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1、什么是H261编码协议

答：H261是最早出现的视频编码建议，它采用的算法结合了可减少时间冗余的帧间预测和可减少空间冗余的DCT变换的混合编码方法，其输出码率是p×64kbit/s。p取值较小时，只能传清晰度不太高的图像，适合于面对面的电视电话；p取值较大时（如 p＞6），可以传输清晰度较好的会议电视图像。该标准主要针对ISDN电话线的视频会议，可视电话等，ISDN的基本速率为64kbps，可以使用多路复用(p×64kbps)。

2、什么是H263编码协议？

答: 1996年3月ITU-T制定的H263标准是一种用于低比特率视频业务中运动图像部分的压缩编码方法。视频编码算法的基本思想是基于ITU-T的H261标准，把减少空间冗余的帧内预测法和减少时间冗余的变换编码法结合起来。编码器有运动补偿能力，并有一些功能、编码方法选项。与采用全象素精度和一个环形滤波器的H261标准的运动补偿比较，H263标准采用了半象素精度位移估值。除了基本的视频源编码算法外，为了改善性能，它包含4个可选的编码方案：非限制运动矢量，先进预测模式，PB帧模式和基于语法的算术编码。H263是对原有标准的修订和改进，包括图像格式、总开销和减少方块效应等。尽管这些选项使编码器复杂，但能显著改善图像的质量。

为了提高编码效率，1997年9月ITU-T又制定了H263+（H263的第二版）标准，它是兼容H263的。H263+能更好的提高恢复图像的质量和压缩性能，有广阔的应用前景。H263+在H263的基础上实施了许多改进，它允许使用更多的图像格式、图像形状和时钟频率。这就增加了H263+应用的灵活性。另外，图像大小、形状和时钟频率可以在H263+的比特流中给出。H263+在H263的基础上的另一个重要改进是采用可放缩性，它能提高视频信息在易出错、数据丢失或不同环境中的传输正确率，进一步限制图像

3、什么是H264(MPEG-4 Part 10) 编码协议？其技术亮点是什么？

答： H264是ITU-T的VCEG（视频编码专家组）和ISO/IEC的MPEG（活动图像编码专家组）的联合视频组（JVT：joint video team）开发的一个新的数字视频编码标准，它既是ITU-T的H264(MPEG-4 Part 10) ，又是ISO/IEC的MPEG-4的第10 部分。1998年1月份开始草案征集，1999年9月，完成第一个草案，2001年5月制定了其测试模式TML-8，2002年6月的 JVT第5次会议通过了H264(MPEG-4 Part 10) 的FCD板。

H264(MPEG-4 Part 10) 和以前的标准一样，也是DPCM加变换编码的混合编码模式。但它采用“回归基本”的简洁设计，不用众多的选项，获得比H263++好得多的压缩性能；加强了对各种信道的适应能力，采用“网络友好”的结构和语法，有利于对误码和丢包的处理；应用目标范围较宽，以满足不同速率、不同解析度以及不同传输（存储）场合的需求；它的基本系统是开放的，使用无需版权。

在技术上，H264(MPEG-4 Part 10) 标准中有多个闪光之处，如统一的VLC符号编码，高精度、多模式的位移估计，基于4×4块的整数变换、分层的编码语法等。这些措施使得H264(MPEG-4 Part 10) 算法具有很的高编码效率，在相同的重建图像质量下，能够比H263节约50％左右的码率。H264(MPEG-4 Part 10) 的码流结构网络适应性强，增加了差错恢复能力，能够很好地适应IP和无线网络的应用。

技术亮点:

（1）分层设计

H264(MPEG-4 Part 10) 的算法在概念上可以分为两层：视频编码层（VCL：Video Coding Layer）负责高效的视频内容表示，网络提取层（NAL：Network Abstraction Layer）负责以网络所要求的恰当的方式对数据进行打包和传送。在VCL和NAL之间定义了一个基于分组方式的接口，打包和相应的信令属于NAL的一部分。这样，高编码效率和网络友好性的任务分别由VCL和NAL来完成。

