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圖像壓縮?

人為的壓縮信息(數(shù)據(jù))被稱為圖像壓縮。圖像壓縮是指以盡可能少的比特數(shù)代表圖像或圖像中所包含信息的技術(shù)。壓縮方案可以是保持原信息，即可從壓縮圖像中沒有誤差地重建原圖像;也可以是非信息保持的，即允許與原圖像有某種合理程度的失真。常用的壓縮方法有：圖像變換、預(yù)測壓縮技術(shù)、自適應(yīng)壓縮技術(shù)、彩色影像壓縮、二值影像壓縮、游程編碼、“高頻分量”和“低頻分量”法等。這些方法的目的都是壓縮數(shù)據(jù)。

為什么要進(jìn)行圖像壓縮?首先是為了減少存儲容量，以利信息的保存。如果說數(shù)據(jù)庫是一個桶，那么單位數(shù)據(jù)的體積越小，同一數(shù)據(jù)庫存儲的信息也就越多簡碼操作。一般的衛(wèi)星圖像的4個信道的平均壓縮比為2，也就是說，同一容量的數(shù)據(jù)庫可以成倍地增加有效庫存。其次是有利于數(shù)據(jù)傳輸。由于數(shù)據(jù)壓縮是一種“去偽存真，去粗取精”的篩選，又由于可以用“代碼”表示一組數(shù)據(jù)，所以壓縮后的數(shù)據(jù)非常“精干”，這樣就可以極大地減少必須傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，以滿足人眼和機(jī)器分析的要求。第三是便于特征提取，以利計算機(jī)模式識別。如用計算機(jī)對衛(wèi)星圖像中不同類型的農(nóng)作物進(jìn)行分類時，使用圖像壓縮方法，只要考慮區(qū)分植物與非植物的特征以及區(qū)分植物類型特征即可，從而減少了數(shù)據(jù)量又滿足了實際需要。

網(wǎng)格特征談

《福布斯》雜志曾經(jīng)預(yù)測網(wǎng)格技術(shù)應(yīng)用將在2004年—2005年出現(xiàn)高峰，并將在以后的十幾年間形成一個年產(chǎn)值為20萬億美元的大產(chǎn)業(yè)。目前，許多國家的政府以及學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界、各行各業(yè)用戶都非常重視網(wǎng)格及網(wǎng)格計算的研究，并取得了可喜的進(jìn)展。

與其它系統(tǒng)比較，網(wǎng)格這一新的重要基礎(chǔ)性設(shè)施有哪些特征?了解這些特征對網(wǎng)格技術(shù)研究、應(yīng)用以及網(wǎng)格建設(shè)有重要意義。

許多學(xué)者認(rèn)為，網(wǎng)格來源圖像壓縮于高性能計算。近年來，針對計算資源的消費量急劇上升，學(xué)術(shù)界開始了對計算資源共享的研究，并達(dá)成共識：希望在同一網(wǎng)絡(luò)之內(nèi)，用戶能夠通過特殊的分布式軟件自由使用來自不同計算機(jī)上的計算能力，以實現(xiàn)計算資源和計算能力的匯集和

共享。由此可見，分散資源的匯集和共享是網(wǎng)格最重要的特征。

關(guān)于網(wǎng)格的基本特征，解析如下：

分布復(fù)雜 規(guī)模巨大

首先，分布性是網(wǎng)格最重要的特征之一。網(wǎng)格資源是由分布在不同地理位置、不同計算能力的計算機(jī)、各類數(shù)據(jù)庫、共享運算和存儲，即計算資源、高級儀器資源、數(shù)據(jù)資源、信息資源、知識資源乃至專家資源(智能資源)組成的。因此，這種具有分布特征的網(wǎng)格跨越的地理范圍相對比較廣，規(guī)模巨大，涉及的資源類型復(fù)雜。

由于網(wǎng)格資源分布復(fù)雜、規(guī)模巨大，導(dǎo)致基于網(wǎng)格的各類計算無法實現(xiàn)集中式計算，必然要采用分布式計算的形式。以大氣環(huán)保監(jiān)測和氣象監(jiān)測為例，在網(wǎng)格這一分布式環(huán)境下，由于監(jiān)測區(qū)域廣泛，數(shù)據(jù)海量、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，計算資源分散在不同地理位置等，無論哪個方面，都體現(xiàn)了分布性的特點。要對問題求解，還需要利用網(wǎng)格技術(shù)，并合理解決安全傳輸與通信，資源分配，任務(wù)調(diào)度，實時保障以及人—機(jī)、人—人間的交互等問題。

資源匯集 充分共享

網(wǎng)格的另一個特征是資源匯集，充分共享。網(wǎng)格上的各種資源雖然是分布的，但通過網(wǎng)格技術(shù)可以實現(xiàn)對網(wǎng)格上任意用戶(使用者)的有效提供。當(dāng)今社會，幾乎所有的技術(shù)都是從專有走向開放的。網(wǎng)格的資源匯集及充分共享特征最大限度地適應(yīng)了這種發(fā)展趨勢和用戶

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