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不再更新的 Maple

曼妙光阴,一缕繁华

Rossini

, ,

七八年后,如果再次听Rossini,也许我会感慨涕零,潸然泪下;
七八年后,也许面前的本子,日志已不复存在,随行是我的书箱、CD和过往
我知道,其中除了Lacrimosa,还有Rossini

我觉得他是最好的,这就够了。
只是三年,每次如野的阴霾,都在Rossini的序曲中释放自己,这个,其实并不需要想象,我不需要完整的Opera,不需要重构虚拟的情节,我要的只是被他带领,那种轻逸、超然和华贵。

旋律的技巧和曲调的高昂已使我沉醉,我一直后悔没有好好学小提琴,但是至少,迷恋小提琴所彰显的姿态——优雅、干净、灵动、金碧辉煌。

Rossini,无可超越的旋律大师,与小提琴天生契合。每次听到《Il barbiere di Siviglia》那个著名的两分零六秒,醍醐灌顶的快感,点亮每一根腐朽的神经,这个,无关乎环境、遭遇、甚至生存……

被他牵引,即使我只剩下一个鬼魂。

发烧,厌恶无意义的交往,不喜人声,
对自己失望到了极点,倾向自己把一切摧毁,
身在发冷,心在发冷,
我想用音乐灌注热情,一如现在。
闭上眼,耳畔是华贵的交织,但是我无法不看到,这是个冷峭的世界

独自堕入无人之境,从此,不负年华似水流。

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BtW:没有收集到很好的版本,目前我的Rossini序曲有EMI精选Gianluigi Gelmetti指挥以及DECCA Piero Gamba棒下伦敦爱乐的版本,流行的Fritz Reiner无缘得听。两者相比,DECCA94年版的Piero Gamba更有张力,细部的弦乐得到集中凸现,第一小提琴的发挥更显自由,尽管Piero Gamba一直以精确和冷静著称;而EMI版总体效果非常令人感动,Gianluigi Gelmetti的大气毫不逊前辈,时间和空间尽在掌控,在齐奏部分EMI的录音也表现很强的层次感,干净异常。


多光谱影像边缘提取思路

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多光谱影像对不同的波段影像提取边缘,由于波段特性,对不同地物的反射率不同,导致各影像独立提取的边缘不能重合,在这里采集的一些方法就是为解决这一问题诞生的:

我打算抽些时间收集一下目前采用的提取方法,再添加一些个人不成熟的设想,也很希望朋友们提供思路或者线索……

独立提取:在有明显的高光谱和高分辨率两种影像时,往往采用对高分辨率影像进行独立提取的方法,也就是单影像提取,采用的算子比如Robert、Sobel、LOG、Kirsch等与一般的图像处理没什么不同,这里介绍一下小波变换边缘检测和基于数学形态学的边缘检测方法:
  1. 小波变换将一幅影像在频率域分成四幅影像,其中三幅分别包含了三个方向的高频(细节)信息,通过分析变换后模值大小来检测边缘。在降噪方面,通常图像灰度小波变换模值随尺度增加而增加,噪声小波变换逐步减小;边缘上相邻点小波变换方向是相近的,而噪声点的方向是随机的……根据这些特点,进行边缘提取和降噪。
  2. 数学形态学方法有别于传统微分方法的关键在于它并不单一依赖灰度的不连续性,而是能够根据具体影像调整算子进行运算,比如对于噪声较大的遥感影像,采用前期滤波、边缘提取、后期处理三个步骤。前期滤波使用开、闭运算对灰度不同的影像分别降噪,边缘提取中根据遥感影像边缘密度大的特点,采用形态学中四种算子分别组合试验,得到最适合将边缘与非边缘形成大的灰度差的算子,后期处理再一次消除噪声点,最终得到影像。
先融合再提取:一般将高光谱影像和高分辨率影像进行融合,试图保留高光谱影像的色度信息和高分辨率影像的空间信息,这样得到的叠加影像质量较高,作为单一影像,提取边缘的时候也不会产生多边缘的问题。融合的方法很多,例如加权融合、IHS变换融合、主分量变换(K-L)融合、小波变换融合、比值变换融合、乘积变换融合、基于特征的图像融合以及基于分类的图像融合等。
  • 加权融合:配准->对多光谱影像进行重采样(也有人将高分辨率影像重新采样以匹配高光谱影像的每一像元)->计算高光谱影像和高分辨率影像的相关系数->重新组合。
  • IHS变换融合:将通常影像从常用的RGB彩色空间变换到IHS空间(亮度、色调、饱和度),图像融合在亮度通道上进行。同样经过配准和重采样->将高分辨率影像的直方图与IHS空间中的I分量进行匹配->匹配后的全色(高分辨率)影像代替IHS空间中的I->逆变换。
  • 主分量变换(K-L)融合:对多光谱影像进行主分量变换,得到的第一主分量涵盖变换前各波段相同的部分->将高光谱影像与第一主分量进行直方图匹配->匹配后的高分辨率影像代替第一主分量与其余分量一起进行逆变换,得到融合影像。
  • 小波变换融合:小波变换的实质是将原始影像从水平和垂直两方向分别进行滤波,得到包含不同频率特征的四幅子图像。同样经过配准和重采样->高分辨率影像和高光谱影像直方图匹配->对每一波段的高光谱影像进行小波变换,得到4N幅影像->根据需要重新融合个子影像->由融合后的子影像重建影像。
  • 比值变换融合:(略)
  • ……
  • 其它融合方法或者不常用,或者已经包含了对单一影像的边缘提取得过程,与这里讨论的无大关系。
矢量相关方法:根据影像上每一点与周围点在不同波段上与周围各点的相关程度,计算多维互相关系数(同类相关系数大,而边缘相关系数小)->建立相关密度图,得到相关变化程度和数量在全图上的比例,此间还能建立极小极小互相关密度图、极大多维互相关密度图和互相关差值密度图->极小多维互相关图表示某个像元处于两类别间的边界,可用来实现边缘提取。

