多媒体技术之数据无损压缩
多媒体关键技术
多媒体信息处理的关键技术1)多媒体数据压缩技术2)多媒体数据存储技术3)集成电路制作技术4)多媒体数据库技术5)虚拟现实技术多媒体信息处理的关键技术1) 多媒体数据压缩技术为了快速传输数据、提高处理速度和节省存储空间，一些压缩算法和压缩手段已经标准化和模块化，被写入芯片中。
数据压缩的条件●数据冗余度(重复数据、可忽略数据)●人类不敏感因素例如：人类对某些频率的音频信号不敏感，人眼对亮度比较敏感，而对边缘的强烈变化并不敏感。
●信息传输与存储数据有损压缩数据无损压缩数据存储数据传输数据解压缩数据解压缩多媒体信息处理的关键技术数据压缩算法无损压缩有损压缩●无损压缩编码——压缩数据还原后，与原始数据一致，无损失。
●有损压缩编码——压缩后再还原的数据有损失。
多媒体信息处理的关键技术2) 多媒体数据存储技术存储技术逐步走向成熟，光盘存储器从单一品种的CD-ROM 存储器发展到CD-R、CD-RW、DVD-R、DVD-RW存储器等。
多媒体信息处理的关键技术3) 集成电路制作技术具有强大数据压缩运算能力的大规模集成电路是解决数据压缩等大量计算问题的硬件保证，为多媒体技术的发展创造了有利的条件。
多媒体信息处理的关键技术4) 多媒体数据库技术多媒体数据库、面向对象的数据库以及智能化多媒体数据库的发展越来越迅速，它们将进一步发展或取代传统的关系数据库。
多媒体信息处理的关键技术5) 虚拟现实技术虚拟现实技术是一种能够创建和体验虚拟世界的计算机仿真技术，它利用计算机生成一种交互式的三维动态视景，其实体行为的仿真系统能够使用户沉浸到该环境中。
多媒体数据的压缩与传输优化技术
多媒体数据的压缩与传输优化技术随着科技的迅猛发展和互联网的普及，多媒体数据的传输需求越来越高。
然而，传输大量的多媒体数据不仅需要大量的带宽资源，还需要考虑数据压缩和传输优化技术，以提高传输效率。
本文将探讨多媒体数据的压缩与传输优化技术，并讨论它们在不同领域的应用。
一、多媒体数据的压缩技术多媒体数据压缩技术是将多媒体数据的冗余信息去除，以减少数据的存储空间和传输带宽的技术。
常见的多媒体数据压缩技术包括图像压缩、音频压缩和视频压缩。
1. 图像压缩图像压缩是将图像数据进行编码压缩，以减少存储空间和传输带宽，并保持较好的图像质量。
目前，常用的图像压缩方法包括无损压缩和有损压缩。
无损压缩通常用于要求图像质量没有任何损失的场景，而有损压缩则常用于需要降低图像质量但能大幅度减少数据量的场景。
2. 音频压缩音频压缩是将音频数据进行编码压缩，以减少存储空间和传输带宽，同时保持较好的音质。
常用的音频压缩方法包括无损压缩和有损压缩。
无损压缩适用于要求音质不受损的场景，而有损压缩则适用于需要大幅度减少数据量但允许一定音质损失的场景。
3. 视频压缩视频压缩是将视频数据进行编码压缩，以减少存储空间和传输带宽，同时保持较好的视觉质量。
常用的视频压缩方法包括帧内压缩和帧间压缩。
帧内压缩是指对视频帧内的像素进行压缩，而帧间压缩则是通过利用相邻帧之间的冗余信息进行压缩，能有效减少数据量。
二、多媒体数据的传输优化技术传输优化技术是指通过优化传输过程中的算法和协议，提高多媒体数据的传输效率。
常见的传输优化技术包括流媒体传输、分布式传输和错误控制。
1. 流媒体传输流媒体传输是指将多媒体数据以流的形式传输，实现边下载边播放的功能。
该技术有效节约了用户端的存储空间，并提供了较好的可观看体验。
流媒体传输常用的协议包括实时传输协议（Real-time Transport Protocol，RTP）和实时流传输协议（Real-time Streaming Protocol，RTSP）等。
多媒体技术基础知识
多媒体技术基础知识多媒体技术是指将多种媒体元素（如文字、图片、音频、视频等），通过计算机和其他电子设备进行处理、传输和展示的技术手段。
它已经成为现代信息社会中不可或缺的一部分，广泛应用于娱乐、教育、广告、医疗等各个领域。
多媒体技术的基础知识包括以下几个方面：1. 图像处理：图像处理是多媒体技术中的重要部分，它涉及到对图像进行获取、编码、存储、传输和显示等一系列操作。
常用的图像处理技术有图像压缩、图像增强、图像分割等。
2. 视频处理：视频处理是多媒体技术中的另一个重要方面，它涉及到对连续的图像序列进行处理。
