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第一单元 项目二 3.了解声音和图像的数字化 课件(共25张PPT)2022—2023学年沪科版(2019)高中信息技术必修1

日期:2024-11-27 科目:信息技术 类型:高中课件 查看:89次 大小:3088674B 来源:二一课件通
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(课件网) 声音和图像的数字化 DIGITIZATION OF SOUND AND IMAGES 1、什么是声音数字化? 2、声音数字化的过程? 3、什么是量化位数? 4、什么是声音的量化? 小组探究 Group exploration 00 5、什么是图像数字化? 6、图像数字化的过程? 7、什么是颜色深度? 8、什么是图像的量化? 01 声音的数字化 DIGITIZATION OF SOUND 声音数字化的过程 The process of digitizing sound 01 量化 采样 编码 采样即每隔一段时间在模拟声音信号的波形上采集一个幅度值 声音数字化的过程 The process of digitizing sound 01 采样 采样即每隔一段时间在模拟声音信号的波形上采集一个幅度值 声音数字化的过程 The process of digitizing sound 01 采样 采样即每隔一段时间在模拟声音信号的波形上采集一个幅度值 声音数字化的过程 The process of digitizing sound 01 采样 量化即用二进制数将采样得到的幅度值表示出来 声音数字化的过程 The process of digitizing sound 01 量化 声音数字化的过程 The process of digitizing sound 01 量化 量化位数即用记录每个幅度值所需要的二进制位数 确定量化位数 24 > 14 量化位数:4 声音数字化的过程 The process of digitizing sound 01 量化位数 确定量化位数:2k ≥ 取样点数 k的最小值即为量化位数 13个取样点量化位数为( )位 63个取样点量化位数为( )位 56个取样点量化位数为( )位 声音数字化的过程 The process of digitizing sound 01 量化 量化即用二进制数将采样得到的幅度值表示出来 划分幅度值范围 24 = 16 16 → 0~15 声音数字化的过程 The process of digitizing sound 01 量化 量化即用二进制数将采样得到的幅度值表示出来 确定采样点量化值 即四舍五入到幅度值 声音数字化的过程 The process of digitizing sound 01 量化 量化即用二进制数将采样得到的幅度值表示出来 用二进制数表示幅度值 编码即经过采样和量化,模拟信号转化为一组二进制数序列,再通过编码将其按照一定的规则记录下来 采用不同的编码方法,会形成不同格式的音频文件,如WAV格式、MP3格式等 声音数字化的过程 The process of digitizing sound 01 编码 声音数字化的过程 The process of digitizing sound 01 数据量 声音数字化的三要素是: 采样频率、量化位数、声道数 影响数字化后音频的数据量的大小及质量 数据量(单位:字节)= 数据率 × 持续时间 = (采样频率 × 量化位数 × 声道数)÷ 8 × 持续时间 例:一张CD—ROM中存放了1个小时的数字音乐(未经压缩),则其数据量是多少?(标准CD格式的采样频率为44.1kHz,量化位数为16位,双声道,声道数为2) 声音数字化的过程 The process of digitizing sound 01 数据量 数据量(单位:字节)= 数据率 × 持续时间 = (采样频率 × 量化位数 × 声道数)÷ 8 × 持续时间 02 图像的数字化 DIGITIZATION OF IMAGES 图像数字化的过程 The process of image digitization 02 量化 采样 编码 按一定的空间间隔自左到右、自上而下提取画面信息 将一幅连续的模拟图像在空间上转换成若干个离散的像素点 每个像素点呈现不同的颜色(彩色图像)或亮度(灰度图像) 图像数字化的过程 The process of image digitization 02 采样 位图(点阵图) 图像数字化的过程 The process of image digitization 02 量化 图像的量化:将采样得到的每个像素点的颜色或亮度用若干位二进制数表示出来 颜色深度(色彩位数):记录每个像素点所需的二进制位数 确定颜色深度:2k ≥ 颜色种数 k的最小值即为颜色深度 图像数字化的过程 The process of image digitization 02 颜色深度 确定颜色深度:2k ≥ 颜色种数 k的最 ... ...

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