神经网络用于遥感图像边缘检测:使用训练好的神经网络直接检测图像边缘,较之传统基于微分的边缘检测方法不存在域值确定问题,加上构造训练样本时考虑到边缘点与噪声点的本质区别,采用神经网络方法进行边缘检测也具有较好的抗噪能力。再结合信息测度原理——邻域内灰度的分布是有序的,具有方向性,灰度突变具有结构性,而噪声点并不具备全部特征,得到的边缘由于没有经过卷积,是精确边缘。

根据叠合边缘走向:将多光谱影像分别提取线特征,进行叠合后会发现部分边缘交叠,而部分边缘走向发生突变,这样造成影像的不能重合。如果采用一定的边缘跟踪算子,跟踪重合的边缘部分,在出现分支的地方进行判别,判别依据是走向的微分以及周围像素的灰度变化,选择其中一条或者其中若干条的加权平均,这样直接得到矢量边缘。

DiG:
《遥感原理与应用》 孙家炳主编 武汉大学出版社
《数字图像的边缘检测》 王郑耀 西安交通大学
《一种基于数学形态学的遥感图像边缘检测算法》 王宇等 华中科技大学
《光谱影像的灰度矢量相关特征与边缘特征提取》 杜辉强 舒宁 越南科学院 武汉大学
人工神经网络在遥感图像分析与处理中的应用 徐佳 关泽群 Forlove's Blog
《一种新的基于信息测度和神经网络的边缘检测方法》 杨海军 梁德群 西安交通大学 大连海事大学

《最后决战》(Dernier combat, Le)

很明显一个有关世界末日的故事

人,独立的人,为生活而辛勤劳作,为劳作而收获慰籍,为收获慰籍而自相残杀,为自相残杀而泯灭语言,从而获得自由和无聊,于是重又在无聊中生活……

很明显又不只是有关世界末日的故事,黑白的画面、语言的缺失、繁华都市成为废墟——导演在这里所要做的不仅是表达他对世界末日的理解,更是将蒙蔽我们双眼的那种叫做“现代”的东西剥离,看到赤裸裸的人的生存故事。

这不是讽刺,讽刺是需要语言的,哪怕是无声的讽刺;这是表达,仅仅只是表达,只作为人之一员。吕克贝松那时还没有出名,表达作为电影的原始意义在他体内上升到无限高度,于是他觉得有必要动用电影最原始最有力量的部分,安置一种现实中不会出现的场景,表达电影才能完整表达的内容,这是这部拍摄于1983年的“现代默片”最有力度的部分。

情节动人却简洁直白,一些手段只是电影所需,但也只是电影本身所需,我们没有猜测接下来会怎样的欲望,更多的是为他们和我们的生存状态担心,他们能怎样——我们又能怎样?在那样极端状态下,我们只要忙于生存,我们作为人的意义在什么地方,当外在事物消耗殆尽,我们仅仅只是直立行走的无毛哺乳动物吗?




