徐小榮 黃秋波

摘要：圖片格式轉(zhuǎn)換工作開展的過程中，工作需要日益呈現(xiàn)多樣化特點(diǎn)，以加權(quán)信息論為基礎(chǔ)構(gòu)建相應(yīng)的轉(zhuǎn)換模型，不僅會(huì)提高矢量圖片格式轉(zhuǎn)換效率，而且還能滿足工作需要。文章在信息論介紹的基礎(chǔ)上，分析了矢量圖片格式轉(zhuǎn)換的必要性，最后以加權(quán)信息論為基礎(chǔ)對(duì)矢量圖片格式轉(zhuǎn)換模型展開探究。

關(guān)鍵詞：加權(quán)信息論；矢量圖片；格式轉(zhuǎn)換；模型探究

隨著先進(jìn)技術(shù)的不斷升級(jí)和大范圍應(yīng)用，矢量圖片格式越來越多，進(jìn)而格式轉(zhuǎn)換要求也會(huì)相應(yīng)多變，這在一定程度上加大了格式轉(zhuǎn)換難度，基于此，以加權(quán)信息論為基礎(chǔ)構(gòu)建信息熵模型是十分必要的。本文探究這一論題具有一定現(xiàn)實(shí)意義，具體分析如下。

1 信息論基本介紹

所謂信息論，指的是應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)以及概率論完成問題解決的數(shù)學(xué)學(xué)科，其中，需要解決的問題主要有信息熵、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)壓縮、通信系統(tǒng)、密碼學(xué)等。簡(jiǎn)言之，信息傳遞的過程中，為了全面了解信道容量，在統(tǒng)計(jì)背景下得出估算方法。本文介紹的加權(quán)信息論具有明顯的統(tǒng)計(jì)特點(diǎn)，它能將不同的事物有效關(guān)聯(lián)，總結(jié)事物特點(diǎn)和規(guī)律[1]。

2 矢量圖片格式轉(zhuǎn)換的必要性

矢量圖片進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換時(shí)，存在復(fù)雜的時(shí)空問題，再加上格式轉(zhuǎn)換要求不斷改變，要想達(dá)到轉(zhuǎn)換標(biāo)準(zhǔn)，務(wù)必總結(jié)屬性特點(diǎn)，全面掌握屬性數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)有序關(guān)聯(lián)，通過解決關(guān)聯(lián)問題完成圖片格式的順利轉(zhuǎn)化，明確顯示圖元標(biāo)示。這一問題順利解決后，能在掌握對(duì)應(yīng)關(guān)系的基礎(chǔ)上，順利解決數(shù)據(jù)分離現(xiàn)象，此外，還應(yīng)在了解圖元之別的基礎(chǔ)上制定問題解決的有效策略，同時(shí)，順利繪制主鍵編碼表，這種方法統(tǒng)稱為等長(zhǎng)碼。經(jīng)實(shí)踐應(yīng)用可知，等長(zhǎng)碼會(huì)忽視矢量圖片特點(diǎn)，并且圖元統(tǒng)計(jì)學(xué)特點(diǎn)不在考慮的范圍內(nèi)，這種僅借助數(shù)學(xué)法完成分析任務(wù)的表現(xiàn)會(huì)減少時(shí)間復(fù)雜度的改進(jìn)機(jī)會(huì)，并且格式特點(diǎn)也會(huì)片面總結(jié)。

由此可知，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)特點(diǎn)明顯的加權(quán)信息論完成矢量圖片格式的順利轉(zhuǎn)換，并構(gòu)建合理的信息熵模型，能在趨近統(tǒng)計(jì)學(xué)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提高編碼策略的應(yīng)用率，大大優(yōu)化編碼性能。需要說明的是，本文成立的信息熵模型主要以分形盒維數(shù)和自然測(cè)度為基礎(chǔ)，它在總結(jié)等長(zhǎng)碼策略優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，豐富自身的應(yīng)用性能[2]。

3 以加權(quán)信息論為基礎(chǔ)的矢量圖片格式轉(zhuǎn)換

總結(jié)上述介紹的內(nèi)容，建立加權(quán)信息熵模型，并通過仿真實(shí)驗(yàn)分析矢量圖片格式轉(zhuǎn)換，這不僅能夠增強(qiáng)說服力，而且還能使人們?nèi)媪私飧袷睫D(zhuǎn)換過程和意義。