视频处理的主要技术包括视频压缩、视频编码、视频解码等，以实现对视频的高效存储和传输。
3. 音频处理：音频处理是多媒体技术中的另一个重要方面，它涉及到对声音信号的获取、编码、存储和传输等处理。
音频处理的主要技术包括音频压缩、音频解码、音频增强等。
4. 数据压缩：数据压缩是多媒体技术中的核心技术之一，它通过对多媒体数据进行编码压缩，以减少数据的存储空间和传输带宽。
常用的数据压缩算法有JPEG、MPEG、MP3等。
5. 数据传输：多媒体技术中的数据传输是指将多媒体数据从一个地方传输到另一个地方。
常用的数据传输技术有有线传输和无线传输两种方式，其中无线传输技术包括蓝牙、WiFi和4G 等。
6. 用户界面设计：用户界面设计是多媒体技术中非常重要的一部分，它涉及到设计和实现用户与多媒体应用之间的交互界面。
好的用户界面设计可以提高用户的体验和使用效率。
7. 数据存储：多媒体技术生成的数据量庞大，因此需要一种高效的数据存储方式。
常用的数据存储技术有硬盘、固态硬盘和云存储等。
综上所述，多媒体技术的基础知识包括图像处理、视频处理、音频处理、数据压缩、数据传输、用户界面设计和数据存储等方面。
了解这些基础知识可以帮助我们更好地理解和应用多媒体技术，推动多媒体技术在各个领域的发展和应用。
多媒体技术的应用越来越广泛，不仅在娱乐领域中如电子游戏、电影和音乐中变得更加丰富和真实，还在教育、医疗和企业领域中发挥着重要的作用。
面向多媒体数据的无损压缩技术研究
面向多媒体数据的无损压缩技术研究在今天的数字化时代下，越来越多的多媒体数据被创建和传输。
无论是音频、视频、图片还是文本都已成为人们日常生活中不可或缺的组成部分。
随之而来的是数据的爆炸式增长，这给传输和存储带来了巨大的挑战。
为了解决这个问题，研究人员们一直在努力探索一种有效的数据压缩方式。
其中，无损压缩技术因为它可以在不降低数据质量的情况下将数据压缩到较小的空间，被广泛应用。
一、无损压缩技术的定义无损压缩技术是指将数据压缩到更小的空间长度，同时不损失数据本身，使其可以恢复到其原始状态的压缩技术。
与有损压缩技术相比，它不会丢失任何数据或信息，并且不会对质量进行任何改变。
因此，无损压缩技术在很多领域都有广泛的应用，如图片压缩、音频压缩和视频压缩等。
二、多媒体数据无损压缩技术的发展随着数字化时代的到来，多媒体数据的需求越来越大，因此相关压缩技术的发展也得到了更多的重视。
目前，无损压缩技术已经有了很多的发展，主要包括以下几个方面：1.总体压缩算法总体压缩算法是一种可以减少数据体积的压缩算法。
它在编码数据之前，通过对数据进行概率建模来尽可能多地减少数据的体积。
该方法被广泛应用于音频和视频压缩中。
2.图像压缩算法图像压缩算法基于不同的原理进行设计，例如直接编码、预测编码、离散余弦变换（DCT）、小波变换和自适应算法等。
利用这些算法，可以在保持图像质量的前提下，将图像压缩到更小的大小。
3.音频压缩算法音频压缩算法通常使用子带编码技术、预测编码技术和的DCT 技术等技术。
这些算法可以实现无损压缩和有损压缩，并且通常比图像压缩算法更有效。
4.视频压缩算法视频压缩算法通常使用预测编码和变换编码技术。
在预测编码中，通过预测视频下一帧的内容，然后只针对预测残差进行编码。
在变换编码中，通常使用DCT进一步压缩预测残差数据。
三、多媒体数据无损压缩技术的局限性虽然无损压缩技术在多媒体领域中取得了很大的成功，但是它还有一些局限性。
多媒体压缩技术
多媒体压缩技术在当今数字化的时代，多媒体信息如音频、视频、图像等在我们的生活中无处不在。
从在线视频播放到手机中的照片存储，从远程会议到虚拟现实体验，多媒体数据的生成和传播呈爆炸式增长。
然而，大量的多媒体数据需要占用巨大的存储空间和传输带宽，这给存储设备和网络带来了沉重的负担。
为了解决这个问题，多媒体压缩技术应运而生，它就像是一位神奇的魔法师，能够在不损失太多质量的前提下，将庞大的多媒体数据变得小巧玲珑。
多媒体压缩技术的基本原理其实并不复杂，就像是我们收拾行李时把衣物尽可能紧凑地叠放起来，以节省空间。
在多媒体世界里，数据也可以通过各种巧妙的方式被“压缩”。
首先，让我们来谈谈图像压缩。