艺术、感情甚至一些生活情趣,在那样的环境中都是奢侈而脆弱的,老医生坚持倒酒时垫上餐纸,甚至在墙上作画——那种人类的婴儿期所作做的有关野兽和自然的壁画,显得不合时宜,或者说迂腐。但是在老医生死去,飞行员重返沙漠走进侏儒带他进入的“性”的小棚,我们才能体会老医生为保持人类最后的尊严所作的努力。


飞行员幸运的离开了死亡区——这似乎只是名义上的“死亡区”,这里他的表情似笑非笑,如果他在这时还有一丝侥幸心理的话,在最后他重返死亡区的时候,他似乎明白——至少导演想让我们明白,死亡在这里只是名义上的,死亡不只是人的消失,而代表着作为人“名义”的淡尽,作为人的他也许最后没有再走出去,人类已经灭亡了。


天上下鱼了,这是贝松的幽默,不知道哪里的龙卷风将海里的鱼刮到这里——“这里”指的是哪里?影片中甚至连一根草都没有出现,除了人以外的唯一生物就是这些来自天上的鱼,有些荒诞。


老医生死了,飞行员杀死了一直与之为敌的老兵,离开那个已经没有人烟的废都,回到曾经逃离的沙漠,成为新的领袖……
他胜利了吗?他解放了侏儒,侏儒带他走进那个藏着女郎的小屋,他只能笑了,也许他的离开,带走的是一颗能称之为“人心”的东西,而那个东西永远留在了废都。

遥感卫星

,

——我不知道这些在天上飞的小家伙对你意味着什么,至少它们给我制造了、并且还会制造不少麻烦,因此我要记住他们

陆地卫星:特点在于多波段扫描,分辨率不是最高的(5-30M)——当然分辨率也不是像一般人认为那样是传感器的唯一指标

LANDSAT 7
<img class="story" align="left" src="http://geography.usgs.gov/images/nl7.gif" width="200" height="180">[LIST]
[*]发射时间:1999.4.15
[*]探测器:ETM+(增强型专题制图仪)
[*]轨道高度:705 +/-5 km(赤道)
[*]重复周期:16 Day(233圈)
[*]周期性:98.9 minutes
[*]图像幅宽:185 km
[*]轨道:近圆形、近极地(南北纬81度)
[*]空间分辨率:30 M
[*]影像举例:[URL=http://www.cns-snc.ca/branches/Toronto/iync/iync2004/landsat7_toronto.jpg]多伦多[/URL]
[*]机构:[URL=http://www.usgs.gov/]USGS[/URL]
[/LIST]

SPOT 5(法)
<img class="story" align="left" src="http://www.skyrocket.de/space/img_sat/spot-5__1.jpg" width="200" height="123">[LIST]
[*]发射时间:2002.5
[*]探测器:HRVLR(high resolution visible and infrared)成像仪,CCD 线阵推扫+VI(植被探测)
[*]轨道高度:832 km(赤道)
[*]覆盖天数:1 Day
[*]图像幅宽:120 km
[*]空间分辨率:2.5 M (最高)
[*]影像举例:[URL=http://www.planetek.it/ref/prodotti/spot/immagini_spot/2_5m_col_canberra.jpg]堪培拉[/URL]
[/LIST]

资源一号(中/巴)
<img class="story" align="left" src="http://www2.shtvu.edu.cn/laonian/life/geren/pwp_9/da/ziyuan.jpg" width="200" height="145">[LIST]
[*]发射时间:1999.10
[*]探测器:CCD 线阵推扫+IRMSS(红外扫描)+WFI(广角成像)
[*]轨道高度:778 km(赤道)
[*]周期:100.26 min
[*]重复周期:26 Day
[*]图像幅宽:113 km
[*]空间分辨率:19.5 M (最高)
[*]影像举例:[URL=http://www.cast.ac.cn/xwzx/newspic/20031024104605_1.jpg]杭州[/URL]
[/LIST]


