digital image processing projects 数字图像处理 冈萨雷斯 第三章所有程序和报告

Digital Image Processing

Project chapter：Chapter 3

Project number：Proj03-01 ~ Proj03-06

Student's name：

Student's number：

Class：

Contents

IMAGE ENHANCEMENT USING INTENSITY TRANSFORMATIONS (1)

HISTOGRAM EQUALIZATION (7)

ARITHMETIC OPERATIONS (10)

SPATIAL FILTERING (14)

ENHANCEMENT USING THE LAPLACIAN (17)

UNSHARP MASKING (20)

Image Enhancement Using Intensity Transformations

Exp. 5，PROJECT 03-01

Objective

To manipulate a technique of image enhancementbyintensitytransformation or gray level transformation.

Requirements

The focus of this project is to experiment with intensity transformations toenhance an image. Download Fig. 3.8(a) and enhance it using:

(a) The log transformation of Eq. (3.2-2): s=c log(1+r);

(b) A power-law transformation of the form shown in Eq. (3.2-3): s=c rγ.

Figure 1 Fig 3.05(a)

Figure 2Fig. 3.8(a)

Technical discussion

【1】I = mat2gray(A)

sets the values of amin and amax to the minimum and maximum values in A. 【2】I2 = im2uint8(I1)

converts the grayscale image I1 to uint8, rescaling the data if necessary. Program listings

【1】log transformation

I=imread('Fig3.05(a).jpg');

subplot(121);

imshow(I);

title('original');

I1=im2uint8(mat2gray(log(1+double(I))));

subplot(122);

imshow(I1);

title('log transformation');

【2】power-law transformation

I=imread('Fig3.08(a).jpg');

subplot(221);

imshow(I);

title('original');

J=double(I);

I1=im2uint8(mat2gray(J.^0.6));

subplot(222);

imshow(I1);

title('power-law:\gamma=0.6');

I2=im2uint8(mat2gray(J.^0.4));

subplot(223);

imshow(I2);

title('power-law:\gamma=0.4');

I3=im2uint8(mat2gray(J.^0.3));

subplot(224);

imshow(I3);

title('power-law:\gamma=0.3');

Discussion of results

Figure 3 results of log transformation

original log transformation

Figure 4 results of power-law transformation Analysis

Log transformation can diminish dynamic range of the image.

Power-law transformation can change the contrast of the image.

original power-law:γ

=0.6

power-law:γ

=0.4power-law:γ=0.3

Histogram Equalization

Exp. 6，PROJECT 03-02 [Multiple Uses]

Objective

To manipulate a technique of image enhancement by histogramequalization. Requirements

(a) Write a computer program for computing the histogram of animage.

(b) Implement the histogram equalization technique discussed inSection 3.3.1.

(c) Download Fig. 3.8(a) and perform histogram equalization on it.

Figure 5 3.8(a)

Technical discussion

【1】J = histeq(I, n)

transforms the intensity image I, returning in J an intensity image with n discrete gray levels.

【2】imhist(I)

displays a histogram for the image I above a grayscale colorbar.

Program listings

I=imread('Fig3.08(a).jpg');

subplot(221);

imshow(I);

subplot(222);

imhist(I);

I1=histeq(I,256);

subplot(223)

imshow(I1);

subplot(224);

imhist(I1);

Discussion of results

Figure 6 the results of project 03-02

Analysis

We can see more details in the dark part.

05000

10000

15000

0100200

00100200

Arithmetic Operations

Exp. 7，PROJECT 03-03 [Multiple Uses]

Objective

To know how to do arithmetic operations on an image and the functions of

some arithmetic operations.

Requirements

Write a computer program capable of performing the four arithmeticoperations between two images. This project is generic, in the sense thatit will be used in otherprojects to follow. (See comments on pages 112and 116 regarding scaling). In addition to multiplying two images, yourmultiplication function must be able to handle multiplication of an image bya constant.

Figure 7Fig3.15(a)

Technical discussion

【1】Z = imadd(X,Y)

adds each element in array X with the corresponding element in array Y and returns the sum in the corresponding element of the output array Z.

【2】Z = imsubtract(X,Y)

subtracts each element in array Y from the corresponding element in array X and returns the difference in the corresponding element of the output array Z.

【3】Z = immultiply(X,Y)

multiplies each element in array X by the corresponding element in array Y and returns the product in the corresponding element of the output array Z.

【4】Z = imdivide(X,Y)

divides each element in the array X by the corresponding element in array Y and returns the result in the corresponding element of the output array Z.

Program listings

I=imread('Fig3.15(a)1top.jpg');

subplot(431);

imshow(I);

title('image 1');

I1=imread('Fig3.15(a)2.jpg');

subplot(432);

imshow(I1);

title('image 2');

I2=imadd(I,I1);

subplot(433);

imshow(I2);

title('addition');

subplot(434);

imshow(I2);

title('image 1');

subplot(435);

imshow(I);

title('image 2');

I3=imsubtract(I2,I);

subplot(436);

imshow(I3);

title('subtraction');

subplot(437);

imshow(I);

title('image 1');

subplot(438);

imshow(I1);

title('image 2');

I4=immultiply(I,I1); subplot(439);

imshow(I4);

title('multiplication');

subplot(4,3,10);

imshow(I4);

title('image 1');

subplot(4,3,11);

imshow(I1);

title('image 2');

I5=imdivide(I4,I1); subplot(4,3,12);

imshow(I5);

title('division');

Discussion of results

Figure 8 results of proj03_03 Analysis

Addition and subtraction are linear operations, while multiplication and division are nonlinear operations.

image 1

image 2

addition

image 1

image 2

subtraction

image 1

image 2

multiplication

image 1

image 2

division

Spatial Filtering

Exp. 8，PROJECT 03-04 [Multiple Uses]

Objective

To understand what is special filtering and how the parameters of thefiltering mask affect the output of filters..

Requirements

Write program to perform spatial filtering of an image (see Section 3.5regarding implementation). You can fix the size of the spatial mask at 3 x3, but the coefficients need to be variables that can be input into yourprogram. This project is generic, in the sense that it will be used in otherprojects to follow.

