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  • 最近看了《程序怎样跑起来的》这本书,书中提到了计算机...在C和Java等高级语言编写的程序中,数值、字符串和图像等信息在计算机内部都二进制数值的形式来表现的。也就是说,只要掌握了使用二进制来表示信息的方

    最近看了《程序是怎样跑起来的》这本书,书中提到了计算机进制,觉得对了解程序的运行机制还是挺有用的,所以写这篇文章记录和梳理一下计算机进制的部分内容。
    主要包括:
    a、计算机为什么用二进制表示信息
    b、二进制有哪些运算
    c、进制间的转换
    我们想要对程序的运行机制形成一个大致印象,就要了解信息(数据)在计算机内部是以怎样的形式来表现的,又是以怎样的方法进行运算的。在C和Java等高级语言编写的程序中,数值、字符串和图像等信息在计算机内部都是以二进制数值的形式来表现的。也就是说,只要掌握了使用二进制来表示信息的方法及其运算机制,就能够了解程序的运行机制。

    为什么要用二进制标识计算机信息?
    因为目前计算机内部是由IC(集成电路)这种电子部件构成的。IC的所有引脚,只有直流电压0V和5V两个状态,IC的这个特性,决定了计算机的信息数据只能用二进制来处理。那么,二进制是如何表示信息的呢?我们先来了解4个概念,程序是什么,程序的组成以及平台与机器指令。程序是指示计算机每一步动作的一组指令,由指令和数据组成。比如System.out.print(“Hello world!”),System.out.print是指令,Hello world!是数据。无论哪种编程语言编写的应用程序都需要经过操作系统和处理器来完成程序的运行,这里所指的平台是由操作系统(Operation System,OS)和处理器(Central Processing Units,CPU)所构成,每个平台都会形成自己独特的机器指令,所谓平台的机器指令就是可以被该平台直接识别、执行的一种由0、1组成的序列代码,也就是二进制。相同的CPU和不同的操作系统所形成的平台机器指令可能是不同的。比如,某个平台可能用8位序列码00001111表示加法指令,以10000001表示减法指令,而另一种平台可能用8位序列码10101010表示加法指令,以10010011表示减法指令。Java语言所拥有的平台无关性,就是指软件的运行不因操作系统、处理器的变化而无法运行或运行出现错误。 综上所述,我们知道,使用C、java语言编写的程序,最后都会根据当前平台转化成相应的机器语言,然后由CPU解释运行。在程序执行的时候,就涉及到了程序的运算机制。

    二进制特有的运算

    1. 移位运算
      只有在右移时才必须区分逻辑位移和算数位移。左移时,无论是图形模式(逻辑左移)还是相乘运算(算数左移),都只需在空出来的低位补0即可。
      右移有移位后在最高位补0和补1两种情况,当二进制数的值表示图形模式而非数值时,移位后忽略溢出的最低位,直接在最高位补0,这个称为逻辑右移。
      将二进制数作为带符号的数值进行运算时,移位后要在所有最高位填充移位前符号位的值(0或1),这就称为算数右移。
      算数位移是针对数值的移位,需要注意左移溢出及右移精度丢失的情况。
      什么是数据溢出?
      溢出的本质是计算机无法存放过大或者过小的数据,我对于二进制整数溢出的理解是:
      对一定位数的二进制整数进行移位操作,在该二进制的取值范围内,能构成倍数关系,如果移位后结果值超出取值范围,则会发生溢出,即得不到正确的结果。
      N+1位二进制整数取值范围:
      无符号数:
      0~(2^(N+1))-1
      带符号数:
      原码:-((2^N)-1)~ (2^N)-1
      补码:-2^N ~ (2^N)-1
      我们以补码为例,说明某些正数左移一定的位数后因为溢出变成负数,比如:
      int i=0x40000000;//10进制的1073741824,16进制的40000000,为二进制的01000000…0000
      i=i<<1;
      那么,i在左移1位之后,理论上会变成10进制的2147483648,实际上变成了变成了int类型所能表示的最小值,32位的int这个值是-2147483648,16进制的0x80000000,也就是2进制的100000…0000,符号位被置1,其他位全是0。
      这种情况属于上溢,因为int值最大能表示的值为2147483647,所以又回到了最小值处,相对的下溢可以这么理解,int i=-2147483648-1,得到的值为2147483647。
      这时候如果再接着把i左移1位会出现什么情况呢?在C语言中(java也一样)采用了丢弃最高位的处理方法,丢弃了1之后,i的值变成了0。
      左移里一个比较特殊的情况是当左移的位数超过该数值类型的最大位数时,编译器会用左移的位数去模类型的最大位数,然后按余数进行移位,如:
      int i = 1, j = 0x80000000; //设int为32位
      i = i << 33; // 33 % 32 = 1 左移1位,i变成2
      j = j << 33; // 33 % 32 = 1 左移1位,j变成0,最高位被丢弃
      引用一位博主总结的<<判断溢出标准:
      若数x的二进制表示的前n+1位全部相同(全为1或全为0),则此时对x左移最多n位,是不会发生溢出的;否则,将发生溢出。

