多媒体技术概要第1章 1.1 多媒体是什么？机交互式信息交流和传播媒体。使用
的多媒体是融合两种或者两种以上媒体的一种人- (video)。媒体包括文字、图形、图像、声音、动画和视像
1.4 无损压缩是什么？，重构后的数据与原来的数据也称还原或解压缩)无损压缩是用压缩后的数据进行重构( 完全相同的数据压缩技术。如磁盘文件压缩就是一个应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，。/42～1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/ 等算法。常用的无损压缩算法包括哈夫曼编码和LZW 有损压缩是什么？1.5
但不影响重构后的数据与原来的数据有所不同，有损压缩是用压缩后的数据进行重构， 人对原始资料表达的信息造成误解的数据压缩技术。视像和图像、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，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声音数据就可采用有损压缩， 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。
是哪个组织制定的标准？1.9 H.261~H.264和G.711~G.731 。国际电信联盟(ITU)
是哪个组织制定的标准？和MPEG-41.10 MPEG-1，MPEG-2 。国际电工技术委员会(IEC)ISO/IEC，即国际标准化组织(ISO)/
无损数据压缩章 第2}cb,{a,HartNat和(分别用Sh，3是由个事件组成的集合，计算
该集合的决策量。2.1假设 )。作单位
1.580 Sh (logH 3) Sh = = 20 1.098 Nat = = (log3) Nat e 0.477 Hart = (log3) Hart = 10
p(x)?1/256，级灰度表示的图像，如果每级灰度出现的概率均为2.2 现有一幅用256ii?0,,255，
计算这幅图像数据的熵。
n
11
22ii256256=8 (位)， 1i?8 比特，不能再少了。也
??(?log)?()log)??p(xpx)?256XH(
就是每级灰度的代码就要用 1
m,,m，它们的概率如练习个待编码的符号_表2-1所示，计算这些符号的霍2.3现有870夫曼码
并填入表中。答案不唯一）。
2-1 练习表
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 a 2 0.4 a 1 0.2 a 3 0.2 a 4 0.1 a 5 0.1 (1) 熵np(a)logp)a??(a)H(i2iilogloglog(0.1)
0.1(0.2)-2××=-0.4×(0.4)-20.2*2221i?=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 2
?
0.4a（）20(1.0)P410.2）a（11(0.6)P10.2）a（3301(0.4)P0.1）a（2400.2P（）00.1）a（5
1
2-1 编码树练习图 编码表 符号 概率 0.4 0.2 0.2 0.1 0.1 霍夫曼码* 0 11 101 1001 1000 码长 1 2 3 4 4 所需位数 0.4 0.4 0.6 0.4 0.4 a 2 a 1 a 3 a 4 a 5 * 代码分配不唯一 平均码长(3)
?
?L)
/符号0.4+0.4+0.6+0.4+0.4=2.2(位
2-3。的代码。字符g, a, m, e, s的概率见练习表games2.5 使用算术编码生成字符串2-3 练习表 符号 概率 g 0.4 a 0.2 m 0.2 e 0.1 s 0.1 0.777760.7921.00.840.77921.0g0.6aa0.4mm0.2ee0.1ss0.00.77760.60.7760.760.7776 的算术码2-2 games练习图3
2.10 你是否同意“某个事件的信息量就是某个事件的熵”的看法？
参考解答：“信息量(information content)是具有确定概率事件的信息的定量度量”，而“熵(entropy)是事件的信息量的平均值，也称事件的平均信息量(mean information content)”。
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