Figure 9Fig3.37(a)

Technical discussion

【1】h = fspecial('average', hsize)

returns an averaging filter h of size hsize.

【2】B = medfilt2(A)

performs median filtering of the matrix A using the default 3-by-3 neighborhood. Program listings

I=imread('Fig3.37(a).jpg');

subplot(131);

imshow(I);

title('original');

h=fspecial('average',[3 3]);

I1=imfilter(I,h);

subplot(132);

imshow(I1);

title('average filter');

I2=medfilt2(I);

subplot(133);

imshow(I2);

title('median filter');

Discussion of results

Figure 10 results of proj03_04

Analysis

Compared with average filter, median filter are quite popular for certain types of random noise, such as salt-and-pepper noise, they provide excellent noise-reduction capabilities, with considerably less blurring than linear smoothing filters of similar size.

original

average filter median filter

Enhancement Using the Laplacian

Exp. 9，PROJECT 03-05

Objective

To further understand the well-known technique of Laplacian and how itworks on an image.

Requirements

(a) Use the programs developed in Projects 03-03 and 03-04 toimplement the Laplacian enhancement technique described inconnection with Eq. (3.7-5). Use the mask shown in Fig. 3.39(d).

(b) Duplicate the results in Fig. 3.40. You will need to downloadFig. 3.40(a).

Figure 11Fig3.40(a)

Technical discussion

【1】B = imfilter(A, H)

filters the multidimensional array A with the multidimensional filter H.

【2】h = fspecial('laplacian', alpha)

returns a 3-by-3 filter approximating the shape of the two-dimensional Laplacian operator.

Program listings

I=imread('Fig3.40(a).jpg');

subplot(311);

imshow(I);

title('original');

h=fspecial('laplacian',0.2);

I1=imfilter(I,h);

subplot(323);

imshow(I1);

title('default laplacian');

w=[-1,-1,-1;-1,8,-1;-1,-1,-1];

I2=imfilter(I,w,'replicate');

subplot(324);

imshow(I2);

title('mask in 3.39(d)');

I3=I+I1;

subplot(325);

imshow(I3);

title('output1');

I4=I+I2;

subplot(326);

imshow(I4);

title('output2');

Discussion of results

Figure 12 results of proj03_05

Analysis

The output image using defultLaplacian filter in Matlab is beautiful and clear, while it

appears many bright spots in the output of using mask[-1,-1,-1;-1,8,-1;-1,-1,-1].

original

default laplacian

mask in 3.39(d)

output1output2

数字电视信源编码技术及应用

《中国有线电视》2010(02) C H I N A D I G I T A L C A B L ET V·数字电视·中图分类号:T N949.197 文献标识码:B 文章编号:1007-7022(2010)02-0133-03 数字电视信源编解码技术及应用 宋　平(长治市广播电视总台,山西长治06000) 摘　要:通过对数字电视的编码和编码器结构的概述,介绍了M P E G-2视频编码系统的技术原理和关键技术,阐述了数字电视信源编解码技术、信号复用系统及调制解调的关键技术和它们在实际工作中的应用。 关键词:模数转换;信源编解码;信道编解码 D T VS o u r c e C o d i n g-d e c o d i n g T e c h n o l o g y a n dI t s A p p l i c a t i o n ◆S O N GP i n g (C h a n g z h i B r o a d c a s t T e l e v i s i o n S t a t i o n,S h a n x i C h a n g z h i046000,C h i n a) A b s t r a c t:T h r o u g h t h e s u m m a r i z i n g o f t h e d i g i t a l t e l e v i s i o nc o d i n g a n dt h e u n d e r s t a n d i n g o f t h e c o d e r s t r u c- t u r e,t h i s p a p e r p r e s e n t s t h e t e c h n i c a l p r i n c i p l e a n d t h e k e y t e c h n o l o g y o f t h e M P E G-2v i d e o c o d i n g s y s t e m a n d s t a t e s t h e k e y t e c h n o l o g y a n d t h e p r a c t i c a l a p p l i c a t i o n o f t h e d i g i t a l t e l e v i s i o n s o u r c e c o d i n g-d e c o d i n g t e c h- n o l o g y,t h e s i g n a l m u l t i p l e x s y s t e ma n d t h e m o d u l a t i o n. K e y w o r d s:a n a l o g-t o-d i g i t a l c o n v e r t e r;s o u r c e c o d i n g a n d d e c o d i n g;i n f o r m a t i o n c h a n n e l c o d i n g a n d d e c o d i n g 数字视频技术广泛应用于通信、计算机、广播电视等领域,带来了会议电视、可视电话及数字电视、媒体存储等一系列应用。数字信号有很多优点,但当模拟信号数字化后其频带大大加宽,一路6M H z的普通电视信号数字化后,其数码率将高达167M b p s,对储存器容量要求很大,占有的带宽将达80M H z左右,这样将使数字信号失去实用价值。数字压缩技术很好地解决了上述困难,压缩后信号所占用的频带大大低于原模拟信号的频带,因此说数字压缩编码技术是使数字信号走向实用化的关键技术。下面就长治微波站在数字微波传输系统改造后,探讨E N2200-M型编码器及数字电视信源编解码技术和应用。1　数字电视的编码概述 模拟信号通过取样、量化后编码为二进制数字信号的过程称为A/D变换,所得到的信号也称P C M信号,P C M编码既可以对彩色全电视信号直接进行,也可以对亮度信号和两个色差信号分别进行,前者称为全电视信号编码,后者称为分量编码,这是最基本的编码形式。数字压缩编码技术可分为无损压缩和有损压缩两大类,无损压缩即压缩后可恢复原来的信号,有损压缩在解压后无法恢复原样,有一定的失真,但失真在某一限度以下时人是感觉不到的。目前采用的压缩编码方法有以下几种:(1)统计编码,如霍夫曼编码和游程编码等;(2)预测编码,如差值编码、帧内预测、帧间