高分辨率卫星:1994年克林顿的一纸命令使得这类卫星得到长足发展,现在这类卫星占据了人们最多的眼球,它们波段不多,但是分辨率很高,因此有时用于军事目的

IKONOS
<img class="story" align="left" src="http://spaceflightnow.com/news/n0009/25ikonos/ikonos.jpg" width="200" height="200">[LIST]
[*]发射时间:2002
[*]探测器: 三线阵 CCD 推扫,可成立体
[*]轨道高度:680 km(赤道)
[*]刈幅:11 km
[*]重复周期:14 Day
[*]倾角:98.1 度
[*]空间分辨率:0.82 M (单色最高)
[*]影像举例:[URL=http://www.catchpenny.org/images/ikonos.gif]金字塔[/URL]
[*]所属公司:[URL=http://www.spaceimaging.com/]Space Imaging[/URL]
[/LIST]

Quick-Bird
<img class="story" align="left" src="http://www.californiasolarcenter.org/images/other/QuickBird_Earth_sm.jpg" width="200" height="180">[LIST]
[*]发射时间:2001.10.18
[*]探测器:CCD 推扫
[*]轨道高度:450 km(赤道)
[*]刈幅:22 km
[*]重复周期:1-6 Day
[*]倾角:98 度
[*]空间分辨率:0.61 M (单色最高)
[*]影像举例:[URL=http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/kyoto/may2003/QuickBird-EORC.jpg]EORC[/URL]
[*]所属公司:[URL=http://www.earthwatch.org/]Earth Watch[/URL]
[/LIST]

orbview 3
<img class="story" align="left" src="http://mek.kosmo.cz/telesa/2003/orbview3.jpg" width="200" height="199">[LIST]
[*]发射时间:2003.6
[*]探测器:CCD 推扫
[*]轨道高度:470 km(赤道)
[*]刈幅:8 km
[*]重复周期:<3 Day
[*]倾角:97 度
[*]空间分辨率:1 M (单色最高)
[*]影像举例:[URL=http://www.geocontents.jp/images/satellite/img_orbview_haneda_popup.jpg]羽田机场[/URL]
[*]所属公司:[URL=http://www.orbimage.com/]Orbital Imaging[/URL]
[/LIST]


高光谱卫星:多波段(36-256),分辨率并不很高(30-1000M),目前只是军方发射

EOS-AM1
<img class="story" align="left" src="http://www.atmosp.physics.utoronto.ca/people/loic/sc.gif" width="200" height="167">[LIST]
[*]发射时间:2000.12
[*]探测器:MODIS+Aster
[*]刈幅:2330 km(可变)
[*]覆盖天数:1-2 Day
[*]波段数:36(地面13)
[*]空间分辨率:250 M (MODIS,免费)
[*]光谱分辨率:0.42-14.24μm
[*]影像举例:[URL=http://www.caf.dlr.de/caf/aktuelles/archiv/bilderarchiv/modis/x_images/modis-alpen-detail_1024b_860h_web.jpg](未知地点)[/URL]
[/LIST]


SAR(合成孔径雷达)类卫星,高分辨率,适合大面积地表成像,同时雷达信号穿透力很强

Radarsat-1(加)
<img class="story" align="left" src="http://halifax.mda.ca/images/RadarSat.jpg" width="200" height="149">[LIST]
[*]发射时间:1995.11.4
[*]高度:790-800 km
[*]探测器:Sar
[*]刈幅:50-500 km(多种)
[*]重复周期:24 Day
[*]倾角:98.5度
[*]空间分辨率:8.5 M 
[*]极化方式:HH
[*]影像举例:[URL=http://www.primegroup.ru/jpg/temp/space/Radarsat/vancouver.jpg]vancouver[/URL]
[/LIST]

ERS(欧空局)
<img class="story" align="left" src="http://www.skyrocket.de/space/img_sat/ers-1__1.jpg" width="200" height="186">[LIST]
[*]发射时间:1991-1994(双星)
[*]高度:785-824 km
[*]探测器:Sar+AMI(有源微波)+RA(雷达高度计)……
[*]刈幅:80-100 km(多种)
[*]倾角:98.52 度
[*]空间分辨率:8.5 M 
[*]极化方式:HH
[*]影像举例:[URL=http://images.google.com/url?q=http://icrest.missouri.edu/Sensors/ers.jpg](未知地点)[/URL]
[/LIST]

对于中国的遥感卫星,学院的老师们一个有一个的说法,但是不可回避的,我们能做的再多,也只能局限于影像处理方面,在很多时候也只能买来国外的影像提取数据。我们的传感器制造技术和国外差距实在是太大了,这应该算是一个硬伤,尽管国家目前投入很大。