    2. 逻辑运算
      是指通过逻辑运算符对二进制数各数字位的0和1分别进行处理的运算,也可以这么考虑:将二进制数表示的信息作为四则运算的数值来处理就是算术,像图形模式那样,将数值处理为单纯的0和1的罗列就是逻辑。
      包括以下四种:
      逻辑非(NOT运算):将0变成1、1变成0的取反操作;
      逻辑与(AND运算):两个都是1时,运算结果为1,其余情况运算结果为0;
      逻辑或(OR运算):只要有1个是1,运算结果为1,其余情况运算结果为0;
      逻辑异或(XOR运算):排斥相同的数值,1个为0,另1个是1,运算结果为1,其余情况运算结果为0。

    进制转换

    1. 二进制与十进制
      二转十:各数位的数值乘以位权后相加
      十转二:将十进制除二求取余数后倒序

    2. 二进制与八进制
      八进制的表示法:八进制以英文字母o开头,不区分大小写,比如o22,表示八进制数22。
      二转八:如果有小数点,分别从小数点左边和右边开始取,每次取3位进行转换,取到最高位(最低位)不足3位,则在最左边(最右边)补0;没有小数点则直接从左边开始取,取到最高位不足3位则在最左边补0。
      八转二:将八进制的每一位转换成三位二进制,按八进制的顺序组合。

    3. 二进制与十六进制
      十六进制的表示法:前缀"0X"或者后缀"H",前缀以数字零开始,字母X不区分大小写,比如:BH表示十六进制11,0x23表示16进制的23。
      二转十六:如果有小数点,分别从小数点左边和右边开始取,每次取4位进行转换,取到最高位(最低位)不足4位,则在最左边(最右边)补0;没有小数点则直接从左边开始取,取到最高位不足4位则在最左边补0。
      十六转二:将十六进制的每一位转换成四位二进制,按十六进制的顺序组合。

    参考书目及链接:
    《程序是怎样跑起来的》
    《Java2实用教程》
    为什么使用二进制计算的时候会出现溢出现象
    右移运算符

    展开全文
  • 二进制图像元素要么1,要么0,要么黑要么白。 Grayscale image representation 每个元素的图像取值范围0-255,代表不同的灰度。 Color image representation 彩色图像一个点有RGB三个通道表示,每个通道...

    卷积

    Types of Images

    常见的图像类型有哪些?
    在这里插入图片描述
    二进制图像、灰度图像、彩色图像

    Binary image representation

    在这里插入图片描述
    二进制图像元素要么是1,要么是0,要么是黑要么是白。

    Grayscale image representation在这里插入图片描述

    每个元素的图像取值范围是0-255,代表不同的灰度。

    Color image representation

    在这里插入图片描述
    彩色图像一个点有RGB三个通道表示,每个通道是0-255,可以代表RGB的每种通道的不同取值范围(或者BGR)

    Motivation:Image denoising

    How we can reduce noise in a photagraph?
    通过图像去噪来理解卷积。

    把这个点和周围的点平均一下,就会让这个点和周围的点更加接近,这样的视觉效果就可以加权平均。
    在这里插入图片描述

    • 加权平均的权值是卷积和(滤波和):filter kernel
    • 中心点周围的每个点的权重是多少,根据这个建立一个filter kernel就相当于一个由各个点的权值组成的矩阵,然后用每个点的权重和每个点的值加权求和得到中心点的新值。这就是对这个点进行卷积。
    • 滤波器核即告诉我们周围点的权重是多少。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    首先对卷积核进行翻转(沿中轴横向),然后放到f中对左上角的点进行运算,就是把卷积核里面的每个值和它对应位置上(它在图像上覆盖的位置)的图像的值进行相乘求和就得到了中间点的新的值。
    在这里插入图片描述
    把这个卷积操作从头到尾对图像上的每一个部分进行操作就得到一个新的图像。
    在这里插入图片描述
    【卷积的单次操作的数学表达式】

    • l、k是相对于中心点的位置-1/1
    • f是每个点的位置
    • (m,n)是中心点的位置
    • m-k,n-l就是中心点周围的点的位置
    • g(k,l)就是卷积核的那个位置
      因为里面是m-k,n-l就保证里面是一个倒着的过程,这就是一个卷积的定义。

