多媒体数据压缩考试要点.docx

多媒体数据压缩是信息技术领域中的一个重要概念，特别是在存储和传输大量图像、音频和视频内容时显得尤为关键。在考试中，理解和掌握数据压缩的基本原理和方法是必不可少的。以下是一些核心知识点： 1. **熵**：熵是衡量信息不确定性的一个度量，对于一个信源，熵表示了该信源进行无失真编码的最低平均码率。如果编码码率低于熵，就会导致失真。例如，一个信源有四个符号，它们的出现概率不等，熵计算公式为`H(X) = -Σ(p_i * log2(p_i))`，其中`p_i`是每个符号的出现概率。 2. **无失真数据压缩**：当信源不是等概率分布时，就存在无失真压缩的可能性。通过某种变换编码，我们可以使得某些符号的出现概率增大，其他符号的概率减小，以此来优化编码效率，这种方法被称为变换编码。 3. **率失真理论**：研究在允许一定失真的情况下，最小化编码所需的码率。率失真函数`D(R)`给出了在允许失真`D`的条件下，信源编码的平均互信息量的下界。如果编码码率`R < R(D)`，则平均失真必然大于`D`。 4. **哈夫曼编码**：是一种变长编码方法，用于无损数据压缩。它根据信源符号的出现概率自适应地分配码字，最频繁的符号对应最短的码字。虽然高效，但哈夫曼编码需要预先统计概率并存储码表，这在某些实时应用中可能是不便的。 5. **游程长度编码（RLC）**：在处理连续出现的相同字符或信号采样值时，RLC记录字符的重复次数（游程长度）而非字符本身，从而实现压缩。例如，MH编码和MR编码是基于RLC的变种，用于传真图像的压缩。 6. **MH编码**：针对标准传真图像，根据各种游程长度出现的概率生成哈夫曼码表。编码规则包括结尾码和组合基于码，适用于实时处理。 理解这些基本概念和技术是多媒体数据压缩考试的关键。考生需要能够计算熵，理解率失真理论，构建和解码哈夫曼树，以及应用RLC和特定编码如MH编码。同时，掌握如何在允许一定失真的情况下优化码率，以及如何处理编码的同步问题，这些都是考试可能涉及的题目类型。