基于加權信息論的矢量圖片格式轉換模型研究

徐小榮 黃秋波

摘要：圖片格式轉換工作開展的過程中，工作需要日益呈現多樣化特點，以加權信息論為基礎構建相應的轉換模型，不僅會提高矢量圖片格式轉換效率，而且還能滿足工作需要。文章在信息論介紹的基礎上，分析了矢量圖片格式轉換的必要性，最后以加權信息論為基礎對矢量圖片格式轉換模型展開探究。

關鍵詞：加權信息論；矢量圖片；格式轉換；模型探究

隨著先進技術的不斷升級和大范圍應用，矢量圖片格式越來越多，進而格式轉換要求也會相應多變，這在一定程度上加大了格式轉換難度，基于此，以加權信息論為基礎構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實意義，具體分析如下。

1 信息論基本介紹

所謂信息論，指的是應用數理統計以及概率論完成問題解決的數學學科，其中，需要解決的問題主要有信息熵、數據傳輸、數據壓縮、通信系統、密碼學等。簡言之，信息傳遞的過程中，為了全面了解信道容量，在統計背景下得出估算方法。本文介紹的加權信息論具有明顯的統計特點，它能將不同的事物有效關聯，總結事物特點和規律[1]。

2 矢量圖片格式轉換的必要性

矢量圖片進行格式轉換時，存在復雜的時空問題，再加上格式轉換要求不斷改變，要想達到轉換標準，務必總結屬性特點，全面掌握屬性數據，并將數據有序關聯，通過解決關聯問題完成圖片格式的順利轉化，明確顯示圖元標示。這一問題順利解決后，能在掌握對應關系的基礎上，順利解決數據分離現象，此外，還應在了解圖元之別的基礎上制定問題解決的有效策略，同時，順利繪制主鍵編碼表，這種方法統稱為等長碼。經實踐應用可知，等長碼會忽視矢量圖片特點，并且圖元統計學特點不在考慮的范圍內，這種僅借助數學法完成分析任務的表現會減少時間復雜度的改進機會，并且格式特點也會片面總結。

由此可知，應用統計特點明顯的加權信息論完成矢量圖片格式的順利轉換，并構建合理的信息熵模型，能在趨近統計學特點的基礎上，提高編碼策略的應用率，大大優化編碼性能。需要說明的是，本文成立的信息熵模型主要以分形盒維數和自然測度為基礎，它在總結等長碼策略優勢的基礎上，豐富自身的應用性能[2]。

3 以加權信息論為基礎的矢量圖片格式轉換

總結上述介紹的內容，建立加權信息熵模型，并通過仿真實驗分析矢量圖片格式轉換，這不僅能夠增強說服力，而且還能使人們全面了解格式轉換過程和意義。

3.1 模型建立

盒維數在平面結構中具有良好的適用性，它主要應用特定測量方法完成結構應用目標，其在適當調整的基礎上，又能滿足空間結構應用需要，它的應用優點主要體現在兩方面，第一方面即應用便捷，第二方面即自動化計算。盒維數內部子集數量較多，并且子集盒維數計算公式相對固定，實際計算的過程中，分辨率與迭代次數呈反比例相關，即分辨率越大、迭代次數越少；分辨率越小、迭代次數越多。有關學者提出了相應的計算方法，但這一方法具有較大的運算量，與盒維數計算方法相仿。盒維數參與計算的過程中，應注意這一現象，即內部個別盒子被訪問后，根據訪問軌跡合理確定計算次數，以免因計算次數過少影響分析結果，這主要是因為盒維數不能準確顯示軌道點的分布情況，進而應借助自然測度提供的方案進行問題解決。分析空間M中開子集H，將軌道內（a0，al，a2，…A）進入開子集H中的次數具體記錄，假設迭代次數不斷增加，進入開子集H中的百分比無大幅度波動，這時百分比有自然測度之稱，其在系統中表示為u （H）。自然測度具有長期統計特點，其在迭代過程中的應用效果較明顯，傳統盒維數算法在盒子計數中片面應用，本文介紹的加權信息論能在自然維度的引導下完成盒子的累計統計，因此，軌道足跡較多之處對計算結果具有較大影響，相對比而言，軌道足跡較少的地方對盒子計算結果影響較少。