《遥感数字图像处理》习题与标准答案

《遥感数字图像处理》习题与答案 第一部分 1.什么是图像？并说明遥感图像与遥感数字图像的区别。 答：图像（image）是对客观对象的一种相似性的描述或写真。图像包含了这个客观对象的信息。是人们最主要的信息源。 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分，图像可分为模拟图像和数字图像。模拟图像（又称光学图像）是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像，它属于可见图像。数字图像是指被计算机储存，处理和使用的图像，是一种空间坐标和灰度都不连续的、用离散数字表示的图像，它属于不可见图像。 2.怎样获取遥感图像？ 答：遥感图像的获取是通过遥感平台搭载的传感器成像来获取的。根据传感器基本构造和成像原理不同。大致可分为摄影成像、扫描成像和雷达成像三类。 m= 3.说明遥感模拟图像数字化的过程。灰度等级一般都取2m（m是正整数），说明8时的灰度情况。 答：遥感模拟图像数字化包括采样和量化两个过程。 ①采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。空间采样可以将模拟图像具有的连续灰度（或色彩）信息转换成为每行有N个像元、每列有M个像元的数字图像。 ②量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到有M×N个像元点组合表示的图像，但其灰度（或色彩）仍是连续的，不能用计算机处理。应进一步离散、归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，称为量化。 m=时，则得256个灰度级。若一幅遥感数字图像的量化灰度级数g=256级，则灰当8 度级别有256个。用0—255的整数表示。这里0表示黑，255表示白，其他值居中渐变。由于8bit就能表示灰度图像像元的灰度值，因此称8bit量化。彩色图像可采用24bit量化，分别给红，绿，蓝三原色8bit，每个颜色层面数据为0—255级。 4.什么是遥感数字图像处理？它包括那些容？ 答：利用计算机对遥感数字图像进行一系列的操作，以求达到预期结果的技术，称作遥感数字图像处理。 其容有： ①图像转换。包括模数（A/D）转换和数模（D/A）转换。图像转换的另一种含义是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目的而实施的图像变换工作，如二维傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换和小波变换等。 ②数字图像校正。主要包括辐射校正和几何校正两种。 ③数字图像增强。采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度、对比度，突出所需信息的工作称为图像增强。图像增强处理不是以图像保真度为原则，而是设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。 ④多源信息复合（融合）。 ⑤遥感数字图像计算机解译处理。 5.说明遥感数字图像处理与其它学科之间的关系。 答：应具备的基础理论知识有：数学、地学、信息论、计算机、GIS、现代物理学。 6.说明全数字摄影测量系统的任务和主要功能。目前，比较著名的全数字摄影测量系统有哪些？

高中数学解题方法谈：函数奇偶性的判定方法

函数奇偶性的判定方法 函数奇偶性的判定方法较多，下面把常见的判定方法分类加以研究分析． 1．定义域判定法 例1 判定()(1)2f x x x =-- 的奇偶性． 解：要使函数有意义，须20x -≥，解得2x ≥， 定义域不关于原点对称， ∴原函数是非奇非偶函数． 评注：用定义域虽不能判定一个函数是奇函数还是偶函数，但可以通过定义域不关于原点对称，来否定一个函数的奇偶性． 2．定义判定法 例2 判断()f x x a x a =++-和奇偶性． 解： 函数()f x x a x a =++-的定义域为R ，且 ()()()()f a x a x a x a x a x a x a f x -=-++--=--+-+=-++=， ∴函数()f x 是偶函数． 评注：在定义域关于原点对称的前提下，可根据定义判定函数的奇偶性． 3．等价形式判定法 例3 判定2211 ()11x x f x x x ++-=+++的奇偶性． 解：()f x 的定义域为R ，关于原点对称，当0x =时，()0f x =， ∴图象过原点． 又0x ≠ 时，22 22 ()(1)(1)1()(1)(1)f x x x f x x x -+-+==-+--， (1)()f f x ∴-=-． 又(0)0f =，∴()f x 为奇函数． 评注：常用等价变形形式有：若()()0f x f x +-=或()1() f x f x -=-，则()f x 为奇函数；若()()0f x f x --=或 ()1() f x f x -=，则()f x 为偶函数（其中()0f x ≠）． 4．性质判定法 例4 若0a >，()([])f x x a a ∈-，是奇函数，()() g x x ∈R 是偶函数，试判定()()()x f x g x ?= 的奇偶性．

遥感数字图像处理

遥感数字图像处理-要点 1．概论 遥感、遥感过程 遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量 遥感图像的数字化、采样和量化 通用遥感数据格式（BSQ、BIL、BIP） 遥感图像的模型：多光谱空间 遥感图像的信息内容： 遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容 遥感图像的获取方式主要有哪几种? 如何估计一幅遥感图像的存储空间大小? 遥感图像的信息内容包括哪几个方面？ 多光谱空间中，像元点的坐标值的含义是什么？ 与通用图像处理技术比较，遥感数字图像处理有何特点？ 遥感数字图像处理包括那几个环节？各环节的处理目的是什么？ 2.遥感图像的统计特征 2.1图像空间的统计量 灰度直方图：概念、类型、性质、应用 最大值、最小值、均值、方差的意义 2.2多光谱空间的统计特征 均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义波段散点图概念及分析 主要遥感图像的统计特征量的意义 两个重要的图像分析工具：直方图、散点图 3.遥感数字图像增强处理 图像增强：概念、方法 空间域增强、频率域增强 3.1辐射增强：概念、实现原理 直方图修正，线性变换、分段线性变换算法原理 直方图均衡化、直方图匹配的应用 3.2空间增强 邻域、邻域运算、模板、模板运算 空间增强的概念 平滑（均值滤波、中值滤波）原理、特点、应用 锐化、边缘增强概念

方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点? 计算图像经过下列操作后，其中心象元的值： – 3×3中值滤波 –采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强 –域值为2的3×1平滑模板 – Sobel边缘检测 – Roberts边缘检测 –模板 3.3频率域处理 高频和低频的意义 图像的傅里叶频谱 频率域增强的一般过程 频率域低通滤波 频率域高通滤波 同态滤波的应用 3.4彩色增强 彩色影像的类型：真彩色、假彩色、伪彩色