3.1 模型建立

盒維數(shù)在平面結(jié)構(gòu)中具有良好的適用性，它主要應(yīng)用特定測(cè)量方法完成結(jié)構(gòu)應(yīng)用目標(biāo)，其在適當(dāng)調(diào)整的基礎(chǔ)上，又能滿足空間結(jié)構(gòu)應(yīng)用需要，它的應(yīng)用優(yōu)點(diǎn)主要體現(xiàn)在兩方面，第一方面即應(yīng)用便捷，第二方面即自動(dòng)化計(jì)算。盒維數(shù)內(nèi)部子集數(shù)量較多，并且子集盒維數(shù)計(jì)算公式相對(duì)固定，實(shí)際計(jì)算的過程中，分辨率與迭代次數(shù)呈反比例相關(guān)，即分辨率越大、迭代次數(shù)越少；分辨率越小、迭代次數(shù)越多。有關(guān)學(xué)者提出了相應(yīng)的計(jì)算方法，但這一方法具有較大的運(yùn)算量，與盒維數(shù)計(jì)算方法相仿。盒維數(shù)參與計(jì)算的過程中，應(yīng)注意這一現(xiàn)象，即內(nèi)部個(gè)別盒子被訪問后，根據(jù)訪問軌跡合理確定計(jì)算次數(shù)，以免因計(jì)算次數(shù)過少影響分析結(jié)果，這主要是因?yàn)楹芯S數(shù)不能準(zhǔn)確顯示軌道點(diǎn)的分布情況，進(jìn)而應(yīng)借助自然測(cè)度提供的方案進(jìn)行問題解決。分析空間M中開子集H，將軌道內(nèi)（a0，al，a2，…A）進(jìn)入開子集H中的次數(shù)具體記錄，假設(shè)迭代次數(shù)不斷增加，進(jìn)入開子集H中的百分比無大幅度波動(dòng)，這時(shí)百分比有自然測(cè)度之稱，其在系統(tǒng)中表示為u （H）。自然測(cè)度具有長(zhǎng)期統(tǒng)計(jì)特點(diǎn)，其在迭代過程中的應(yīng)用效果較明顯，傳統(tǒng)盒維數(shù)算法在盒子計(jì)數(shù)中片面應(yīng)用，本文介紹的加權(quán)信息論能在自然維度的引導(dǎo)下完成盒子的累計(jì)統(tǒng)計(jì)，因此，軌道足跡較多之處對(duì)計(jì)算結(jié)果具有較大影響，相對(duì)比而言，軌道足跡較少的地方對(duì)盒子計(jì)算結(jié)果影響較少。

應(yīng)用公式代入了解開子集H的統(tǒng)計(jì)特點(diǎn)，能在掌握統(tǒng)計(jì)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上全面了解對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)的統(tǒng)計(jì)特點(diǎn)。分析矢量圖片特點(diǎn)，由于圖元形式多樣，并且圖元所在區(qū)域不相一致，進(jìn)而圖元意義存在差異，受區(qū)域大小影響，數(shù)據(jù)量與區(qū)域大小成正比，即大區(qū)域中蘊(yùn)含豐富的數(shù)據(jù)量，小區(qū)域中的數(shù)據(jù)量相對(duì)較少。同一矢量圖片地圖中，小區(qū)域出現(xiàn)頻率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于大區(qū)域，但這并不影響區(qū)域重要性，如果小型區(qū)域和大型區(qū)域在同一時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)，這時(shí)應(yīng)優(yōu)先處理大型區(qū)域。針對(duì)公式中的圖元進(jìn)行加權(quán)處理，大型區(qū)域盒子計(jì)算結(jié)果的真實(shí)性具有較大影響，小型區(qū)域盒子計(jì)算結(jié)果的影響較小[3]。

總結(jié)上述內(nèi)容，應(yīng)用WEMFBCDNM主鍵編碼生成算法分析其在圖元集中的可行性。首先，明確編碼長(zhǎng)度；其次，總結(jié)圖元綜合特征值，并對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)一處理；然后，獲取事件序列長(zhǎng)度以及圖元編碼，通過圖元集特征值持續(xù)積累，使其積累值>1/2，集合內(nèi)部元素編碼增添一位‘1，重復(fù)執(zhí)行編碼添加工作，確保每個(gè)圖元都有各自的編碼，待圖元編碼確定后得知圖元最長(zhǎng)碼；最后，這一事件序列長(zhǎng)度為0時(shí)，則代表WEMFBCDNM主鍵編碼生成算法在這一圖元集中的適用效果較差。

