
【計】 map data structure
image
【計】 image; PICT; picture
【計】 data structure
在漢英詞典中,“圖象數據結構”對應的英文術語為“image data structure”,指用于數字圖像存儲、處理和傳輸的計算機科學基礎框架。其核心要素包含以下三方面:
像素矩陣模型 根據《計算機圖形學原理》(清華大學出版社,2023)的定義,圖象數據結構以二維矩陣為基礎,每個矩陣元素(pixel)記錄紅綠藍(RGB)或亮度值。例如灰度圖像可用8位矩陣表示: $$ M{m×n} = begin{bmatrix} p{11} & cdots & p{1n} vdots & ddots & vdots p{m1} & cdots & p_{mn} end{bmatrix} $$
編碼規範體系 國際電子電氣工程師協會(IEEE)在P1858标準中明确了分層數據結構要求,包含文件頭、元數據和像素陣列三個層級。其中元數據涵蓋分辨率(DPI)、色彩空間(如sRGB)和拍攝參數等技術屬性。
壓縮存儲機制 《多媒體技術手冊》(人民郵電出版社)指出,主流格式如JPEG采用離散餘弦變換,PNG運用DEFLATE算法,通過去除空間冗餘實現數據壓縮。這直接影響數據結構中量化表、哈夫曼編碼表的組織形式。
該結構在醫學影像處理、衛星遙感等領域具有關鍵作用,其設計需平衡存儲效率與信息完整性。
關于“圖像數據結構”的解釋如下(注:“圖象”與“圖像”為同義詞,此處以“圖像”為标準表述):
圖像數據結構是計算機中用于存儲、表示和處理數字圖像數據的組織形式。其核心是通過特定規則将圖像中的像素信息(顔色、位置等)編碼為計算機可處理的數據單元。
對于尺寸為$M×N$的灰度圖像,可用矩陣表示為: $$ I = begin{bmatrix} p{11} & cdots & p{1N} vdots & ddots & vdots p{M1} & cdots & p{MN} end{bmatrix} $$ 其中$p_{ij} in $表示像素亮度值。
在計算機視覺中,圖像數據可能進一步轉換為張量(Tensor)結構,如深度學習框架中常用的$[B×C×H×W]$四維張量,分别表示批量大小、通道數、高度和寬度。
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