信源编码和信源解码

信源编码和信源解码 字、符号、图形、图像、音频、视频、动画等各种数据本身的编码通常称为信源编码，信源编码标准是信息领域的基础性标准。无论是数字电视、激光视盘机，还是多媒体通信和各种视听消费电子产品，都需要音视频信源编码这个基础性标准。 大家用电脑打字一定很熟悉，当你用WORD编辑软件把文章（DOC文件）写完，存好盘后，再用PCTOOLS工具软件把你的DOC文件打开，你一定能看到你想象不到的东西，内容全是一些16进制的数字，这些数字叫代码，它与文章中的字符一一对应。现在我们换一种方法，用小画板软件来写同样内容的文章。你又会发现，用小画板软件写出来的BMP文件，占的内存（文件容量）是DOC文件的好几十倍，你知道这是为什么？原来WORD编辑软件使用的是字库和代码技术，而小画板软件使用的是点阵技术，即文字是由一些与坐标位置决定的点来组成，没有使用字库，因此，两者在工作效率上相差几十倍。[信源]->[信源编码]->[信道编码]->[信道传输+噪声]->[信道解码]->[信源解码]->[信宿] 目前模拟信号电视机图像信号处理技术就很类似小画板软件使用的点阵技术，而全数字电视机的图像信号处理技术就很类似WORD编辑软件使用的字库和代码技术。实际上这种代码传输技术在图文电视中很早就已用过，在图文电视机中一般都安装有一个带有图文字库的译码器，对方发送图文信号的时候只需发送图文代码信息，这样可以大大地提高数据传输效率。 对于电视机，显示内容是活动图像信息，它哪来的“字库”或“图库”呢？这个就是电视图像特有的“相关性”技术问题。原来在电视图像信号中，90%以上的图像信息是互相相关的，我们在模拟电视机中使用的Y/C（亮度信号/彩色信号）分离技术，就是利用两行图像信号的相关性，来进行Y/C分离。如果它们之间内容不相关，Y/C信号则无法进行分离。全数字信号电视也一样，如果图像内容不相关，则图像信号压缩也就要免谈。如果图像内容有相关性，那么上一幅图像的内容就相当于下一幅图像的“图形库”，或一幅图像中的某部分就是另一部分的“图形库”，因此，下一幅图像或图像中某一个与另一个相关的部分，在发送信号时，只需发送一个“代码”，而传送一个“代码”要比送一个“图形库”效率高很多，显示时也只需把内容从“图形库”中取出即可，这就是MPEG图像压缩的原理。 利用电视信号的相关性，可以进行图像信号压缩，这个原理大家已经明白，但要找出图像相关性的内容来，那就不是一件很容易的事情，这个技术真的是太复杂了。为了容易理解电视图像的相关性，我们不妨设想做一些试验，把图像平均分成几大块，然后每一块，每一块的进行比较，如果有相同的，我们就定义它们有相关性；如果没有相同的，我们继续细分下去，把每大块又分成几小块，一直比较下去，最后会发现，块分得越细，相同块的数目就越多，但分得太细需要的代码也增多，所以并不是分得越细越好。我们在看VCD的时候经常发现，如果VCD读光盘数据出错，就会在图像中看到“马赛克”，这些“马赛克”就是图像分区时的最小单位，或把数码相片进行放大，也可以看到类似“马赛克”的小区，这就是数码图像的最小“图形库”，每个小“图形库”都要对应一个“代码”。 在单幅图像中找出相关性的几率并不是很大的，所以对单幅图像的压缩率并不很大，这个通过观察数码相片的容量就很容易明白，如果把寻找相关性的范围扩大到两幅图像，你就会发现，具有相关性的内容太多了，这是因为运动物体对于人的眼睛感觉器官来说，是很慢

遥感数字图像处理教程复习分析

第一章． 遥感概念 遥感（Remote Sensing，简称RS），就是“遥远的感知”，遥感技术是利用一定的技术设备和系统，远距离获取目标物的电磁波信息，并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。 遥感技术的原理 地物在不断地吸收、发射（辐射）和反射电磁波，并且不同物体的电磁波特性不同。 遥感就是根据这个原理，利用一定的技术设备和装置，来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波，从而提取这些物体的信息，完成远距离识别物体。 图像 人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。因而，有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 物理图像：图像是人对视觉感知的物质再现 数字图像：图像以数字形式存储。 图像处理 运用光学、电子光学、数字处理方法，对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 光学图像处理 应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术 数字图像处理 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理能做什么？（简答） 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的：提高图像的视感质量，提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，进行图像的重建，更好地进行图像分析，图像数据的变换、编码和压缩，更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。 遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。

第招 如何判断函数的奇偶性

第11招 如何判断函数的奇偶性？ 判断函数的奇偶性（有的还牵涉三角函数）是高考中常考的知识点，一般以选择题形式出现. 解法指导与经典范例 （一） 判断函数奇偶性的方法 1. 定义法 这是最常用的方法.其解法步骤如下：（1）确定函数的定义域是否是关于原点的对称区间.若不是，可判断该函数是非奇非偶函数.若是，再按下列步骤继续进行.（2）在定义域内任取x ，以-x 代换f(x)中的x 得f(-x).(3)依据定义得出结论. 注意：（1）既是奇函数又是偶函数的函数只能是f(x)=0. （2）若奇函数f(x)在x=0处有定义，则f(0)=0.(如例6证一) 【例1】函数 ()()是x x x x f +-? +=11（ ）. A.奇函数 B.偶函数 C.既是奇函数又是偶函数 D0非奇非偶函数 解 (]()() 的奇偶性】判断函数【例原点对称的区间由于这定义域不是关于想）的定义域为函数得?????>+-<+=-≤<-≥+-00)(2. .1,19,1101122x x x x x x x f f x x x 解 当x<0时，-x>0,()()() ().)(22x f x x x x x f -=+-=-+--=-∴ 而当x>0时，-x<0,()()()()x f x x x x x f -=-=-+-=-∴22 ()()()()().,,00,为奇函数故都有对任意x f x f x f x =-+∞∞-∈∴ 【例3】2002.北京文三（22）已知f(x)是定义在R 上的不恒为零的函数，且对于任意的a 、b R ∈都满足：()()().a bf b af b a f +=? (1) 求f(0)、f(1)的值；（2）判断f(x)的奇偶性，并证明你的结论. 解（1）()()()()()()=?==?+?=?=111.00000000f f f f f f ()()1111f f ?+? ()f f ∴=,12（1）=0. （2）f(x)是奇函数.证明如下： ()()()[]()()()()().01.01,1211111=-∴=--=----=-?-=f f f f f f f 而 又 ()()()()()().,11是奇函数x f x f xf x f x f x f ∴-=-+-=?-=- 2. 利用定义的等价命题来判断 ()()()()()().00是偶函数是奇函数；x f x f x f x f x f x f ?=--?=-+ 或：当()()()()()() ().110是偶函数是奇函数；时， x f x f x f x f x f x f x f ?=-?-=-≠

