解编码结构，进而减少表达图像所需的数据量。由于大多数图像的直方图不是均匀(水平)的，所以图像中某个或某些灰度级会比其它灰度级具有更大的出现概率，如果对出现概率大和出现概率小的灰度级都分配相同的比特数，必定会产生编码冗余。（3）空间冗余的识别与量化。在存在空间冗余时，单个像素携带的信息相对较少，单一像素对于一幅图像的多数视觉贡献是多余的，它的值可以通过与其相邻的像素的值来推断。7.2无失真图像压缩编码图像压缩的目标是在满足一定的图像质量的条件下，用尽可能少的比特数来表示原图像，以减少图像的存储容量和提高图像的传输效率。在绝大多数图像的像素之间，各像素行（或动态图像相邻帧）之间存在着较强的相关性。统计观点出发，就是每个像素的灰度值（或颜色值）总是和其周围的其它像素的灰度值（或颜色值）存在某种关系，应用某种编码方法减少这些相关性就可实现图像压缩。图像f(x,y)经过编码、信道传输、解码，并最终生成解码图像f’(x,y)的过程如图7.1所示。图7.1编码、传输、解码过程************电子束焊的分类《特种焊接技术》系列微课之10-2Pa10-1Pa7.6Pa13.3Pa26Pa40Pa随着真空度的降低，电子束散射越来越严重即束斑变宽，焊缝变得宽而浅，同时电子束的有效工作距离缩短不同真空度下的焊缝形状高真空低真空非真空电子束电子束焊