图像是由一个个像素点组成的，每个像素点都包含了颜色和亮度等信息。
在图像压缩中，有一种常见的方法叫做无损压缩。
无损压缩就像是把一个拼图完整地放进一个小盒子里，虽然盒子变小了，但拼图的每一块都还在，没有任何缺失。
比如说，行程编码就是一种无损压缩方法。
它通过记录相同像素值连续出现的次数来减少数据量。
假设一幅图像中有一大片蓝色区域，使用行程编码就可以只记录“蓝色，连续出现 100 个像素”，而不是逐个记录每个蓝色像素的信息。
除了无损压缩，还有有损压缩。
有损压缩就像是为了把更多的衣服塞进箱子，稍微牺牲一些不太重要的衣物。
在图像有损压缩中，JPEG格式是非常常见的。
它会根据人眼对颜色和细节的敏感度，去除一些不太容易被察觉的信息。
比如，人眼对亮度的变化比较敏感，但对颜色的细微差别不那么敏感，JPEG 压缩就会更多地保留亮度信息，而对颜色信息进行较大程度的压缩。
接下来是视频压缩。
视频本质上是一系列快速播放的图像帧。
视频压缩不仅要考虑每一帧图像的压缩，还要利用帧与帧之间的相似性。
比如，在一段视频中，如果背景几乎不变，只有人物在移动，那么就不需要对每一帧的背景都进行完整的记录，只需要记录第一帧的背景，后续帧只记录人物移动的变化部分。
这种方法被称为帧间压缩。
多媒体技术教程课后习题答案
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 23) Sh = 1.580 Sh= (log e 3) Nat = 1.098 Nat= (log 103) Hart = 0.477 Hart2.2 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()1/256i p x =，0,,255i =，计算这幅图像数据的熵.22111()()log ()256(log )256256n i i i H X p x p x ==-=-⨯⨯∑=8 (位）， 也就是每级灰度的代码就要用8比特,不能再少了。
多媒体技术基础第3版第2章数据无损压缩
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2.0 数据无损压缩概述(续2)
2章 数据无损压缩
The Father of Information Theory—— Claude Elwood Shannon Born: 30 April 1916 in Gaylord, Michigan, USA Died: 24 Feb 2001 in Medford, Massachusetts, USA
统计编码
编码特性
编码方法
香农-范诺编码 霍夫曼编码 算术编码
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2.2.1 统计编码——香农-范诺编码 香农-范诺编码(Shannon–Fano coding) 在香农的源编码理论中，熵的大小表示非冗余的不可压缩的信息量 在计算熵时，如果对数的底数用2，熵的单位就用“香农(Sh)”，也称“位(bit)” 。“位”是1948年Shannon首次使用的术语。例如 最早阐述和实现“从上到下”的熵编码方法的人是Shannon(1948年)和Fano(1949年)，因此称为香农-范诺(Shannon- Fano)编码法
2章 数据无损压缩
02
霍夫曼(D.A. Huffman)在1952年提出和描述的“从下到上”的熵编码方法
根据给定数据集中各元素所出现的频率来压缩数据的一种统计压缩编码方法。这些元素(如字母)出现的次数越多，其编码的位数就越少
广泛用在JPEG, MPEG, H.26X等各种信息编码标准中
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2.2.2 霍夫曼编码— Case Study 1 现有一个由5个不同符号组成的30个符号的字符串：BABACACADADABBCBABEBEDDABEEEBB 计算 该字符串的霍夫曼码 该字符串的熵 该字符串的平均码长 编码前后的压缩比 霍夫曼编码举例1
简述多媒体计算机的关键技术。
简述多媒体计算机的关键技术。
多媒体计算机是一种专门用于处理音视频等多媒体数据的计算机系统。