（2）高精度、多模式运动估计

H264(MPEG-4 Part 10) 支持1/4或1/8像素精度的运动矢量。在1/4像素精度时可使用6抽头滤波器来减少高频噪声，对于1/8像素精度的运动矢量，可使用更为复杂的8抽头的滤波器。在进行运动估计时，编码器还可选择“增强”内插滤波器来提高预测的效果。

（3）4×4块的整数变换

H264(MPEG-4 Part 10) 与先前的标准相似，对残差采用基于块的变换编码，但变换是整数 *** 作而不是实数运算，其过程和DCT基本相似。这种方法的优点在于：在编码器中和解码器中允许精度相同的变换和反变换，便于使用简单的定点运算方式。也就是说，这里没有“变换误差”。变换的单位是4×4块，而不是以往常用的8×8块。由于用于变换块的尺寸缩小，运动物体的划分更精确，这样，不但变换计算量比较小，而且在运动物体边缘处的衔接误差也大为减小。

（4）统一的VLC

H264(MPEG-4 Part 10) 中熵编码有两种方法，一种是对所有的待编码的符号采用统一的VLC（UVLC ：Universal VLC），另一种是采用内容自适应的二进制算术编码（CABAC：Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding）。CABAC是可选项，其编码性能比UVLC稍好，但计算复杂度也高。UVLC使用一个长度无限的码字集，设计结构非常有规则，用相同的码表可以对不同的对象进行编码。这种方法很容易产生一个码字，而解码器也很容易地识别码字的前缀，UVLC在发生比特错误时能快速获得重同步。

（5）帧内预测

在先前的H26x系列和MPEG-x系列标准中，都是采用的帧间预测的方式。在H264(MPEG-4 Part 10) 中，当编码Intra图像时可用帧内预测。对于每个4×4块（除了边缘块特别处置以外），每个像素都可用17个最接近的先前已编码的像素的不同加权和（有的权值可为0）来预测，即此像素所在块的左上角的17个像素。显然，这种帧内预测不是在时间上，而是在空间域上进行的预测编码算法，可以除去相邻块之间的空间冗余度，取得更为有效的压缩。

（6）面向IP和无线环境

H264(MPEG-4 Part 10) 草案中包含了用于差错消除的工具，便于压缩视频在误码、丢包多发环境中传输，如移动信道或IP信道中传输的健壮性。

4、什么是视频前处理技术？

答:视频前处理过程首先将复合的模拟视频信号数字化后，分离出亮度信号和色度信号，再滤掉信号中的噪声，转换为世界通用的中间格式CIF或QCIF。该过程还可解决亮度与色度信号串扰，减少叠折干扰的作用。

视频信号在存储、传输过程中都可能会受到噪声的干扰。信源的质量对后面的压缩编码部分的性能有重要影响，在系统设计时必须考虑到这一点，尤其在编码的输出目标码率较低时这一点显得更为重要。噪声增加了输入端的信息量，而且图象的相关性减弱，使得后续的压缩编码较为困难。最坏情况时只有一小部分输出码率用于传送信号的信息，大部分则消耗在噪声信息的传送上。这时恢复信号的SNR往往要较信源噪声较小的图象恢复的情况要坏得多。分析表明，信源的信噪比对于混合编码器的性能有很大影响。Junji Kumada曾经计算了混合编码器的率失真函数（RDF）和输入信号信噪比的关系。率失真函数在理论上给出了在一定失真的情况下，信源编码所需的最低信息速率。该值与信源本身的功率密度谱（PSD）有关。

不同输入信噪比条件下的编码器的率失真函数曲线如下图所示。假定图象序列相邻象素的相关系数为095。可以看出，信源的SNR对于编码器的性能有很大影响：在信源SNR为30dB时，若要保证输出信噪比为50dB至少需要4比特/象素，而信源没有噪声干扰时则仅需2比特/象素，所需编码比特数增加一倍。

因此，为提高压缩编码的性能，有必要对混杂噪声的信号进行滤波。常用的滤波方法包括线性和非线性滤波。中值滤波属于非线性滤波，它被认为是消除脉冲干扰的有效手段，但对一些其他类型的干扰，如高斯分布的噪声，其效果则近似于一个低通滤波器。常用的线性滤波器是FIR滤波器，这类滤波器通常用来对信号进行限带处理。