    Key properties(特性)

    在这里插入图片描述

    • 线性、平移不变性。
    • 任何的线性平移不变的操作都可以用卷积来表示。
      在这里插入图片描述
      交换律、结合律、分配律、k常量、脉冲信号得本身。

    Annoying details

    在这里插入图片描述

    • 模版的下部没有像素值,在真实计算的时候就没办法计算,就把图像扩大一圈然后才能计算边缘值,要保证卷积图像和原来的图像一样大就需要对图像进行填充。

    边界填充方法

    1、最简单的方法是在周围补一圈0:(clip filter black)

    在深度学习里面是一个卷积网络,所以也要在前面补一圈0.

    2、环状的,类似于将一张纸卷起来,然后左边和右边分别填充两侧的像素值:(wrap around)

    在这里插入图片描述

    3、像素拉伸(copy edge)

    在这里插入图片描述

    4、镜像处理(reflect across edge)

    在这里插入图片描述

    Practice with linear filters

    1、咩有变化(脉冲模版)
    在这里插入图片描述
    乘完之后就是它自己
    2、平移(左移)
    在这里插入图片描述
    所以任何的平移都可以用卷积进行操作。
    3、平滑/去噪(让当前的点的值和周围的值拉近)
    在这里插入图片描述
    4、锐化
    在这里插入图片描述
    原值和平滑之后的值之间有一个差,会得到一个边缘图,在把这个边缘图加到原图上就会得到一个锐化的图。
    在这里插入图片描述

    卷积存在的问题

    在这里插入图片描述
    振铃效应:因为卷积引入了一些本来不是图像上的一些信息,产生根本不属于图像的效果。

    解决方法:

    在这里插入图片描述
    一个真实有效的滤波器,应该离中心越近的权值越高,离中心越远的权值越低。

    使用高斯函数

    在这里插入图片描述

    把每个点的坐标带入高斯公式就可以得到每个点对应的权值。⚠️希望这里所有的权重值之和为1,假设不为1,3x3的核,每个点为0.1,所有点加起来等于0.9然后再乘255的话,因为本来把整个图看成一个整体是255的话,乘完之后就相当于原图衰减了,所以要所有权重之和为1.
    在这里插入图片描述
    所以在加权求和之后对所有的值进行归一化。归一化可以这样:把每一个位置的和都加在一起记为S,然后用当前位置上的点的值除以S,每一个点都这样操作,形成了一个新的矩阵,这个新的核的所有值之和即为1.

    形成滤波核的待办事项
    1. 指定窗框,即5x5,3x3等
    2. 指定sigma的值
    3. 对模版的所有值进行一个归一化

    sigma的影响

    在这里插入图片描述
    改变图像的方差会对高斯核产生一个什么样的结果?sigma越小表示数据越集中。自己占的比重大,被平滑的没那么严重,sigma越小中间的权重越大。
    如果要想滤波效果明显:sigma大些
    如果想没那么明显:sigma小写

    窗框大小的影响

    在这里插入图片描述
    窗框大的话,归一化的时候分母变大,滤波的更厉害;窗框小的时候,中间更突出。

    Rule of thumb:set filter half-width to about 3sigma

    在这里插入图片描述
    使用这个规则是使大部分有效的在里面,保证滤波器核有意义,指定左右是3sigma就可以计算,所以指定sigma或者指定窗框都可以计算出来另一个。

    高斯核的滤波结果对比

    在这里插入图片描述

    高斯核总结

    • 滤除高频,把周围点很突兀的地方滤掉,低频的地方保留。使用高斯核就是为了去噪的。
    • 高斯卷积自身:
      在这里插入图片描述
      经过两个高斯核转换得到的图像可以直接通过一个高斯核转换得到。两个高斯核的前面的系数使用勾股定理得到另一个的系数。

    在这里插入图片描述
    高斯核还可以分解:在这里插入图片描述
    分解成一个x和一个y
    在这里插入图片描述
    左边的是高斯核,右边的是脉冲信号;第一个是把高斯核分解成两个向量的乘积形式,第二个是使用第一个向量先乘脉冲信号,第二个再乘,最后还是得到原值。所以可以用两个高斯核进行计算。
    在这里插入图片描述
    卷积的复杂度是很高的,可以降低整个过程的时间复杂度可以进行加速,可以把高斯核进行分解可以加速运算。

