- •1. Теория информации – дочерняя наука кибернетики.
- •2. Что такое информация. Свойства информации. Этапы обращения информации. Информационные системы. Что такое информация
- •Свойства информации
- •Этапы обращения информации
- •Информационные системы
- •3. Система передачи информации.
- •4. Виды информации
- •5. Задачи и постулаты прикладной теории информации.
- •6. Количественная оценка информации
- •7. Что такое канал связи. Шум в канале связи Канал связи
- •Шум в канале связи
- •8. Кодирование информации. Код. Способы кодирования. Кодирование текстовой, графической, звуковой информации.
- •Кодирование текстовой информации.
- •Кодирование графической информации.
- •Кодирование звуковой информации.
- •9. Принципы хранения, измерения, обработки и передачи информации.
- •10. Информация в материальном мире, информация в живой природе, информация в человеческом обществе, информация в науке, классификация информации. Информация в материальном мире
- •Информация в живой природе
- •Информация в человеческом обществе
- •Информация в науке
- •Классификация информации
- •11. Информатика, история информатики.
- •История информатики
- •12. Измерение количества информации. Подходы к измерению информации.
- •13. Единицы измерения информации, носитель информации
- •14. Передача информации, скорость передачи информации.
- •15. Экспертные системы. Назначение экспертных систем.
- •Назначение экспертных систем
- •16. Классификация экспертных систем.
- •17. Представление знаний в экспертных системах.
- •18. Методы поиска решений в экспертных системах.
- •19. Вероятностный подход к измерению дискретной и непрерывной информации.
- •20. Информация Фишера.
- •21. Теорема отсчетов Котельникова или Найквиста-Шеннона.
- •22. Математическая модель системы передачи информации
- •23. Энтропия. Виды энтропии. Условная энтропия.
- •24. Энтропия. Виды энтропии. Взаимная энтропия.
- •25. Энтропия. Виды энтропии. B-арная энтропия
- •26. Энтропийное кодирование.
- •27. Пропускная способность дискретного канала.
- •28. Интерполяционная формула Уиттекера-Шеннона
- •29. Частота Найквиста.
- •30. Семантика. Семантическая модель.
- •31. Семантика естественных и формальных языков. Семантическая информация.
- •32. Формула Шеннона.
- •33. Теория вероятности. Основные понятия.
- •34. Дисперсия случайной величины.
- •35. Теорема Муавра-Лапласа.
- •36. Экстраполятор нулевого порядка. Экстраполятор первого порядка
- •37. Передискретизация. Децимация.
- •38. Закон распределения вероятностей.
- •39. Простейшие алгоритмы сжатия информации
- •40. Методы Лемпела-Зива
- •41. Особенности программ архиваторов.
- •42. Применение алгоритмов кодирования в архиваторах
- •43. Принципы сжатия данных
- •44. Характеристики алгоритмов сжатия и их применимость Коэффициент сжатия
- •Системные требования алгоритмов
- •45. Коэффициент сжатия, допустимость потерь.
- •Допустимость потерь
- •46. Алгоритмы сжатия данных неизвестного формата.
- •47. Помехоустойчивое кодирование.
- •48. Линейные блочные коды.
- •49. Адаптивное арифметическое кодирование.
- •50. Полиномиальные коды.
- •51. Цифровое кодирование, аналоговое кодирование,
- •52. Дельта-кодирование.
- •53. Таблично-символьное кодирование
- •54. Числовое кодирование.
- •55. Сетевое кодирование
- •56. Кодирование Хаффмена.
- •57. Кодирование и декодирование информации
- •58. Понятие криптографии. Различные методы криптографии
- •59. Методы шифрования.
- •60. Криптография с симметричным ключом, с открытым ключом.
- •61. Криптоанализ, управление ключами.
- •62.Криптографические протоколы, Криптографические примитивы
- •Примечания:
Кодирование графической информации.
Растровая графика.
Количество информации в изображении тоже можно измерить. Для этого изображение разбивают на отдельные маленькие фрагменты (пиксели), затем каждому пикселю присваивается код цвета (считаем, что весь пиксель целиком одноцветный, а изображение в целом – мозаика мелких цветных точек). Этот процесс называют пространственной дискретизацией изображения.
Качество такого изображения зависит от двух параметров. Качество выше при меньшем размере пикселя и большем количестве используемых цветов (или оттенков серого, для монохромного изображения). Полный набор цветов, которые можно использовать для создания изображения называется палитрой. Изображение, сформированное таким способом, называют растровым. Формула для определения количества информации в нём имеет вид:
V = k * i , где V – количество информации в изображении; k – количество пикселей, а i – глубина цвета (т.е. количество бит, выделенных на кодирование цвета), определяемая по формуле: 2i ≥ N, где N – количество цветов в палитре. Цвет пикселя формируется как комбинация трех основных цветов ( обычно красного - Red, зеленого - Green и синего - Blue). Ниже приведена таблица кодирования шестнадцатицветной (глубина цвета - 4 бита) палитры: Такая палитра используется например при создании программ на Qbasic.