其关键技术包括：
1. 数据压缩：多媒体数据通常具有较高的数据量和带宽要求，压缩技术被广泛应用，包括无损压缩和有损压缩技术，如JPEG、MPEG 等。
2. 数据传输：多媒体数据通常要求实时传输，需要保证其稳定性和实时性，常用的数据传输技术包括TCP/IP、UDP、RTP等。
3. 信号处理：视频数据需要进行去噪、去色差、增强等处理，音频数据需要进行降噪、混响等处理。
4. 显示技术：多媒体计算机通常采用高分辨率的显示器，也需要特殊的图形处理器来处理复杂的图像数据，如3D图像。
5. 输入输出设备：多媒体计算机需要专门的输入设备，如麦克风、摄像头等，也需要高保真的输出设备，如扬声器、投影仪等。
总的来说，多媒体计算机的关键技术在于对音视频等多媒体数据的处理和传输，需要涉及到数据压缩、信号处理、显示技术、输入输出设备等多个方面。
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2章 数据无损压缩
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2.2.2 霍夫曼编码— Case Study 1 (续2)
(1) 计算该字符串的霍夫曼码
步骤①：按照符号出现概率大小的顺序对符号进行排序 步骤②：把概率最小的两个符号组成一个节点P1 步骤③：重复步骤②，得到节点P2，P3，P4，……， PN，形成一棵树，其中的PN称为根节点 步骤④：从根节点PN开始到每个符号的树叶，从上到下 标上0(上枝)和1(下枝)，至于哪个为1哪个为0则 无关紧要，但通常把概率大的标成1，概率小的 标成0 步骤⑤：从根节点PN开始顺着树枝到每个叶子分别写出 每个符号的代码
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2章 数据无损压缩
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2.1 数据的冗余(续2)
信息量(information content)
具有确定概率事件的信息的定量度量 在数学上定义为
I ( x )l o g [ 1 /( p x ) ] l o g p ( x ) 2 2 其中， p ( x ) 是事件出现的概率
一个等概率事件的集合，每个事件的信息量等于该 集合的决策量
2章 数据无损压缩
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2.1 数据的冗余(续3)
熵(entropy)
按照香农(Shannon)的理论，在有限的互斥和联合穷举事件的 集合中，熵为事件的信息量的平均值，也称事件的平均信息 量(mean information content) 用数学表示为
(2) 符号编码
对每个符号进行编码时采用“从上到下”的方法。 首先按照符号出现的频度或概率排序，如A，B，C， D和E，见表2-2。然后使用递归方法分成两个部分， 每一部分具有近似相同的次数，如图2-1所示
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2.2.1 香农-范诺编码(续3)
图2-1 香农-范诺算法编码举例
2.2 统计编码
2.2.1 香农-范诺编码 2.2.2 霍夫曼编码 2.2.3 算术编码
参考文献和站点
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2章 数据无损压缩
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三种多媒体数据类型
数据本身存在冗余 听觉系统的敏感度有限 视觉系统的敏感度有限 文字 (text)数据——无损压缩
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2.2.2 霍夫曼编码— Case Study 1 (续1)
符号出现的概率
符号 B A C D E 合计 出现的次数 log2(1/pi） 分配的代码 需要的位数 10 8 3 4 5 30 1.585 1.907 3.322 2.907 2.585 ? ? ? ? ?