在图象处理中广泛采用二维滤波器，这是因为一般而言图象信号水平和垂直方向都有较强的相关性，但把一维中值滤波器简单地推广到二维，效果却不是很好，该滤波器在平滑噪声的同时，也去掉了一定的图象细节。因此人们提出了很多种改进的滤波器，用来保留图象的细节。栈滤波器（中值滤波器）便是其中的一种。当然，考虑到实现上的简单性，一般采用一维滤波器。

6、图象数据压缩基本方法有哪些？

答:1）预测编码

预测编码旨在去除相邻像素之间的冗余度，差分脉码调制（简称DPCM）是它的一种基本方法。

输入信号x（n）是量化前的图像信号取样值，虚线框内的电路称为预测器，其中Di和ai（i=1，2，……，N）分别为延迟单元和固定的加权系数值，Q为量化器。预测器根据前N个邻近像素的样值推算出当前样值x（n）的估计值

其中τ为取样间隔。编码器对预测误差信号进行量化、编码传送，而不是传送x（n）本身。由于相邻像素之间相关性，预测值接近于x（n）。因此，通过预测将x（n）转换成e（n），在很大程序上降低了信源的冗余。用量化台阶相同的量化器量化e（n），所需的量化电平数要大大少于x（n），这便是通过DPCM进行数据压缩的基本原理。在解码端利用一个相同的预测器，可以恢复出原信号x（n）的近似值y（n），其误差是由于对e（n）的均方值最小。此时的预测器称为最佳预测器。

如果用作预测的像素与被预测像素X在同一扫描行内（如图（b）中的x1，x2），称为一维预测；当用作预测的像素位于相邻的不同扫描行上时（如图（b）中的x3，x4）则称为二维预测。

2） 换编码

变换编码也是一种降低信源空间冗余度的压缩方法。我们熟悉的富氏变换就是一种正交变换。如果把取样后的图像看作一个二维的矩阵，对此矩阵作二维离散富氏变换（DFT），所得到的变换域中的各元素（变换系数），对应着图像中不同频率成份的复振幅值。由于画面在内容上的连续性，图像矩阵中相邻元素之间的相关性很强，而经变换后，变换系数（不同频率的复振幅）值之间，显然相关性要小得多。研究证明，各种正交变换（例如，K-L变换，余弦变换，沃什变换等）都能在不同程度上减少随机向量的相关性。由于变换所产生的变换系数之间的相关性很小，可以分别独立地对其进行处理；而且信号经大多数正交变换后，能量都集中在少数系数上，通过量化删去对图像信号贡献小的系数，只用保留下的系数来恢复原图像，并不引起明显的失真。这就是利用正交变换进行数据压缩的基本原理。

在最小均方误差准则下，最佳的正交变换是卡南-洛伊夫（K-L）变换，它所给出的变换系数是互不相关的。但是由于计算的复杂性，K-L变换的实际应用甚少。离散余弦变换（DCT）是一种性能接近K-L变换的正交变换，并具有多种快速算法，因而在数据压缩中被广泛地采用。一个N×N的二维DCT由下式定义：

3） 量化

DPCM将像素值转换为预测误差值e（n）；DC将像素值转换为DCT系数值，二者都仅仅是变换一种形式来表达原来用像素值表示的图像。只有在对预测误差，或对DCT系数进行量化时，才引入信息的损失。在同样的信噪比下，对转换后的参数进行量化所得到的数据率比对原图像量化要低，从而达到压要取得好的压缩效果，DPCM量化器的设计要与e（n）的统计特性相匹配。同时，考虑到视觉的空间掩蔽效应，在亮度变化密集的局部区域，还可以使用较大的量化台阶，以进一步提高压缩比。

DCT系数的理化与DPCM不同，DPCM中量化误差只影响与误差产生点相邻的像素，而某个DCT系数的量化误差，经反变换后会影响到整块图像中的每一个像素值。幅度很小的高频DCT系数量化后为0，可以忽略。由于人眼对高频分量的不敏感，忽略高频分量后所恢复的图像，仍有较高的质量。剩余的DCT系数，相互之间的相关性已经很小，可以根据各个系数对视觉影响的大小，分别采用不同大小的台阶量化。为简化系统起见，通常的作法是，将各个系数乘以不同的权值以后，用同一个量化器量化。