Она не дает возможности получить качественную графику, поэтому сейчас используют палитры с глубиной цвета 16 или 32 бита (см. настройки параметров экрана). В последнем случае, на каждую составляющую (R, G, B) и яркость отводится по восемь бит (что составляет диапазон десятичных значений от 0 до 255), а общее количество цветов в палитре 224, что соответствует примерно 16-ти миллионам. Если учесть еще и градации яркости, то получим 232. Такое количество цветов намного превышает возможности восприятия цветовой гаммы глазом человека. 32 битная глубина цвета способна обеспечить самое высокое качество графики. Выше отмечалось, что качество растровой графики зависит также от размера пикселя. Количество пикселей на экране дисплея (растр) указывают соотношением количества пикселей в строке по горизонтали к их количеству в столбце по вертикали (800*600, 1024*768 и т.д.). Максимально возможное количество пикселей на экране называютразрешающей способностью дисплея. Качество растровых изображений может быть очень высоким, но размер файла также весьма велик (изучите свойства нескольких Точечных рисунков *.BMP, созданных с помощью Paint). При уменьшении размера изображения и последующим сохранением рисунка (например, с целью экономии места на диске) качество безвозвратно ухудшается. Для уменьшения размера файлов часто используют другие форматы файлов такие как *.JPG,*.GIF и др.
Независящий от аппаратного обеспечения формат GIF был разработан в 1987 году (GIF87a) для передачи растровых изображений по сетям. В 1989-м формат был модифицирован (GIF89a), были добавлены поддержка прозрачности и анимации. GIF использует LZW-компрессию, что позволяет неплохо сжимать файлы, в которых много однородных заливок (логотипы, надписи, схемы). Метод сжатия LZW (Lempel-Ziv-Welch) разработан в 1978 году израильтянами Лемпелом и Зивом и доработан позднее в США. Сжимает данные путем поиска одинаковых последовательностей (они называются фразы) во всем файле. Выявленные последовательности сохраняются в таблице, им присваиваются более короткие маркеры (ключи). Так, если в изображении имеются наборы из розового, оранжевого и зеленого пикселов, повторяющиеся 50 раз, LZW выявляет это, присваивает данному набору отдельное число (например, 7) и затем сохраняет эти данные 50 раз в виде числа 7. Метод LZW хорошо действует на участках однородных цветов. В GIF’e можно назначить один или более цветов прозрачными, они станут невидимыми в интернетовских браузерах и некоторых других программах. Кроме того файл GIF может содержать не одну, а несколько растровых картинок, которые браузеры могут подгружать одну за другой с указанной в файле частотой. Так достигается иллюзия движения (GIF-анимация). Основное ограничение формата GIF состоит в том, что цветное изображение может быть записано только в режиме 256 цветов.
JPEG’ом называется формат, алгоритм сжатия которого, основан не на поиске одинаковых элементов, как в LZW, а на разнице между пикселами. Кодирование данных происходит в несколько этапов. Сначала графические данные конвертируются в цветовое пространство, затем отбрасывается половина или три четверти информации о цвете (в зависимости от реализации алгоритма). Далее анализируются блоки 8х8 пикселов. Для каждого блока формируется набор чисел. Первые несколько чисел представляют цвет блока в целом, в то время, как последующие числа отражают тонкие делали. На следующем этапе, в зависимости от выбранного вами уровня качества, отбрасывается определенная часть чисел, представляющих мелкие детали. На последнем этапе используется кодирование для более эффективного сжатия конечных данных. Восстановление данных происходит в обратном порядке
Векторная графика.
Отметим также, что рассмотренный выше способ представления изображений не единственный. Можно представить изображение совокупностью простых геометрических фигур (прямых линий, окружностей, эллипсов, дуг, прямоугольников и т.д.) – графических примитивов и записать информацию о координатах и параметрах каждого их них. При этом координатная сетка должна совпадать с сеткой пикселей на экране. Такой способ представления изображений называют векторной графикой. На рисунке показаны примеры графических примитивов:
Такой способ представления изображения дает возможность получить файл малого размера. Качество изображения не изменяется с изменением размера рисунка, но даже профессиональные векторные графические редакторы не могут обеспечить качество графики, сравнимое с растровыми изображениями.
Видеоинформация.
Если рассматривать видеоинформацию как последовательность изображений, появляющихся на экране с определенной частотой (частотой кадров), то можно понять, что видео может быть закодировано подобно тому, как кодируются растровые изображения (с той разницей, что этих изображений много). Такой способ используется в формате (см. тему Файловая система) *.AVI (несжатое видео) - высокое качество и огромные размеры файлов. Существуют способы сжатия видеоинформации путем преобразования файла в другие форматы.