遥感数字图像处理考试知识点整理

遥感 第一章 1遥感数字图像；遥感数字图像的分类方式和对应类别。 （1）定义：遥感数字图像是数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 （2）可见图像和不可见图像 单波段和多波段，超波段 数字图像和模拟图像 2遥感图像的成像方式（三大种：摄影、扫描、雷达）。 （1）摄影，扫描属于被动遥感 雷达属于主动遥感 （2）摄影：根据芦化银物质在关照条件下回发生分解这一机制，将卤化银物质均匀涂在片基上，制成感光胶片 扫描：扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像 雷达：由发射机向侧面发射一束窄波段，地物反射的脉冲，由无线接收后被接收机接收 3遥感图像的数字化（模数转换）过程——两大过程：采样、量化，名词解释。 采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样，即：图像空间位置的数字化。采样是空间离散。 量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到由Ｍ×Ｎ个像素点组合表示的图像，但其灰度（或彩色）仍是连续的，还不能用计算机处理。它们还要进一步离散并归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，这称之为量化，即：图像灰度的数字化。量化属于亮度属性离散。 遥感图像数字化过程两个特点：亮度和空 4遥感数字图像的存储空间大小的计算。 图像的灰度级有：2,64,128,256 存储一幅大小为M*N，灰度量化位数G的图像，所需要的存储空间（图像数据量）为M*N*G(bit) 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB TM空间分辨：1,2,3,4,5,7为30米，6为120米 5遥感数字图像的分辨率（时间、空间、光谱、辐射分辨率）； （1）时间分辨率：指对同一地点进行遥感采样的时间间隔即采样的时间频率，也称重访周期空间分辨率：指图像像素所代表的相应地面范围的大小，空间分辨率愈高，像素所代表的范围愈小 光谱分辨率：光谱分辨率是指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率愈高 辐射分辨率：是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率可以区分信号强度的微小差异。 （2）常见传感器和空间分辨率书17-18页 6遥感数字图像的数据（数据级别、数据存储格式、元数据定义） （1）数据级别： 0级产品：未经过任何校正的原始图像数据 1级产品：经过了初步辐射校正的图像校正 2级产品：经过了系统级的几何校正，即根据卫星的轨道和姿态等参数以及地面系统中的有关参数对原始数据进行几何校正。产品的几何精度由上述参数和处理模型决定。 3级产品：经过几何精校正，即利用地面控制点对图像进行了校正，使之具有了更精确的地理坐标信息。产品的几何精度要求在亚像素量级上。 不同点：不同级别的产品使用条件不同，但是他们都是数据的集合，是信息量的汇总。一般来说，都是由元数据和图像基本数据两部分数据汇总的结果。

最新函数的奇偶性的经典总结

x x x f 1)(+ =1 )(2+= x x x f x x f 1)(= 函数的奇偶性 一、函数奇偶性的基本概念 1．偶函数：一般地，如果对于函数()x f 的定义域内任意一个x ，都有()()x f x f =-， 0)()(=--x f x f ，那么函数()x f 就叫做偶函数。 2.奇函数：一般地，如果对于函数()x f 的定义域内任一个x ，都有()()x f x f -=-， 0)()(=+-x f x f ，那么函数()x f 就叫做奇函数。 注意：（1）判断函数的奇偶性，首先看定义域是否关于原点对称，不关于原点对称是非奇非偶函数，若函数的定义域是关于原点对称的，再判断 ()()x f x f ±=- 之一是否成立。 （2）在判断()x f 与()x f -的关系时，只需验证()()0=±-x f x f 及) () (x f x f -=1±是否成立即可来确定函数的奇偶性。 题型一 判断下列函数的奇偶性。 ⑴ x x x f +=2)(，（2） x x x f -=3)( （3） ()()()R x x f x f x G ∈--=,(4) (5)x x x f cos )(= (6)x x x f sin )(= (7) x x x f --=22)(，(8) 提示：上述函数是用函数奇偶性的定义和一些性质来判断 （1）判断上述函数的奇偶性的方法就是用定义。 （2）常见的奇函数有：x x f =)(，3 )(x x f =，x x f sin )(=， （3）常见的奇函数有：2 )(x x f =，x x f =)(，x x f cos )(= （4）若()x f 、()x g 都是偶函数,那么在()x f 与()x g 的公共定义域上，()x f +()x g 为 偶函数，()-x f ()x g 为偶函数。当()x g ≠0时， ) () (x g x f 为偶函数。 （5）若()x f ，()x g 都是奇函数，那么在()x f 与()x g 的公共定义域上，()x f +()x g 是奇函数，()-x f ()x g 是奇函数，()()x g x f ?是偶函数，当()x g ≠0时， ) () (x g x f 是偶函数。