    Noise

    在这里插入图片描述
    椒盐噪声、脉冲噪声、高斯噪声
    在这里插入图片描述

    • 一个是理想图像一个是图像采集出现的问题构成了这个模型。从一个均值为0的正态分布中随机抽取出每个点然后和原图进行整合。
    • 高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。如果一个噪声,它的幅度分布服从高斯分布,而它的功率谱密度又是均匀分布的,则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关一阶矩为常数,是指先后信号在时间上的相关性。
      产生原因:
      1)图像传感器在拍摄时视场不够明亮、亮度不够均匀;
      2)电路各元器件自身噪声和相互影响;
      3)图像传感器长期工作,温度过高。
      在这里插入图片描述
    • 横着的是高斯噪声,纵向是高斯滤波器的参数。方差较小的时候一步滤波就可以将噪声滤掉(可以用小的模版滤波),方差较大的时候(使用大的高斯模版进行滤波)需要经过几次深层滤波才能去除噪声。
    • 高斯滤波是有成本的,在进行信号平滑的时候也能将信号衰减,轮廓信号会衰减。
      在这里插入图片描述
      使用高斯模版进行滤波,但是效果不好。
    使用中值滤波减少椒盐噪声

    在这里插入图片描述
    将原图的所有数值排序,取出中位数,作为中间点的数值。
    Is median filtering linear?不是线性滤波
    在这里插入图片描述
    椒盐噪声会被拉回来但是不会影响图像的形状,并没有给图像产生新的像素值,只是把原来图像的值移植过来了,但是高斯滤波不一样,是把所有的值进行平均会把原值进行更改,中值滤波与原值有关,高斯滤波与原值无关(注意角度)。
    平滑滤波器一般指的是高斯滤波器。
    在这里插入图片描述
    中值效果更好,但是大模版会更模糊,更平滑的前提条件就是图片模糊。

    卷积表示sharpening

    在这里插入图片描述
    【alpha是加强程度】

    边缘提取(Edge detection)

    在这里插入图片描述
    用边来表示图像可以更好的理解图像,边缘信号就是这个地方的信号和其他地方的信号相比变化程度很大的。(就是一种不连续的东西)

    边的分类

    在这里插入图片描述

    1. 面上的不连续
    2. 深度上的边缘
    3. 字母边
    4. 阴影边
      关注不同任务的时候要考虑的边缘信息不同,比如考虑瓶子的形状的时候字母边和阴影边就会对其产生影响。识别物体在空间上的位置的时候,阴影边才有用,其他的边都是噪声。
      在这里插入图片描述
      通过对信号进行求导来得出边缘的值。

    在这里插入图片描述
    直接用1近似。To implement above as convolution, what would be the associated filter?
    可以用卷积计算导数。

    边缘、图像求导和卷积之间的关系

    在这里插入图片描述
    就看成是一个向量乘已经存在的f(x+1,y)和f(x,y):
    [f(x+1,y),f(x,y)][1,-1]-1最后得到的是导数

    图像梯度

    在这里插入图片描述
    指向的是这个点灰度变化最大的方向,梯度方向和边之间有什么关系,梯度方向通常是和边垂直的。在这里插入图片描述
    梯度值越强就越有可能是边,最后真正表示边缘是使用上面的式子,图像如下图最后一个。
    每个点的强度知道了边也知道了因为梯度的那个垂直关系是可以看出来的。

    在这里插入图片描述

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  • 目录图片属性空间域LSB图像数字水印嵌入算法LSB算法注意事项准备图片打印两张图片信息获取水印图片的每个像素点的RGB值RGB值转换为二进制用水印图片的二进制字符串替换图片RGB值最后有效位调试代码附录 图片属性 在...

    在阅读这篇文章之前需要参考

    LSB图像数字水印嵌入算法(含python代码)

    图片属性

    在灰度图像中,每个像素通常为8位,在RGB图像中,每个通道占8位,共有24位。每位的取值为0或者1,这就是为什么每个通道的最大值为255,每个像素位对图像的贡献值是不同的,这样,把整个图像分为8个位平面,从LSB(最低有效位0)到MSB(最高有效位1)。因为低位(根据一个公式)表达的信息少,所以将水印嵌入在LSB上,这样对不会对图像的质量产生较大的影响。