为了充分地利用视觉的空间掩蔽效应，提高压缩比，无论是DPCM，还是DCT系数的量化器都可以通过动态的自适应量化器来实现。自适应量化器有一组预先设定好的量化台阶，根据检测到的图像细节丰富程度，量化器自动选用相应的量化台阶。

4）具有运动补偿的帧间预测编码

（1）序列图像的运动估值

消除序列图像在时间上的冗余，是视频编码的另一重要途径。序列图像的时间冗余表现在：

3） （1）对于静止的场景，当前帧和前一帧是完全相同的； （2）对于运动的物体，只要知道其运动规律，就可以从前一帧图像推算出它在当前帧中的位置来。因此，编码器只要将物体的运动信息（运动速度，或静止）告知解码器，解码器就可根据此信息和前一帧图像来更新当前图像，这比传送当前图像所需的数据量要小得多。而要这样做，一个首先要解决的问题是如何从序列图像中提取有关物体的运动信息，这通常称为运动估值。 比较成熟的估值方法主要分为两大类：块匹配方法和像素递归法。两类方法都只估计物体的平移，其中块匹配方法应用比较广泛。

块匹配方法将图像划分成许多方块，并认为每个子块中所有像素的位移量都相同。对于第k帧中的每一子块，在第K-1帧中找到与其最相似的子块，称为匹配快。匹配块偏离原来位置的距离（见图2（a））决定了该子块的位移矢量（或称运动矢量）

判断两个子块匹配最常用的准则是求帧间亮度差的绝对值的均值MAD：其中bk和bk-1分别代表k和k-1帧的像素亮度值，M、N为子块的水平和垂直像素数，dM为最大可能平移的水平和垂直像素数（见图2（b））。当MAD最小时，表示两个子块匹配。

为了寻找最佳匹配块，我们需要将k-1帧中对应的子块沿水平和垂直方向逐个像素移动，每移动一次计算一次MAD由图2（b）看出，在（M+2dM）×（N+2dM）的搜索范围内，总的移动次数为（2dM+1）2。这种搜索方式称为全搜索，其运算量是很大的。为了加快搜索过程，人们已经提出了若干不同的搜索方法。

（2）帧间预测编码

帧间预测与消除空间冗余的预测编码相类似，即不直接传送当前帧（k帧）的像素值x，而是传送x与前一帧的对应像素x'之间的差值（见图2（a））。考虑到图像中存在着运动物体，我们传送x与前一帧经位移后所对应的像素x''之间的差值，这种方法称为具有运动补偿的帧间预测。显然，它给出的预测误差要比简单的帧间预测低，因而可以达到更高的压缩比。需要指出，在传送经运动补偿的帧间预测误差的同时，还需将该子块对就的运动量传送给解码器，以便解码器能够从已收到的前一帧（k-1帧）信息中恢复出该子块来。

用k-1帧预测k帧图像的方式称为前向预测。如果待测子块在k-1帧，而搜索区处在k帧，也就是从后续的k帧预测前面的k-1帧图像，这种方式称为后向预测。为了提高压缩比，往往还采用由前、后两帧来预测中间帧的方法，称为双向预测，此时有两个运动矢量需要作为附加信息传送给解码器。

6）其他编码方法

其他的压缩编码方式，例如，子带滤波／小波变换，矢量量化，分形编码及基于模型的编码等，在这里不一一介绍。

4） 音频压缩编码

1、什么是语音编码技术？其发展与现状是怎样的？

答: 语音信号的数字化传输,一直是通信的发展方向之一。采用低速率语音编码技术进行语音传输比语音信号模拟传输有诸多优点，现代通信的发展趋势决定了语音编码技术的两大突出优势：

5） 大大节省了带宽。从最初的PCM64k编码到现在标准语音压缩协议，如G723编码速率为53K或63Kbps；G729编码速率为8Kbps。还有未形成协议标准但更低的编码速率已有成熟的算法可以实现，如AMBE、CELP、RELP、VSELP、MELP、MP-MLQ、LPC-10等多种语音压缩算法,最低编码速率达到24kbps，有些算法已在包括第三代移动通信系统(3G)的多个领域得到应用。