遥感数字图像处理重点

遥感数字图像处理重点 第一章概论 图像：对客观对象的一种相似性的描述或写真。 数字图像：是以数字形式存储和表达的遥感图像。 根据人眼的可视性，图像可分为可见图像和不可见图像。 图像具有空间坐标和数值，根据其连续性，图像可分为数字图像和模拟图像。 数字图像最基本的单位是像素，像素的基本属性特征为像素值，其高低反映了图像的明暗程度和能量高低。像素的属性是位置和灰度值； 遥感数字图像处理的内容： （1）图像增强：目的是压抑和去除噪声，增强显示图像整体，使图像更容易理解、解译和判读。方法：彩色合成、图像拉伸、图像平滑、锐化、图像融合。 （2）图像校正：主要是对传感器和环境造成的图像退化进行模糊消除、噪声滤除、几何失真或非线性校正。方法：辐射校正和几何校正。 （3）信息提取：根据地物光谱特征和几何特征，确定提取规则，并以此为基础从校正后的遥感图像的中提取各种有用信息的过程。方法：图像分割、图像分类。 遥感数字图像处理系统的典型功能包括： ○1不同传感器图像数据的测存取和转换○2几何校正○3辐射校正○4图像增强处理○5统计分析○6图像变换○7图像分类○8专题制图○9专业工具，如雷达图像处理工具。 第二章遥感数字图像的获取和储存 遥感图像是通过遥感平台上的传感器获取的，不同的传感器具有不同的辐射、电磁波谱、时间、空间分辨率。 遥感是通过非接触传感器获取测量对象信息的过程，是信息的获取、传输、处理以及判读和应用的过程。遥感的实施依赖于遥感系统。 传感器又称遥感器，是收集和记录电磁辐射能量信息的装置，是信息获取的核心部件。 传感器的分辨率：传感器区分自然特征相似或光谱特征相似的相邻地物的能力。分为：（1）辐射分辨率：传感器区分所接受到的电磁波辐射强度差异的能力。 （2）光谱分辨率：传感器记录的电磁波谱的波长范围和数量。 （3）空间分辨率：遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小。 （4）时间分辨率：传感器对同一空间区域进行重复探测时，相邻两次探测的时间间隔。图像数字化：数字化的两个过程是采样和量化。 （1）采样：分波谱采样和空间采样，通过空间采样，空间上连续的图像变换成离散点。 （2）量化：将像素灰度级转换成整数灰度级的过程。量化后，图像像素的原有灰度值转换为灰度级。 元数据：关于图像数据特征的表述，是数据的数据，主要参数包括：图像获取的日期和时间、投影参数、几何纠正精度、图像分辨率、辐射校正参数等。

遥感数字图像处理教程期末复习题

遥感数字图像处理教程 第一章概论 1.1图像和遥感数字图像 1.1.1图像和数字图像 本书定义图像为通过镜头等设备得到的视觉形象 根据人眼的视觉可视性可将图像分为可视图像和不可视图像。可视图像有图片、照片、素描和油画等，以及用透镜、光栅和全息技术产生的各种可见光图像。不可见图像包括不可见光成像和不可测量值 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可将图像分为数字图像和模拟图像。数字图像是指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度不连续、以离散数字原理表达的图像。在计算机，数字图像表现为二维阵列，属于不可见图像。模拟图像指空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像，属于可见图像。 利用计算机技术，可以实现模拟图像和数字图像之间相互转换。把模拟图像转化为数字图像成为模/数转换，记作A/D转换； 数字图像最基本的单位是像素。像素是A/D转换中国的取样点，是计算机图像处理的最小单位；每个像素具有特定的空间位置和属性特征。 1.1.2遥感数字图像 遥感数字图像时数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同长波的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 遥感数字图像中的像素成为亮度值。亮度值的高低由遥感传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。由于地物反射或辐射电磁波的性质不同受大气的影响不同，相同地点不同图像的亮度值可能不同。 图像的每个像素对应三维世界中的一个实体、实体的一部分或多个实体。在太阳照射下，一些电磁波被这个实体反射，一些被吸收。反射部分电磁波到达传感器被记录下来，成为特定像素点的值。 1.2压感数字图像处理 1.2.1遥感数字图像处理概述 遥感数字图像处理是利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。遥感数字图像处理主要包括三个方面 1.图像增强，使用多种方法，如：灰度拉伸、平滑、瑞华、彩色合成、主成分变换K-T变换、代数运算、图像融合等压抑、去除噪声、增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息，是图像更容易理解、解释和判读、 图像增强着重强调特定图像特征，在特征提取、图像分析和视觉信息的显示很有用。 2.图像校正：图像校正也成图像回复、图像复原，主要是对传感器或环境造成的退化图像进行模糊消除、噪声滤除、几何失真或非线性校正。 信息提取：根据地物光谱特征和几何特征，确定不同地物信息的提取规则。 1.2.2 遥感数字图像处理系统 数字图像处理需要借助数字图像处理系统来完成。一个完整的遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统两大部分。 1.硬件系统 包括计算机、数字化设备、大容量存储、显示器和输出设备以及操作台 1）计算机 是图像处理核心，大的存和高的CPU速度有助于加快处理的进度。 2）数字化设备

函数的奇偶性与周期性

函数的奇偶性与周期性 1．函数的奇偶性 2.(1)周期函数 对于函数y ＝f (x )，如果存在一个非零常数T ，使得当x 取定义域内的任何值时，都有f (x ＋T )＝f (x )，那么就称函数y ＝f (x )为周期函数，称T 为这个函数的周期． (2)最小正周期 如果在周期函数f (x )的所有周期中存在一个最小的正数，那么这个最小正数就叫做f (x )的最小正周期． 3．判断下列结论的正误(正确的打“√”，错误的打“×”) (1)若f (x )是定义在R 上的奇函数，则f (－x )＋f (x )＝0.(√) (2)偶函数的图象不一定过原点，奇函数的图象一定过原点．(×) (3)如果函数f (x )，g (x )为定义域相同的偶函数，则F (x )＝f (x )＋g (x )是偶函数．(√) (4)定义域关于原点对称是函数具有奇偶性的一个必要条件．(√) (5)若T 是函数的一个周期，则nT (n ∈Z ，n ≠0)也是函数的周期．(√) (6)函数f (x )在定义域上满足f (x ＋a )＝－f (x )，则f (x )是周期为2a (a ＞0)的周期函数．(√) (7)函数f (x )＝0，x ∈(0，＋∞)既是奇函数又是偶函数．(×) (8)若函数y ＝f (x ＋a )是偶函数，则函数y ＝f (x )关于直线x ＝a 对称．(√) (9)若函数y ＝f (x ＋b )是奇函数，则函数y ＝f (x )关于点(b,0)中心对称．(√) (10)若某函数的图象关于y 轴对称，则该函数为偶函数；若某函数的图象关于(0,0)对称，则该函数为奇函数．(√) 考点一 判断函数的奇偶性