Master's thesis, A symbolic analysis of relay and switching circuits Doctoral thesis: on theoretical genetics
In 1948:
A mathematical theory of communication, landmark, climax (An important feature of Shannon's theory: concept of entropy )
(1) 计算该图像可能获得的压缩比的理论值 (2) 对5个符号进行编码 (3) 计算该图像可能获得的压缩比的实际值 表2-1 符号在图像中出现的数目
符号 A B C D E
出现的次数 出现的概率
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15 15/4 0
7 7/40
7 7/40
6 6/40
5 5/40
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2章 数据无损压缩
这个数值表明，每个符号不需要用3位构成的代码 表示，而用2.196位就可以，因此40个像素只需用 87.84位就可以，因此在理论上，这幅图像的的压缩 比为120:87.84≈1.37:1，实际上就是3:2.196≈1.37
2章 数据无损压缩
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2.2.1 香农-范诺编码(续2)
2章 数据无损压缩
数据无损压缩的方法
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2.0 数据无损压缩概述(续2)
信息论之父介绍
The Father of Information Theory—— Claude Elwood Shannon
Born: 30 April 1916 in Gaylord, Michigan, USA Died: 24 Feb 2001 in Medford, Massachusetts, USA
i 1 n
p ( A ) l o g ( p ( A ) ) p ( B ) l o g ( p ( B ) ) p ( E ) l o g ( p ( E ) ) 2 2 2 = ( 1 5 / 4 0 ) l o g ( 4 0 / 1 5 ) + ( 7 / 4 0 ) l o g ( 4 0 / 7 ) + + ( 5 / 4 0 ) l o g ( 4 0 / 5 ) 2 . 1 9 6 2 2 2
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编码方法
编码特性
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2.2.1 统计编码——香农-范诺编码
香农-范诺编码(Shannon–Fano coding)
在香农的源编码理论中，熵的大小表示非冗余的不 可压缩的信息量 在计算熵时，如果对数的底数用2，熵的单位就用 “香农(Sh)”，也称“位(bit)” 。“位”是1948年 Shannon首次使用的术语。例如
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2.1 数据的冗余(续4)
数据的冗余量
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2.2 统计编码
统计编码
给已知统计信息的符号分配代码的数据无损压缩方法 香农-范诺编码 霍夫曼编码 算术编码 香农-范诺编码和霍夫曼编码的原理相同，都是根据符 号集中各个符号出现的频繁程度来编码，出现次数越 多的符号，给它分配的代码位数越少 算术编码使用0和1之间的实数的间隔长度代表概率大 小，概率越大间隔越长，编码效率可接近于熵
（3）压缩比的实际值
按照这种方法进行编码需要的总位数为 30+14+14+18+15＝91，实际的压缩比为 120:91≈1.32 : 1
2章 数据无损压缩
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2.2.2 统计编码——霍夫曼编码
霍夫曼编码(Huffman coding)
霍夫曼(D.A. Huffman)在1952年提出和描述的 “从下到上”的熵编码方法 根据给定数据集中各元素所出现的频率来压 缩数据的一种统计压缩编码方法。这些元素 (如字母)出现的次数越多，其编码的位数就越 少 广泛用在JPEG, MPEG, H.26X等各种信息编码 标准中
多媒体技术基础(第3版)
第2章 数据无损压缩
林福宗 清华大学 计算机科学与技术系 2008年9月
第2章 数据无损压缩目录
2.1 数据的冗余
2.1.1 冗余概念 2.1.2 决策量 2.1.3 信息量 2.1.4 熵 2.1.5 数据冗余量
2.3 RLE编码 2.4 词典编码
2.4.1 词典编码的思想 2.4.2 LZ77算法 2.4.3 LZSS算法 2.4.4 LZ78算法 2.4.5 LZW算法
举例：假设X={a,b,c}是由3个事件构成的集合， p(a)=0.5，p(b)=0.25，p(b)=0.25分别是事件a, b和c出 现的概率，这些事件的信息量分别为，
I(a)=log2(1/0.50)=1 sh I(b)=log2(1/0.25)=2 sh I(c)=log2(1/0.25)=2 sh
根据数据本身的冗余(Based on data redundancy) 根据数据本身的冗余(Based on data redundancy) 根据人的听觉系统特性( Based on human hearing system) 根据数据本身的冗余(Based on data redundancy) 根据人的视觉系统特性(Based on human visual system)
/news/2001/february/26/1.html
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2章 数据无损压缩
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2.0 数据无损压缩概述(续3)
Claude Shannon ——The founding father of electronic communications age； American mathematical engineer In 1936~1940, MIT:
2.2.1 香农-范诺编码(续1)
(1) 压缩比的理论值
按照常规的编码方法，表示5个符号最少需要3位， 如用000表示A，001表示B，…，100表示E，其余3 个代码 (101，110，111)不用。这就意味每个像素用 3位，编码这幅图像总共需要120位。按照香农理论， 这幅图像的熵为
H ( X ) p ( x ) l o g p ( x ) i 2 i