    空间域LSB图像数字水印嵌入算法

    缺点: 改变最低有效位数据,数字图像进行数学变换等攻击方式使得嵌有数字水印的图片很容易受到攻击,缺乏鲁棒性
    优点: 实现简单,隐藏量大

    LSB算法注意事项

    LSB隐写(最低有效位的隐写),是指通过改变图片中像素的最低位来实现信息的隐藏的。这种隐写方式需要图片是无压缩的位图,因此一般用于bmp和png图片

    准备图片

    为了搞清楚到底替换了哪些值
    我们选了一张10*10的水印图片
    在这里插入图片描述
    原始图片如下
    在这里插入图片描述

    打印两张图片信息

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    获取水印图片的每个像素点的RGB值

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    RGB值转换为二进制

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    可以获取的RGB值是用三元组来进行保存的 将RGB形式转换为二进制的形式,这样通道的值就转换为8位2进制,RGB有三个通道就转换为二进制就是24位,水印图片的所有二进制RGB拼接的字符串就是241010=2400位

    用水印图片的二进制字符串替换图片RGB值最后有效位

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    调试代码

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    附录

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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  • 使用PHP轻松优化图像 该程序包可以通过各种链来运行它们,从而优化PNG,JPG,SVG和GIF。 使用方法如下: ... 该软件包将自动检测并在系统上安装了哪些优化二进制文件。 这此程序包完成的一些。 爱Lar
  • 该软件包将自动检测并在系统上安装了哪些优化二进制文件。 使用方法如下: use ImageOptimizer ; // the image will be replaced with an optimized version which should be smaller ImageOptimizer :: optimize...
  • 这里我选取了一个PNG格式的图片,如下图 1.图片的数据如何组织的? 关键数据块有: ...首先用二进制编辑器打开 89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A 用来表明这一个PNG格式的图片。 00 00 00 0D 表明IHDR...

    这里我选取了一个PNG格式的图片,如下图这是一个PNG格式的图片

    1.图片的数据是如何组织的?

    关键数据块有:

    (1)IHDR 文件头
    (2)PLTE 调试板
    (3)IDAT 图像数据块
    (4)IEND 图像结束数据块

    2.图片的文件头包含哪些编码格式的数据?是如何储存的?

    首先用二进制编辑器打开
    在这里插入图片描述
    89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A 是用来表明这是一个PNG格式的图片。
    00 00 00 0D 表明IHDR的大小为13字节。
    在这里插入图片描述
    这13个字节即为文件头
    00 00 0B B8 是图像的宽度为3000像素
    00 00 07 D0 是图像的高度为2000像素
    08 是图像深度为8
    06 是颜色类型为6
    00 是压缩方法
    00 是滤波器方法
    00 是非隔行扫描

    3.如何确定图像结束

    在这里插入图片描述
    00 00 00 00 49 45 4E 44 AE 42 60 82是PNG文件的结尾

    展开全文
  • 用于将二进制图像文件转换为C源代码的命令行工具。 输出无符号字符数组,并发送到stdout。 其中包括详细说明图像类型,尺寸和其他详细信息的注释。 你为什么写它? 我现有的工具(bin_to_c)与之类似,它生成C...
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  • flash shiti

    2014-03-14 10:32:41
    文件夹中,则将被识别为图像序列将下面哪些: □ A. picture001.bmp □ B. picture002.bmp □ C. picture003.bmp □ D. picture-001.bmp 13. 如果要让Flash 同时对若干个对象产生渐变动画,则必须将这些对象放置在...
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  • 《你必须知道的495个C语言问题》

    热门讨论 2010-03-20 16:41:18
    这导致空间浪费而且无法与外部数据文件进行“二进制”读写。能否关掉填充,或者控制结构域的对齐方式? 27  2.14 为什么sizeof返回的值大于结构大小的期望值,是不是尾部有填充? 28 2.15 如何确定域在结构中的...
  • 这导致空间浪费而且无法与外部数据文件进行“二进制”读写。能否关掉填充,或者控制结构域的对齐方式? 2.14 为什么sizeof返回的值大于结构大小的期望值,是不是尾部有填充? 2.15 如何确定域在结构中的字节偏移量...
  • 这导致空间浪费而且无法与外部数据文件进行“二进制”读写。能否关掉填充,或者控制结构域的对齐方式? 27  2.14 为什么sizeof返回的值大于结构大小的期望值,是不是尾部有填充? 28 2.15 如何确定域在结构中的...
  • 当组件lib时,写代码需要注意哪些语法? 不要乱发bus消息?如果项目中大量的使用eventbus,那么会看到一个类中有大量的onEventMainThread()方法,写起来很爽,阅读起来很痛苦。 页面跳转存在问题?比如,跳转页面...
  • TortoiseSVN

    2009-11-28 19:31:36
    因为文本文件可以合并,而二进制文件则无法合并。 所以Subversion从1.2开始支持一种叫Lock-Modify-Unlock (锁定-修改-解锁)的版本控制模型。 在Windows下最常用的版本控制软件Visual Source Safe(VSS)就是采用...

空空如也

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哪些是二进制图像