
【计】 map data structure
image
【计】 image; PICT; picture
【计】 data structure
在汉英词典中,“图象数据结构”对应的英文术语为“image data structure”,指用于数字图像存储、处理和传输的计算机科学基础框架。其核心要素包含以下三方面:
像素矩阵模型 根据《计算机图形学原理》(清华大学出版社,2023)的定义,图象数据结构以二维矩阵为基础,每个矩阵元素(pixel)记录红绿蓝(RGB)或亮度值。例如灰度图像可用8位矩阵表示: $$ M{m×n} = begin{bmatrix} p{11} & cdots & p{1n} vdots & ddots & vdots p{m1} & cdots & p_{mn} end{bmatrix} $$
编码规范体系 国际电子电气工程师协会(IEEE)在P1858标准中明确了分层数据结构要求,包含文件头、元数据和像素阵列三个层级。其中元数据涵盖分辨率(DPI)、色彩空间(如sRGB)和拍摄参数等技术属性。
压缩存储机制 《多媒体技术手册》(人民邮电出版社)指出,主流格式如JPEG采用离散余弦变换,PNG运用DEFLATE算法,通过去除空间冗余实现数据压缩。这直接影响数据结构中量化表、哈夫曼编码表的组织形式。
该结构在医学影像处理、卫星遥感等领域具有关键作用,其设计需平衡存储效率与信息完整性。
关于“图像数据结构”的解释如下(注:“图象”与“图像”为同义词,此处以“图像”为标准表述):
图像数据结构是计算机中用于存储、表示和处理数字图像数据的组织形式。其核心是通过特定规则将图像中的像素信息(颜色、位置等)编码为计算机可处理的数据单元。
对于尺寸为$M×N$的灰度图像,可用矩阵表示为: $$ I = begin{bmatrix} p{11} & cdots & p{1N} vdots & ddots & vdots p{M1} & cdots & p{MN} end{bmatrix} $$ 其中$p_{ij} in $表示像素亮度值。
在计算机视觉中,图像数据可能进一步转换为张量(Tensor)结构,如深度学习框架中常用的$[B×C×H×W]$四维张量,分别表示批量大小、通道数、高度和宽度。
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