應用公式代入了解開子集H的統計特點，能在掌握統計特點的基礎上全面了解對應業務的統計特點。分析矢量圖片特點，由于圖元形式多樣，并且圖元所在區域不相一致，進而圖元意義存在差異，受區域大小影響，數據量與區域大小成正比，即大區域中蘊含豐富的數據量，小區域中的數據量相對較少。同一矢量圖片地圖中，小區域出現頻率遠遠高于大區域，但這并不影響區域重要性，如果小型區域和大型區域在同一時間內出現，這時應優先處理大型區域。針對公式中的圖元進行加權處理，大型區域盒子計算結果的真實性具有較大影響，小型區域盒子計算結果的影響較小[3]。

總結上述內容，應用WEMFBCDNM主鍵編碼生成算法分析其在圖元集中的可行性。首先，明確編碼長度；其次，總結圖元綜合特征值，并對其進行統一處理；然后，獲取事件序列長度以及圖元編碼，通過圖元集特征值持續積累，使其積累值>1/2，集合內部元素編碼增添一位‘1，重復執行編碼添加工作，確保每個圖元都有各自的編碼，待圖元編碼確定后得知圖元最長碼；最后，這一事件序列長度為0時，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 仿真實驗

通過仿真實驗對比分析等長碼和上述算法——WEMFBCDNM的性能，實驗案例主要為格式向ScalableVector Graphics格式轉化，在此期間，合理設定模擬環境，有序完成元素分類圖（見圖1），該圖組成內容細分為MID、點、弧線、區域、折線、橢圓、文字、線、圓角矩形、矩形。由于圖片格式轉化存在條件限制，進而事件序列也會有特定的拓展區域，序列長度相對固定，因此，在規定的碼長內進行信息編碼處理，僅將符合條件的事件序列進行編碼處理即可。以M市地圖為例進行實驗測試，合理設置碼長，詳細記錄計算機路徑，了解其在WEMFBCDNM算法處理后的圖元集的步驟數，并對步驟數統計、累積；了解等長碼處理后的圖元集步驟數，與上述算法一樣，完成步驟數的具體統計和有序累積[4]。

3.3 試驗結果

總結上述仿真實驗過程，要想全面了解性能提升效果，應對比分析主鍵生成策略，即限制最大碼長5對應的WEMFBCDNM為3.346 5，等長碼為5；限制最大碼長8對應的WEMFBCDNM為3.220 1，等長碼為5；限制最大碼長16對應的WEMFBCDNM為3.200 2，等長碼為5。將其進行誤差平方和分析，分析可知，迭代次數在0～1之間，誤差平方和逐漸增加；迭代次數在1～2之間，誤差平方和增長速度緩慢。從中可以看出，WEMFBCDNM算法取得的實驗效果相對良好，該算法性能明顯優越于等長碼，進而WEMFBCDNM算法的應用空間相對廣闊。仿真實驗中還能看出，WEMFBCDNM算法應用的過程中，個別圖元碼長大于等長碼碼長，但由于碼長具有條件限制，進而WEMFBCDNM算法的應用也存在一定限制，一旦碼長超過限定條件，則該算法不具適用性。碼長限定標準逐漸放寬后，WEMFBCDNM算法的應用頻率相對較高，該算法的應用優勢以及良好性能也能全面彰顯，該算法應用期間，編碼性能增幅速度減緩，進而格式轉化的復雜度相應增加，計算機查詢過程中會浪費大量時間，最終會增加運行成本，導致經濟效益降低[5]。

4 結語

本文探究矢量圖片格式轉換這一論題，通過建立加權信息熵模型，具體掌握編碼策略問題，并在仿真實驗中了解等長碼、WEMFBCDNM算法的性能，全面掌握二者的優勢和消極影響，這能為時間開銷降低、均衡增值獲取提供研究思路。除此之外，加權信息論為基礎的適量圖片格式轉化效率能夠大大提高，這對加權信息論應用范圍擴大具有促進作用，同時，還能豐富理論內容，充分發揮理論在實踐中的指導作用。矢量圖片格式順利轉換能夠大大提高工作效率，及時滿足工作需要。

[參考文獻]

[1]肖駿.Word、PDF與CorelDRAW綜合處理期刊矢量插圖的應用[J].中國科技期刊研究，2017 （11）：1043-1046.

[2]張艷，張琦基于圖片的三維造型及雕刻加工研究[J]無線互聯科技，2017 （6）：94-95.

[3]袁驚滔基于MASTERCAM和ARTCAM的圖片三維造型與加工[J].航空精密制造技術，2015 （3）：57-59

[4]袁驚滔.基于ARTCAM的圖片造型與加工[J].價值工程，2011（ 28）：143-144.

[5]付慶興，孫永雄，吳海基于加權信息論的矢量圖片格式轉換模型[J]吉林大學學報（信息科學版），2011（1）：78-82.