本资源主要针对南京工程学院2012-2013学年第二学期的多媒体信息技术课程进行了复习要点总结。课程内容涉及多媒体的基本概念、考核方式及题型、具体知识点等，旨在帮助学生更好地准备期末考试。
1. 考核方式和题型：本课程采用闭卷考试，总评成绩由报告成绩（占20%）、平时表现（占10%）和期末考试（占70%）组成。考试题型包括填空、判断、选择和计算题，以及综合题，涵盖了理论和实践的全面考察。
2. 多媒体基础知识：
- 真彩色图像：每个像素颜色由R、G、B三个分量组成，每种颜色使用8位二进制表示，真彩色图像的最大颜色数为 \(2^8 \times 2^8 \times 2^8 = 16,777,216\)。
- 图像处理类型：图像增强与复原按作用域分为局部处理（如去噪）和全局处理（如色彩校正）。
- HSI模型：HSI模型的三个分量分别是色调(Hue)、饱和度(Saturation)和亮度(Intensity)。
- H.264算法：分为两层，编码层负责视频内容的高效表示，而网络适配层则负责数据的打包和传输。
3. 听觉感知现象与MPEG-1 Audio编码：人耳有同时性和频率掩蔽特性，MPEG-1 Audio Layer 2利用这些特性进行有损压缩。
4. 图像处理与特征：
- 直方图：描述像素灰度级分布但不涉及空间关系，表述错误。
- 模板滤波：边界处的影响程度确实会随着模板尺寸增大而减小。
- 搜索算法复杂性：全搜索块匹配算法虽然减少候选块数量，但不一定降低精度，具体影响取决于算法设计。
5. 题目练习：
- 全搜索块匹配算法中，16x16的当前块和30x30的搜索窗口，候选块数量为 \(30 \times 30 - (16-1) \times (16-1) = 225\)。
- 一秒钟双声道、8位量化、44.1kHz采样频率声音的不压缩数据量可通过公式 \(2 \times (44.1 \times 1000) / 8\) 计算得出，结果接近 \(43.07KB\)。
6. 图像处理技术：
- 去除亮点通常采用平滑滤波器，如均值滤波，因为这类滤波器能有效地平滑图像，减少噪声，从而去除亮点。具体操作会先将图像划分为小区域，取每个区域内的平均值作为该位置的新像素值，最后画出处理后的图像。
通过这份复习资料，学生可以系统地回顾和掌握多媒体信息技术的核心概念，熟悉考试形式，并通过练习题目提升实际操作能力。
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