遥感影像处理步骤

一．预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。 消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 （2）除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。

2．薄云处理 由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理 由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正

通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 （1）影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。 （2）影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正

数字电视基础知识

数字电视基础知识Revised on November 25, 2020

数字电视基础知识 1.什么是数字电视 数字电视（DTV）是数字电视系统的简称，是音频、视频和数据信号从信源编码、信道编码和调制、接收和处理等均采用数字技术的电视系统。 数字电视系统的电视信号从编辑、发送、传输到接收等整个过程，都以数字信号的形式进行处理。只在现行电视广播系统演播室或电视广播系统的某些部分，采用数字处理技术和设备，来改善性能或增加功能，不是真正意义的数字电视系统。目前，除图像和声音信号源、投影器件和显示器件（屏）以及放音装置尚存在模拟工作方式外，数字电视系统的其他部分均已实现数字化。 按照图像质量和图像格式等，数字电视分为标准清晰度电视（SDTV）和高清晰度电视（HDTV）两种级别，因而数字电视不都是高清晰度电视。 按传输数字电视信号的途径和方式等，数字电视主要有卫星数字电视、有线数字电视和地面数字电视三种系统。 按服务方式，数字电视可分为只服务于合法用户的条件接收数字电视和面向一般公众的数字电视广播。 卫星、有线、地面数字电视系统既可提供SDTV级别服务，也可传送HDTV节目，既可面向一般公众，也可实现条件接收。为便于各类用户选择，利用数字电视系统传送流（TS）传送数字电视信号的能力，往往经同一电视信道，同时传送SDTV节目和HDTV节目，或同时传送面向一般公众的节目和只有付费用户才能收看的加密节目，或不同时段和不同节目内容以SDTV或HDTV级别播送。

另外，利用数字电视广播网，采用数字技术，也可开展传输各种数据信息的数据广播业务。除通过电视宽带网传送数字电视信号外，借助电信网，可构成移动数字电视系统，或通过计算机互联网，开展IP电视（IPTV）业务。2.数字电视系统包括哪些主要组成部分 数字电视系统由前端、传输与分配网络以及终端组成。 数字电视前端通常可划分为信源处理、信号处理和传输处理等三大部分，完成电视节目和数据信号采集，模拟电视信号数字化，数字电视信号处理与节目编辑，节目资源与质量管理，节目加扰、授权、认证和版权管理，电视节目存储与播放等功能。 数字电视信号传输与分配网络主要包括卫星、各级光纤/微波网络、有线宽带网、地面发射等，既可单向传输或发射，也可组成双向传输与分配网络。 数字电视终端可采用数字电视接收器（机顶盒）加显示器方式，或数字电视接收一体机（数字电视接收机、数字电视机），也可使用计算机接受卡等，既可只具有收看数字电视节目的功能，也可构成交互式终端。 图1－1是数字电视系统数字音视频信号处理过程示意图。首先，视频和音频模拟电视信号分别经取样、量化和编码，转换成数字电视信号。接着，音视频数字电视信号分别通过编码器压缩数据率，得到各自的基本流（ES），再与数据及其他控制信息复用成传送流（TS）完成信源编码。然后，为赋予编码流抵御一定程度信道干扰和传输误码的能力，需进行信道编码，而为与不同信道匹配地高效传送数字电视信号而应进行相应方式的调制。此后，数字电视已调信号经信道传送到终端，终端经相反处理过程，恢复音视频模拟电视信号。

《遥感数字图像处理》试卷及答案

2008—2009学年考试试题 课程名称：遥感数字图像处理 学号姓名成绩 一、单项选择题（2分×20=40分） 1.遥感技术是利用地物具有完全不同的电磁波（A）或（）辐射特征来判断地物目标和自然现象。 A.反射发射 B.干涉衍射 C.反射干涉 D.反射衍射 2.TM6所采用的10.4~12.6um属于（C ）波段。 A.红外 B.紫外 C.热红外 D.微波 3.彩红外影像上（ B）呈现黑色，而（ A）呈现红色。 A.植被 B. 水体 C.干土 D.建筑物 4.影响地物光谱反射率的变化的主要原因包括（A）。 A. 太阳高度角 B.不同的地理位置 C. 卫星高度 D.成像传感器姿态角 5.红外姿态测量仪可以测定（B）。 A. 航偏角 B. 俯仰角 C.太阳高度角 D. 滚动角 6.下面遥感卫星影像光谱分辨率最高的是（D）。 A. Landsat-7 ETM+ B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 7.下面采用近极地轨道的卫星是（A）。 A. Landsat-5 B. SPOT 5 C. 神州7号 D. IKONOS-2 8.下面可获取立体影像的遥感卫星是（ B）。 A. Landsat-7 B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 9.侧视雷达图像的几何特征有（A ）。 A.山体前倾 B.高差产生投影差 C.比例尺变化 D. 可构成立体像对 10.通过推扫式传感器获得的一景遥感影像，在（B）属于中心投影。 A.沿轨方向 B. 横轨方向 C. 平行于地球自转轴方向 D. 任意方向 11. SPOT 1-4 卫星上装载的HRV传感器是一种线阵（B）扫描仪。 A. 面阵 B. 推扫式 C. 横扫式 D. 框幅式 12.（A）只能处理三波段影像与全色影像的融合。 A.IHS变换 B.KL变换 C. 比值变换 D. 乘积变换 13.（B）是遥感图像处理软件系统。 A. AreInfo B.ERDAS C. AUTOCAD D. CorelDRAW 14.一阶哈达玛变换相当于将坐标轴旋转了（B）。 A.30° B. 45° C. 60° D.90° 15.遥感影像景物的时间特征在图像上以（C）表现出来。 A. 波谱反射特性曲线 B.空间几何形态 C. 光谱特征及空间特征的变化 D.偏振特性 16.遥感传感器的分辨率指标包括有（C）。 A.几何分辨率 B.光谱分辨率 C.辐射分辨率 D.时间分辨率 17.遥感图像构像方程是指地物点在图像上的（ C）和其在地物对应点的大地坐标之间的数学关系。 A.投影差 B. 几何特征 C.图像坐标 D. 光谱特征