3.2 仿真實(shí)驗(yàn)

通過仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析等長(zhǎng)碼和上述算法——WEMFBCDNM的性能，實(shí)驗(yàn)案例主要為格式向ScalableVector Graphics格式轉(zhuǎn)化，在此期間，合理設(shè)定模擬環(huán)境，有序完成元素分類圖（見圖1），該圖組成內(nèi)容細(xì)分為MID、點(diǎn)、弧線、區(qū)域、折線、橢圓、文字、線、圓角矩形、矩形。由于圖片格式轉(zhuǎn)化存在條件限制，進(jìn)而事件序列也會(huì)有特定的拓展區(qū)域，序列長(zhǎng)度相對(duì)固定，因此，在規(guī)定的碼長(zhǎng)內(nèi)進(jìn)行信息編碼處理，僅將符合條件的事件序列進(jìn)行編碼處理即可。以M市地圖為例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，合理設(shè)置碼長(zhǎng)，詳細(xì)記錄計(jì)算機(jī)路徑，了解其在WEMFBCDNM算法處理后的圖元集的步驟數(shù)，并對(duì)步驟數(shù)統(tǒng)計(jì)、累積；了解等長(zhǎng)碼處理后的圖元集步驟數(shù)，與上述算法一樣，完成步驟數(shù)的具體統(tǒng)計(jì)和有序累積[4]。

3.3 試驗(yàn)結(jié)果

總結(jié)上述仿真實(shí)驗(yàn)過程，要想全面了解性能提升效果，應(yīng)對(duì)比分析主鍵生成策略，即限制最大碼長(zhǎng)5對(duì)應(yīng)的WEMFBCDNM為3.346 5，等長(zhǎng)碼為5；限制最大碼長(zhǎng)8對(duì)應(yīng)的WEMFBCDNM為3.220 1，等長(zhǎng)碼為5；限制最大碼長(zhǎng)16對(duì)應(yīng)的WEMFBCDNM為3.200 2，等長(zhǎng)碼為5。將其進(jìn)行誤差平方和分析，分析可知，迭代次數(shù)在0～1之間，誤差平方和逐漸增加；迭代次數(shù)在1～2之間，誤差平方和增長(zhǎng)速度緩慢。從中可以看出，WEMFBCDNM算法取得的實(shí)驗(yàn)效果相對(duì)良好，該算法性能明顯優(yōu)越于等長(zhǎng)碼，進(jìn)而WEMFBCDNM算法的應(yīng)用空間相對(duì)廣闊。仿真實(shí)驗(yàn)中還能看出，WEMFBCDNM算法應(yīng)用的過程中，個(gè)別圖元碼長(zhǎng)大于等長(zhǎng)碼碼長(zhǎng)，但由于碼長(zhǎng)具有條件限制，進(jìn)而WEMFBCDNM算法的應(yīng)用也存在一定限制，一旦碼長(zhǎng)超過限定條件，則該算法不具適用性。碼長(zhǎng)限定標(biāo)準(zhǔn)逐漸放寬后，WEMFBCDNM算法的應(yīng)用頻率相對(duì)較高，該算法的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)以及良好性能也能全面彰顯，該算法應(yīng)用期間，編碼性能增幅速度減緩，進(jìn)而格式轉(zhuǎn)化的復(fù)雜度相應(yīng)增加，計(jì)算機(jī)查詢過程中會(huì)浪費(fèi)大量時(shí)間，最終會(huì)增加運(yùn)行成本，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)效益降低[5]。

4 結(jié)語

本文探究矢量圖片格式轉(zhuǎn)換這一論題，通過建立加權(quán)信息熵模型，具體掌握編碼策略問題，并在仿真實(shí)驗(yàn)中了解等長(zhǎng)碼、WEMFBCDNM算法的性能，全面掌握二者的優(yōu)勢(shì)和消極影響，這能為時(shí)間開銷降低、均衡增值獲取提供研究思路。除此之外，加權(quán)信息論為基礎(chǔ)的適量圖片格式轉(zhuǎn)化效率能夠大大提高，這對(duì)加權(quán)信息論應(yīng)用范圍擴(kuò)大具有促進(jìn)作用，同時(shí)，還能豐富理論內(nèi)容，充分發(fā)揮理論在實(shí)踐中的指導(dǎo)作用。矢量圖片格式順利轉(zhuǎn)換能夠大大提高工作效率，及時(shí)滿足工作需要。

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