6） 便于实现与IP融合。Internet的成功运用使得与IP的融合已成必然的发展趋势。分组语音即将分组交换的概念与语音传输相结合，使得语音信息更易于接入IP网。而分组语音的关键技术之一就是语音编码技术，低速率的语音编码技术对语音信息的实时性有更好的保证。采用分组语音传输的网络，其传输的语音信息本身就是分组数据包,这样的语音信息在接入Internet时将是非常的方便。 语音编码既可用软件也可用硬件的方法实现。软件实现就是将压缩算法用软件方法实现，这样做的好处是成本低、修改方便灵活，但处理速度较慢，不易保证处理的实时性。采用硬件实现就是将语音压缩算法固化到专用DSP芯片中，这样处理速度快，便于实时处理。

2、112 什么是G711编码？

答: G711建议一种典型的采用PCM波形编码的压缩编解码方法，可以获得较高的语音质量，但数据压缩率低。

G711建议描述了PCM的μ律（A律）压缩，如下图所示：

采样率为8kHz，12bit线性A/D变换为数字信号，再经过对数PCM后压缩为8bit，一路音频为64kbit/s。

7） 音频压缩技术

1、音频信号的指标有哪些？

答: 1）频带宽度：音频信号的频带越宽，所包含的音频信号分量越丰富，音质越好。

2）动态范围:动态范围越大，信号强度的相对变化范围越大，音响效果越好。

3）信噪比：信噪比SNR（Signal to Noise Ratio）是有用信号与噪声之比的简称。 噪音可分为环境噪音和设备噪音。信噪比越大，声音质量越好。

4）主观度量法：人的感觉机理对声音的度量最有决定意义。感觉上的、主观上的测试是评价声音质量不可缺少的部分。当然，可靠的主观度量值是较难获得的。

8） 2、 什么是音频数字音频原理？

答: 由于音频信号是一种连续变化的模拟信号，而计算机只能处理和记录二进制的数字信号，因此，由自然音源而得的音频信号必须经过一定的变化和处理，变成二进制数据后才能送到计算机进行再编辑和存贮。

PCM（Pulse Code Modulation）脉冲编码调制是一种模数转换的最基本编码方法。它把模拟信号转换成数字信号的过程称为模/数转换，它主要包括：

9） 采样：在时间轴上对信号数字化； 量化：在幅度轴上对信号数字化； 编码：按一定格式记录采样和量化后的数字数据。 编码的过程首先用一组脉冲采样时钟信号与输入的模拟音频信号相乘，相乘的结果即输入信号在时间轴上的数字化。然后对采样以后的信号幅值进行量化。最简单的量化方法是均衡量化，这个量化的过程由量化器来完成。对经量化器A/D变换后的信号再进行编码，即把量化的信号电平转换成二进制码组，就得到了离散的二进制输出数据序列x ( n )，n表示量化的时间序列，x ( n )的值就是n时刻量化后的幅值，以二进制的形式表示和记录。

3、数字音频的技术指标有哪些？

答: 1）采样频率：采样频率是指一秒钟内采样的次数。采样频率的选择应该遵循奈奎斯特（Harry Nyquist）采样理论（如果对某一模拟信号进行采样，则采样后可还原的最高信号频率只有采样频率的一半，或者说只要采样频率高于输入信号最高频率的两倍，就能从采样信号系列重构原始信号）。

根据该采样理论，CD激光唱盘采样频率为44kHz，可记录的最高音频为22kHz，这样的音质与原始声音相差无几，也就是我们常说的超级高保真音质。通信系统中数字电话的采用频率通常为8kHz，与原4k带宽声音一致的。

2）量化位数：量化位是对模拟音频信号的幅度轴进行数字化，它决定了模拟信号数字化以后的动态范围。由于计算机按字节运算，一般的量化位数为8位和16位。量化位越高，信号的动态范围越大，数字化后的音频信号就越可能接近原始信号，但所需要的存贮空间也越大。