函数的奇偶性的经典总结

x x x f 1)(+=1 )(2+= x x x f x x f 1)(=函数的奇偶性 一、函数奇偶性的基本概念 1．偶函数：一般地，如果对于函数()x f 的定义域内任意一个x ，都有()()x f x f =-，0)()(=--x f x f ，那么函数()x f 就叫做偶函数。 2.奇函数：一般地，如果对于函数()x f 的定义域内任一个x ，都有()()x f x f -=-，0)()(=+-x f x f ，那么函数()x f 就叫做奇函数。 注意：（1）判断函数的奇偶性，首先看定义域是否关于原点对称，不关于原点对称是非奇非偶函数，若函数的定义域是关于原点对称的，再判断 ()()x f x f ±=- 之一是否成立。 （2）在判断()x f 与()x f -的关系时，只需验证()()0=±-x f x f 及 ) ()(x f x f -=1±是否成立即可来确定函数的奇偶性。 题型一 判断下列函数的奇偶性。 ⑴x x x f +=2)(，（2）x x x f -=3)( （3）()()()R x x f x f x G ∈--=,(4) (5)x x x f cos )(= (6)x x x f sin )(= (7) x x x f --=22)(，(8) 提示：上述函数是用函数奇偶性的定义和一些性质来判断 （1）判断上述函数的奇偶性的方法就是用定义。 （2）常见的奇函数有：x x f =)(，3)(x x f =，x x f sin )(=， （3）常见的奇函数有：2)(x x f =，x x f =)(，x x f cos )(= （4）若()x f 、()x g 都是偶函数,那么在()x f 与()x g 的公共定义域上，()x f +()x g 为 偶函数，()-x f ()x g 为偶函数。当()x g ≠0时，) ()(x g x f 为偶函数。 （5）若()x f ，()x g 都是奇函数，那么在()x f 与()x g 的公共定义域上，()x f +()x g 是奇函数，()-x f ()x g 是奇函数，()()x g x f ?是偶函数，当()x g ≠0时，) ()(x g x f 是偶函数。

函数奇偶性的判定方法

函数奇偶性的判定方法 山东 刘海 函数奇偶性的判定方法较多，下面举例介绍常见的判定方法． 1．定义域判定法 例1 判定()(1)f x x =- 解：要使函数有意义，须20x -≥，解得2x ≥， 定义域不关于原点对称，∴原函数是非奇非偶函数． 评注：用定义域虽不能判定一个函数是奇函数还是偶函数，但可以通过定义域不关于原点对称，来否定一个函数具有奇偶性． 2．定义判定法 例2 判断()f x x a x a =++-的奇偶性． 解： 函数()f x x a x a =++-的定义域为R ， 且 ()()()()f x x a x a x a x a x a x a f x -=-++--=--+-+=-++=， ∴函数()f x 是偶函数． 评注：在定义域关于原点对称的前提下，可根据定义判定函数奇偶性． 3．等价形式判定法 例3 判定()f x =的奇偶性． 解：()f x 的定义域为R ，关于原点对称，当0x =时，()0f x =，∴图象过原点． 又0x ≠ 时，22 22()(1)(1)1()(1)(1) f x x x f x x x -+-+==-+--，()()f x f x ∴-=-． 又(0)0f =，()f x ∴为奇函数． 评注：常用等价变形形式有：若()()0f x f x +-=或()1() f x f x -=-，则()f x 为奇函数；若()()0f x f x --=或 ()1() f x f x -=，则()f x 为偶函数（其中()0f x ≠）． 4．性质判定法 例4 若0a >，[]()()f x x a a ∈-，是奇函数，()() g x x ∈R 是偶函数， 试判定()()()x f x g x ?= 的奇偶性．

信源编码

信源编码技术 为什么要进行信源编码 通信系统就是将产生的信息传输到目的地。信源有各种不同的形式，
如广播的信源是语音或音乐，电视的信源是活动图像，这些信源的输 出都是模拟信号，称为模拟信源。计算机和存储器件（磁盘或光盘） 输出的是离散信号，称为数字信源。在数字系统中传输的都是数字信 息，不论是模拟信源还是离散信源其输出都必须转化为可以传输的数 字信息，这种转化通常是由信源编码器来完成的。 信源编码在移动通信中也称语音编码。 ? 信源编码的作用是用信道能传输的符号来表示信源发出的信息，在不 失真或一定失真的条件下用尽可能少的符号传送信源消息，提高信息 传输率。信源编码（如语音）对数字传输非常重要，而且对无线通信
来说显得尤其重要。
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?
随着数字电话和数据通信容量日益增长的迫切要求，而又 不希望明显降低传送话音信号的质量，除了提高通信带宽之外， 对话音信号进行压缩是提高通信容量的重要措施。
?在移动通信中，稀少而又昂贵的无线信道更一定要和必 须要对传输的各种信号源进行压缩，以提高通信容量。
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模拟信源（语音）编码的种类
波形编码、参量编码、混合编码 一般来说，波形编码器的话音质量高，但数据率也很高；参量编码器的数据 率很低，产生的合成话音的音质有待提高；混合编码器同时使用参量编译码技 术和波形编译码技术，数据率和音质介于它们之间。 （1）波形编码 波形编码比较简单，编码前采样定理对模拟语音信号进行量化，然后进行 幅度量化，再进行二进制编码。解码器作数／模变换后再由低通滤波器恢复出现 原始的模拟语音波形，这就是最简单的脉冲编码调制（PCM），也称为线性 PCM。可以通过非线性量化，前后样值的差分、自适应预测等方法实现数据压 缩。波形编码的目标是让解码器恢复出的模拟信号在波形上尽量与编码前原始波 形相一致，也即失真要最小。波形编码的方法简单，数码率较高，在64kbit/s至 32kbit/s之间音质优良，当数码率低于32kbit/s的时候音质明显降低，16 kbit/s时 音质非常差。
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