说到投资,不得不想起下午听到欧阳自远院士的一场报告,这个作为“嫦娥计划”首席科学家的老人,国内外知名的地球化学家,毫无架子地与我们详尽计算着怎样使用国家为“嫦娥计划”一期投入的14亿人民币——14亿,只是在北京修建两公里地铁的价格,这样一些国家最出色的科学家们却要在三年内将一颗卫星送入月球轨道,并运行一年,采集国外同行都没有采集到的数据……

报告的最后全场掌声经久不息,为此我也不会为没参加班里最后一次出游后悔,老人不得不几次站起来示意大家不要再鼓掌了。我是真的感动了,我不知道每年有多少14亿被作为政绩工程消耗掉,我不知道有多少对中国社会和中国学界的批评,但是在这里,我看到了一些科学家,他们也许是中国最后的良心。

《老男孩》

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Like Shakespeare's Titus Andronicus with chopsticks, this Korean thriller is a modern Asian answer to the Elizabethan revenge tragedy. Full of insanely grand passions, bloodthirsty violence and jet black comedy, it's a sadistic masterpiece that confirms Korea's current status as producer of some of the world's most exciting cinema. (BBC
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这部韩国影片是亚洲对莎士比亚式悲剧的现代诠释
可能找遍全国也不会出现将韩国影片《老男人》与莎士比亚相提并论的影评——与其说是一种赞誉,毋宁说这是一种介绍。西方人的思维习惯或许是将“介绍-了解”作为第一要务,因此从评论一开始我们就很清楚这将是在一个怎样的基础上从怎样的角度阐发的评论,而国内的影评首先是很冗长的个人感悟,似乎一定要酝酿好足够的感情才能明白影片到底在说什么,而读者也需要同样的力度明白评论本身在说什么。
当在网上摸爬滚打的男人们用妩媚的笔调写下他们并不敏锐的观感时,我只能说网络是导致人无能的集合体。如果不是昆汀,我想很少有人会选择《老男孩》作为泻欲工具——原始的或经过教化的。

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女孩身后疾驰而来的河水,亦是她生命的尽头。深渊万丈,时间也静止,一个惊险的高难度动作定格在哥哥的记忆,打破了空气的宁静。白袜黑皮鞋,清秀的女孩被眼角含着泪珠的哥哥拽着粉嫩的手臂。她对他说:“松开手好吗,我不感到遗憾,你呢?”(银海
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当然这也无可非议,诸如这样的中文还是有些美感的,但是这或许提高了“书写”的技术门槛,导致网络垃圾的泛滥——现有的文字已经过于强势,我们也只能选择沉沦于无品了。

——————


一快一慢一动一静,这个片断挺有意思,一种不容易流俗的创意,直观同时简约的对比,上海申博的宣传片中也有这样一段。
类似的技巧大胆尝试在本片中还有许多。现在回想今年华表奖那几部呆板的片子,中国电影100年,到今天演变成了一台还不能算热闹的关于一个已泛滥影奖的庆典,真是为中国电影感到羞耻。



吴大秀(修)找到私人监狱的打斗场面一直不乏赞誉,平推镜头一直保持适度的平衡——一种隐喻着人向禽兽嬗变的推进。也可看作是一个交给演员的场景,只要能略能体现原始兽性的一角,足以动人。
人的结构搭配如同陈逸飞的油画,较《Kill Bill》里的类似场面有过之无不及。虽然没有血的流出,但是吴大秀背部插刀极力表现的坚忍让人唏嘘不已。
据说徐克也很喜欢这一段,专门问了导演朴赞旭是怎样拍摄出来的。动作片断能达到这样的表现力确实不易。



一段新旧交织的场面,泛黄的底色中满鬓沧桑的吴大秀与中学时代的自己共同追逐,想法不能算太新奇,但是在这里运用得当。并不鲜丽的色彩和怀旧的青春音乐引入吴大秀本人的意识中,挖掘这一尘封多年的原罪。
性欲和多舌均是罪孽,但是片子的作用绝不在教化——我认为教化作用往往会玷污影片本身——而是在正视人的无奈,禁锢于监狱十五年之久的是吴大秀,那么我们禁锢在自己的欲望中是不是长达一生呢?
被摧毁了一生的两个老男孩苦心追逐的,或许离我们并不遥远。