3）声道数：有单声道和双声道之分。双声道又称为立体声，在硬件中要占两条线路，音质、音色好，但立体声数字化后所占空间比单声道多一倍。

4）编码算法：编码的作用其一是采用一定的格式来纪录数字数据，其二是采用一定的算法来压缩数字数据以减少存贮空间和提高传输效率。压缩算法包括有损压缩和无损压缩；有损压缩指解压后数据不能完全复原，要丢失一部分信息。压缩编码的基本指标之一就是压缩比，它通常小于1。压缩越多，信息丢失越多、信号还原后失真越大。根据不同的应用，应该选用不同的压缩编码算法。

5）数据率及数据文件格式：数据率为每秒bit数，它与信息实时传输有直接关系，而其总数据量又与存储空间有直接关系。

10） H323

1、什么是H225协议？

答：H2250是一个框架协议，遵循H323V2标准，包含了RAS和Q931两部分，描述了为在分组网络上的H323设备之间传送音频、视频、数据和控制信息而进行关联、编码及分组的方法。H2250负责协议和消息格式的描述。

H2250把RTP/RTCP用于所有下层分组网络媒体流的分组和同步，H2250假定了一个初始信令是建立在非RTP传输地址之上的呼叫模型，并把此呼叫模型用于呼叫建立和能力协商（见H323和H245），这之后将建立一个或多个RTP/RTCP连接。 H2250包含RTP/RTCP的详细使用方法。

2、什么是 H245协议？

答：用于控制H323实体的 *** 作的H245协议消息通过H245控制信道传输， H245消息分为四种类型：请求（Request）、响应（Response）、命令（Command）和指示（Indication）。请求消息要求接收机有动作，包括立即响应；响应消息响应一个请求；命令消息要求规定的动作，但不要求响应；指示消息只是通知的作用，不要求任何动作和响应，通常是指示终端的信息状态。

H245协议规定的主要控制过程有：主/从决定、终端能力交换、逻辑通道控制、多点会议控制&指示，回路时延。 主从决定：决定节点的主从关系。 能力交换：协商出一个兼容的媒体能力(音频、视频、数据、会议等)集合。

逻辑通道控制：指示开始传输特定媒体流。 多点会议控制&指示：会场列表、主席控制、媒体指示等。 回路时延：发送端到接收端的往返时延，也可用于检测远端是否异常。 GK直接呼叫流程（包括H245部分）：

3、什么是 H323协议？

答：H323协议描述了在不提供QoS的基于包交换的网络（PBN，Packet Based Networks）上提供多媒体通信服务（包括实时的音频、数据通信等）的协议和设备。H323协议定义了四种组件：终端、网关、网守和多点控制单元。H323协议是视频通信所基于的主要协议之一。H323协议实际上是一个框架，它包含了相关的一系列协议，

3、什么是 Q931信令？

答：Q931呼叫信令是H2250中用于在两个H323端点之间建立呼叫连接的控制信令。当整个网络中有GK时，其初始接入消息在主叫端点与GK之间利用GK的RAS信道传输地址进行交换。在初始接入消息交换时，GK在ACF 消息中指示了其它端点的呼叫信令传输地址。主叫端口根据此地址与其它端口建立呼叫。

呼叫信令主要包括：

Setup：向另一个实体发起呼叫

Alerting：被叫震铃

Connect：被叫应答

ReleaseComplete：断开呼叫

这种调制方式的主要特点是把增量值分为个等级，然后把个不同等级的增量值编为位二进制代码( )再送到信道传输，因此，它兼有增量调制和PCM的各自特点。

设这个误差电压经过量化后变为个电平中的一个，电平间隔可以相等，也可以不等，这里认为它是间隔相等的均匀量化。量化了的误差电压经过脉冲调制器变为PAM脉冲序列，这个PAM信号一方面经过PAM编码器编码后得到DPCM信号发送出去。另一方面把它经过积分器后变为与输入信号x(t)进行比较，通过相减器得到误差电压e(t)。

可以这样说，选择了数字图像处理这个研究方向作为终身的目标，天赋＋兴趣＋努力，你将拥有了开启未来最前沿，最富活力技术的钥匙。人类获取的信息80％以上来自于视觉，但目前让机器来处理这些信息才刚刚开始呀，同志们要努力！

