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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、預測壓縮技術(shù)、自適應壓縮技術(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?！熬伞?，這樣就可以極大地減少必須傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，以滿足人眼和機器分析的要求。第三是便于特征提取，以利計算機模式識別。如用計算機對衛(wèi)星圖像中不同類型的農(nóng)作物進行分類時，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)預測網(wǎng)格技術(shù)應用將在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、應用以及網(wǎng)格建設(shè)有重要意義。

許多學者認為，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，學術(shù)界開始了對計算資源共享的研究，并達成共識：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、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，涉及的資源類型復雜。

由于網(wǎng)格資源分布復雜、規(guī)模巨大，導致基于網(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、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了這種發(fā)展趨勢和用戶

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