第1286章新成像与压缩技术

咳咳，刚刚出了些错误，修改下，稍等。()

喵的，一事不顺，万事不顺……

所以，请不要轻信爱情这玩意……

时间就这样，渐渐的进入了1982年的7月，141特战队在经过了几次任务之后，在新崛起的普莱斯的带领下，重新振作了起来。

凯瑟琳也注意到，针对自己的计划，似乎也开始蠢蠢欲动了起来。

只不过似乎没有人知道，有一个不属于双方的势力，这个时候却隐藏在这些人之中……

任天堂这样的公司，对于现在的凯瑟琳而言，已经是一个小角色了，凯瑟琳已经不怎么在乎这些人了。

凯瑟琳的反恐精英这样的游戏，实际上她在乎的并不仅仅只是一个这样的游戏而已，凯瑟琳是喜欢这种竞技的感觉，喜欢电子竞技游戏的这种热闹，同时，也是喜欢第1298章了场景内所有光强度的信息后会利用算法丢弃一些数据，然后压缩成jpeg文件（除非你特意指定存储原始数据）。这样得到的图像质量也不差，因为丢弃掉数据大多都是冗余的。

而压缩传感旨在通过减少最初拍摄时收集的数据量来简化这个过程。其中一个方法就是单像素相机。这种设备利用随机模式为图像周围的像素获取信息，从本质上说，就是同时增加一些像素块的光强度值。如果预先知道该图像的结构等信息。例如黑暗的天空对应着明亮的星群，就可以用比传统相机更少的测量值来获取整个图像的信息。

然后，利用算法就可以将收集到的这组测量值与已经获得的的场景信息相结合，这样电脑就能从大量可能的重建画面中得到那张实际图像，而这只基于一小组测量值。

然而，方舟大学的这种微波图像压缩系统，却是有着非同凡响的效果。

该系统使用了一种特殊的异向介质材料。并没有使用透镜或者反光镜，而是通过一种辐射模式来取景。使用这个新系统，研究者仅用10个测量值，就得到400个像素的数据（即压缩比为40:1）。

“这货是真的”

其工作原理是：微波穿过异向介质材料做成的薄带，内有精密设计的用塑料隔开的金属线圈射线沿着40厘米的路径从异向介质材料里特殊的线圈中泄露出来。然后这些波相互干涉，这种模式的光波射到物体时，会在其表面反射，回到原始的异向介质材料附近的检测器里。检测器通过结合散射光束的强度和离开线圈后的波形来识别场景信息，即使这只捕捉到了进入材料的一小部分光，但已经足够了。

其工作原理是：微波穿过异向介质材料做成的薄带，内有精密设计的用塑料隔开的金属线圈射线沿着40厘米的路径从异向介质材料里特殊的线圈中泄露出来，然后这些波相互干涉，这种模式的光波射到物体时，会在其表面反射，

研究者通过发射不同频率的射线（1826ghz）从传输线辐射出去，来收集一个物体的不同的成像。这些频率沿着异向介质材料的波导在不同的地方漏出，就产生了一种新的辐射模式，再进入传感器。使用这组测量值，我们可以通过算法重建图像的场景，显示出视角和物体到相机的距离，而这整个计算过程只需100毫秒。这样的速度，即便对于记录移动物体也已足够。不过，目前微波或毫米波检测器还都非常昂贵，所以一般的系统大多使用更少或者更小的检测器。如果能有一个系统可以在拍摄的同时就能压缩图像，而且不用牺牲图像质量，那不失为一种减少成像成本的好方法。

这种新的异向介质材料图像压缩系统没有活动的部件和透镜，而且也很薄。同时，足够快的拍摄速度意味着，可能有一天当你在机场接受安检时，你只需径直走过一个毫米波扫描装置，而不用站在那等着检测器扫过你的身体，亨特说道。他还设想在汽车的车身上建立一个异向介质材料成像系统，制造一个可以“看穿”灰尘和雾的防撞系统。

这项新技术将引领压缩传感技术走向一个新纪元。相比传统的成像系统，抛弃透镜的微波成像系统将大大降低系统的复杂度，所以可能将会使高端照相机、x光扫描机和医用三维mri等尖端成像设备的成本大幅降低。

笼统地说，把一系列已有信息通过一定方法处理，使得其长度缩短，并且信息含量基本或者完全不变，就称之为压缩。

计算机上的压缩过程

我们都知道，计算机采用的是2进制系统。一个连续的n位二进制数集，就可以用来表示2n个字符。目前的国际标准是ascii码：用一个字节即8位数的2进制码，来表示各种字符和字母。

现在我们只使用2位二进制码，来简单地演示由4个符号组成的字符串的压缩过程。

假设我们有这么一串20个字母的数据：aabaabbcbabbbcbbabdc

默认情况下，用2位2进制码来表示这四个字母：

每个字符在字符串中各自出现的次数并不相等：

a:6次b:10次c:3次d:1次

而在计算机中，数据则是以2进制码的形式储存在硬盘上的：

整理一下得到新编码：

原编码：0000010000010110010001010110010100011110

新编码：1010010100011001000011000100111110

看！数据成功被压缩。这一段40位长度的内容被压缩到了34位，压缩率是85。

回顾过程容易发现压缩的秘密：出现频率最多的‘b‘由一位二进制码“0”来表示，而出现频率较低的‘c‘和‘d‘，则由长度增加了的三位二进制码来表示。通过合理分配不同长度的编码，肯定可以对数据进行一定程度的压缩。

另外可以证明，霍夫曼树就是此类编码替代的最优化的方案之一。因为假如存在一个字符的出现频率高于另一个字符，而它的变长码长度却长于另一个字符，那么必然可以通过交换两者的位置，使得输出结果的总长度变短。有限次操作后可以达到无法再交换的情况，也就是霍夫曼树规则下的情况。

还有一个有趣的问题是：虽然把40字节的内容压缩到了34字节，但需要将相应的码表一并发送给接收方（没有对应码表，无法解压）。这不反而使得压缩后的数据比压缩前的还要长？

但这不意味了算法错误。这是因为“n”过小（例子中为2，实际通常为8）导致的。

总长度的不够使得节省出来的那部分容量还不足以弥补码表本身的储存空间。实际应用中，如果你非要去压缩一个只有几个字节的文件，得到的压缩包也经常会大于文件本身。通常，压缩软件会在每压缩4kb到32kb数据后，重新生成并保存一个霍夫曼树。

给大家讲一个好笑的笑话：我相信爱情。

哈哈哈哈哈～～～

ps（刚刚就是在这里不小心按到了删除……喵的）(欢迎您来您的支持，就是我最大的动力。)

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