（1）数字图像处理是交叉学科。是未来技术向智能化发展的最富有前景，也最富有挑战的领域。

其研究的领域博大精深，应用领域十分广泛，每个领域都可以让你安身立命一辈子，呵呵，我给你举点你熟悉一点的通俗的例子。

在你目前就读的电信专业来说，考虑到发送端要传输的东西（视频流）容量实在是太大，而用于传输的通道（带宽）总是不够用，想要把要传输的东西在无损或不丢失太重要信息的情况下弄得更小一点（压缩编码），然后在接收端解码以恢复原来信号的原貌。那么就产生了数字图像处理的典型应用：图像压缩和传输（或者叫着图像通信也可以）（如：静态图像JPEG压缩标准；动态MPEG标准，电信上类似的标准是H264，娱乐上的MP4也属于这方面），主要研究内容是研发更有效的图像的编解码算法（现在已经有很多硬件实现的编解码芯片了，具体性能指标和适用的标准不同）；

而你所熟知的生物识别为数字图像处理在信息安全领域的应用（包含指纹识别、虹膜识别、人脸识别等），当然交通系统使用的车牌识别也是类似的技术。通用模式是：图像预处理（如去噪、增强等） ＋ 不变特征提取 ＋ 与特征库中特征进行匹配 ＝> 识别；

而真正集中了最先进软硬件数字图像处理的应用领域是（杀人的和救人的，呵呵）：

军事：首先图像数据类型上包含所有的成像频段能获取的影像（如无线电（雷达成像）、红外、可见光、紫外、X线。。。你把电磁光谱拉开看就明白），用声音回波来成像也可以，如声纳。千万不要片面地理解图像就是可见光成像，那是人眼的局限，呵呵。

主要包含这些研究内容：目标捕获 目标锁定 目标跟踪

医疗影像处理：CT成像，核磁共振MRI，超声，X线成像。。。

主要研究内容：图像去噪，图像增强，图像识别，3维可视化等等

机器人视觉：啊，现在的机器人还很笨呀，能自己绕开障碍物已经是了不起了，努力呀，同仁们。

（2）既然是交叉前沿学科，你需要掌握的基础知识还真不少。

数理基础非常重要：本科里面的高等数学、线性代数、概率统计当然是最基本的啦；研究生（硕博）数理课程：矩阵理论；随机过程；泛函要学好，特别是前两门；

专业课程：信号系统；数字信号处理（特别要弄清楚傅立叶理论）；（研究生课程）现代数字信号处理（推荐：张贤达，清华出版）；当然进阶的化，学好小波变换理论也是相当不错的（这个需要很好的泛函数理基础）；人工智能与神经网络学学也不错。

英语：呵呵，我们不得不承认现在数字图像处理邻域，西方科技还是要先进一些，努力学好英语吧，调研资料的时候你会很轻松，另外做学术交流的时候你也会比较从容。。。

计算机应用：光有想法，不能实现自己的想法会沦为纸上谈兵，好好提高自己的工程技术能力吧，要把数据结构，C/C＋＋学好喔，编程方面建议多用STL。

我跟你写这么多不是为了你那点分数来的，是看你对这方面感兴趣，居然在百度来提问，嗯，不错，也许希望你继续在这个领域努力，不过要有心理准备喔，要特别能吃苦和持之以恒。祝你好运！

PS：我以前是做杀人方面的数字图像处理，现在是做救人方面的医学影像技术。你才刚刚开始，未来的路还很长，要学的还很多，希望我说的对你有帮助，而又不至于让你知难而退（打击你）。也希望看到更多对这一领域感兴趣的人出现。当然，这几行文字难以对数字图像处理领域有更多的了解，我尽量让你看到一个大轮廓吧。你如果要跟我交流也可以，不过要等到你到了更高层次，有一定基础再说吧。

错误很明显，文件1m不在当前目录也就是current directory下，你可以把1m复制到当前目录所在的文件夹下，或者把当前目录改成1m所在的文件夹就可以运行了。

matlab的m件名不能以数字开头，你改一下名称。

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