1.1数据管理技术的发展 数据:数据用来表示实体及其属性。数据不仅指数值,还可是 文字、图形、图像、色彩、声音等多种类型。在计算机中,存贮、 处理、传输的数据必须数字化

本章学习目的: 了解文字处理的基本内容和技术,着重掌握WORD2000的文字表格, 图像及声音的处理技术,能够编辑图文并茂的文章

通过前几部分的概念介绍和大量的实例讲解， 读者对 Photoshop 的功能、操作、技巧等各方面应 该已经有了较为全面的了解，也基本掌握了应用 Photoshop 进行图形图象处理的能力。 为了巩固学习的成果，本章我们将为大家提供 20 个练习实例，这些实例包括了前几部分所介绍到 的图像效果、文字特效等基础操作的练习和制作实 物、广告、标志、网页等综合应用的练习

信息技术的核心在于信息的处理与存 储。多媒体信息包括文本、图形、图 像、声音等,由于这些媒体的信息量 相当大,数字化后要占用大量的存储 空间,使得存储与处理都十分困难。 尤其在图像信息的存储和压缩方面, 其重要性作用表现得尤为明显

掌握模拟视频信号的特点及数字化的基本方法; 理解运动图像压缩的国际标准MPEG-1和MPEG-2; 了解视频信息获取的基本原理和方法; 掌握视频编辑的基本步骤和方法

• §5.1 自旋波物理图像 • §5.2 自旋波的半经典理论 • §5.3 自旋波的量子力学处理 • §5.4 铁磁体在低温下的热力学性质 • §5.5 H-P自旋波理论与自旋波相互作用 • §5.6 反铁磁体和亚铁磁体中的自旋波 • §5.7 磁偶极作用下的自旋波色散谱 • §5.8 体非均匀体系中的自旋波

针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能

“信息即在指尖”(Information is on your fingertip),这是 Microsoft 的一句口号,但是信息的获取和处理并 不像微软所说的信手拈来那样简单。多 媒体计算机的兴起与发展,已经使人们 能够较为容易的处理以文本、图形、声 音、图像和视频等多种形式表示的数字化信息

信息技术发展到今天,信息的种类也 丰富多彩,再也不只是单调枯燥的数字文 本,更多的是图形、图像、声音、音频视 频等多媒体形式。多媒体计算机的辅助设 备就是将以上形式的信息传给计算机,或 将计算机处理的信息通过辅助输出设备进 行输出

数字计算机存储器按位存储，所以，需要在计算机上处理的信息必须按位的形式存储。 我们已经知道如何用位来表示数和机器码，下一个问题是如何用它来表示文本。毕境世界上 大量堆积的信息是文本形式的，就像装满图书馆的书、杂志和报纸。尽管我们最终要用计算 机来存放声音、图像和电影信息，但我们还是以较容易的文本存放开始