阁楼一段占据了大量篇幅,也是本片高潮所在,但是由于一直处在紧绷的神经状态下,这个地方所渲染的环境在全片中并不能很突出——一种歇斯底里的森冷,两个固执的老男人,完成生死博弈。
愈翻愈快的相册预示着一个更大的罪孽,李佑真的畸形恋情、吴大秀的年少张狂导致了李秀儿被逼死,这里我们看到,作为报复,吴大秀在被秘密关押十五年后与自己的女儿肉体交欢。相册一段无论画面设计还是背景音乐都非常到位,逐渐推进的特写镜头与从单薄到繁复的小提琴配合极其默契(很可能是量身定制的)。
在最后一页,李佑真这个等待复仇24年之久的苍白男人设计了一面让吴大秀窥看自己的镜子,下面注着血红的字:
笑,世界与你同笑;
哭泣,没人与你一同哭泣

——乱伦是种难以言表的痛苦,或者它还在说更多。

自残和死亡是这一场博弈的结局,也许他们都完成了自己的复仇,空旷的阁楼里淫荡的叫声直接倾诉着毁灭一生的罪孽。结尾其实可有可无,只在强调“纵然我禽兽不如,也有生存下去的权利
——无疑这是吴大秀和24年前李佑真的心声,或许它也是在代言着我们的生存状态?

此外,演员张力十足的表演与导演精心打造的音乐也是本片成功不可或缺的因素,如果说布拉德皮特改变了我对俊男的看法,那么崔改变了我对韩国电影的看法。

回到开头BBC那种视野,这部针对英美市场的影片多少改变了一些韩国电影传统,侧重学习了欧美影片的拍摄手段,布局复杂完整——情节其实往简单了说也不过一个“冤冤相报何时了”的故事,而渲染的功夫十分到家,在局部呈现出一些欧洲艺术影的特征,如镜头的切换和声响的控制。

Nyquist、音频与影像采样

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In the 1920s, while working at Bell Labs, Nyquist developed a theorem concerning the digital sampling of electrical signals. The theorem states simply that to accurately reproduce an analog signal, the digital sampling rate must be twice the frequency of the original signal. In plain English, if you have an audio signal, for example, which repeats 10,000 times per second, you can accurately reproduce that signal if you digitally sample it twice as often (20,000 times per second). (starizona
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奈奎斯特采样定律:如果对某一模拟信号进行采样,则采样后可还原的最高信号频率只有采样频率的一半,或者说只要采样频率高于输入信号最高频率的两倍,就能从采样信号系列重构原始信号。

音频采样方面,人耳的听阈一般在20-20000赫兹范围内,那么这样需要数字化的时候我们需要大约40k赫兹的采样率。事实上我们如果仅从这方面看,数字音频的质量与采样率的关系如下:


质量的差别不用一定的设备有时很难听出来(用外放一般很难听出来,因为在相同价位上头戴式耳机可以比音箱好很多),对发烧友来说,耳朵的训练也是不可或缺的因素
eg: 试听 Beautiful Day - U2···16k| 64k|128k

另外一个重要的概念就是量化位数,类似影像采样中色深的概念,它决定了数字音频的动态范围,通常取2的n次方——8位和16位最为常用,如果计算成每分钟音频所占空间大小,有这样一个关系(单声道):

一般网上下载的MP3很少能提供16位量化位数,而CD一般能达到这一指标:我们以双声道计,一张CD碟标准大小700M,播放时间70分钟(据说是正好播放贝多芬第九交响曲的时间,因为开发这玩意的工程师很喜欢贝多芬),那么每分钟大概10M,每声道5M,采用16位量化位数的话,正好符合40kHz左右的采样率。

影像采样较音平稍微复杂一些,因为是二维采样,而又没有直接的频率阈值的概念——动态图像,也就是视频在这里跟好理解。在这里一般采用的方法就是傅立叶变换得到一定的频域。在直接获取数字影像的时候starizona提供了较为全面的考量和决策。

一般实际处理中我们的采样如下:
汉字:32*32~64*64(像素,下同)
显微镜像:256*256~512*512
卫星影像(LandSat 单波段):3240*2340
SAR(合成孔径雷达):8000*8000
采样是影像影像质量很重要的因素,eg:

600*400

180*80


类似音频,影像采样中量化位数称为色深,一般也是2的n次方,真彩色的影像一般要求是三原色每种颜色8位共24位颜色
,我们平时在显示器上看到的32位自然是更好的影像质量,但是这是说我们的显示器提供了这样的能力,而我们处理的数字影像不一定达到这样的要求,和音频不同的是,影像质量的好坏一般人很容易区分开来,eg:

32位

4位


均匀的三原色采样有时并不能复原真实效果,starizona同样提供了这方面的考量和决策

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