基于加权信息论的矢量图片格式转换模型研究

徐小荣 黄秋波

摘要：图片格式转换工作开展的过程中，工作需要日益呈现多样化特点，以加权信息论为基础构建相应的转换模型，不仅会提高矢量图片格式转换效率，而且还能满足工作需要。文章在信息论介绍的基础上，分析了矢量图片格式转换的必要性，最后以加权信息论为基础对矢量图片格式转换模型展开探究。

关键词：加权信息论；矢量图片；格式转换；模型探究

随着先进技术的不断升级和大范围应用，矢量图片格式越来越多，进而格式转换要求也会相应多变，这在一定程度上加大了格式转换难度，基于此，以加权信息论为基础构建信息熵模型是十分必要的。本文探究这一论题具有一定现实意义，具体分析如下。

1 信息论基本介绍

所谓信息论，指的是应用数理统计以及概率论完成问题解决的数学学科，其中，需要解决的问题主要有信息熵、数据传输、数据压缩、通信系统、密码学等。简言之，信息传递的过程中，为了全面了解信道容量，在统计背景下得出估算方法。本文介绍的加权信息论具有明显的统计特点，它能将不同的事物有效关联，总结事物特点和规律[1]。

2 矢量图片格式转换的必要性

矢量图片进行格式转换时，存在复杂的时空问题，再加上格式转换要求不断改变，要想达到转换标准，务必总结属性特点，全面掌握属性数据，并将数据有序关联，通过解决关联问题完成图片格式的顺利转化，明确显示图元标示。这一问题顺利解决后，能在掌握对应关系的基础上，顺利解决数据分离现象，此外，还应在了解图元之别的基础上制定问题解决的有效策略，同时，顺利绘制主键编码表，这种方法统称为等长码。经实践应用可知，等长码会忽视矢量图片特点，并且图元统计学特点不在考虑的范围内，这种仅借助数学法完成分析任务的表现会减少时间复杂度的改进机会，并且格式特点也会片面总结。

由此可知，应用统计特点明显的加权信息论完成矢量图片格式的顺利转换，并构建合理的信息熵模型，能在趋近统计学特点的基础上，提高编码策略的应用率，大大优化编码性能。需要说明的是，本文成立的信息熵模型主要以分形盒维数和自然测度为基础，它在总结等长码策略优势的基础上，丰富自身的应用性能[2]。

3 以加权信息论为基础的矢量图片格式转换

总结上述介绍的内容，建立加权信息熵模型，并通过仿真实验分析矢量图片格式转换，这不仅能够增强说服力，而且还能使人们全面了解格式转换过程和意义。

3.1 模型建立

盒维数在平面结构中具有良好的适用性，它主要应用特定测量方法完成结构应用目标，其在适当调整的基础上，又能满足空间结构应用需要，它的应用优点主要体现在两方面，第一方面即应用便捷，第二方面即自动化计算。盒维数内部子集数量较多，并且子集盒维数计算公式相对固定，实际计算的过程中，分辨率与迭代次数呈反比例相关，即分辨率越大、迭代次数越少；分辨率越小、迭代次数越多。有关学者提出了相应的计算方法，但这一方法具有较大的运算量，与盒维数计算方法相仿。盒维数参与计算的过程中，应注意这一现象，即内部个别盒子被访问后，根据访问轨跡合理确定计算次数，以免因计算次数过少影响分析结果，这主要是因为盒维数不能准确显示轨道点的分布情况，进而应借助自然测度提供的方案进行问题解决。分析空间M中开子集H，将轨道内（a0，al，a2，…A）进入开子集H中的次数具体记录，假设迭代次数不断增加，进入开子集H中的百分比无大幅度波动，这时百分比有自然测度之称，其在系统中表示为u （H）。自然测度具有长期统计特点，其在迭代过程中的应用效果较明显，传统盒维数算法在盒子计数中片面应用，本文介绍的加权信息论能在自然维度的引导下完成盒子的累计统计，因此，轨道足迹较多之处对计算结果具有较大影响，相对比而言，轨道足迹较少的地方对盒子计算结果影响较少。

应用公式代入了解开子集H的统计特点，能在掌握统计特点的基础上全面了解对应业务的统计特点。分析矢量图片特点，由于图元形式多样，并且图元所在区域不相一致，进而图元意义存在差异，受区域大小影响，数据量与区域大小成正比，即大区域中蕴含丰富的数据量，小区域中的数据量相对较少。同一矢量图片地图中，小区域出现频率远远高于大区域，但这并不影响区域重要性，如果小型区域和大型区域在同一时间内出现，这时应优先处理大型区域。针对公式中的图元进行加权处理，大型区域盒子计算结果的真实性具有较大影响，小型区域盒子计算结果的影响较小[3]。

总结上述内容，应用WEMFBCDNM主键编码生成算法分析其在图元集中的可行性。首先，明确编码长度；其次，总结图元综合特征值，并对其进行统一处理；然后，获取事件序列长度以及图元编码，通过图元集特征值持续积累，使其积累值>1/2，集合内部元素编码增添一位‘1，重复执行编码添加工作，确保每个图元都有各自的编码，待图元编码确定后得知图元最长码；最后，这一事件序列长度为0时，则代表WEMFBCDNM主键编码生成算法在这一图元集中的适用效果较差。

3.2 仿真实验

通过仿真实验对比分析等长码和上述算法——WEMFBCDNM的性能，实验案例主要为格式向ScalableVector Graphics格式转化，在此期间，合理设定模拟环境，有序完成元素分类图（见图1），该图组成内容细分为MID、点、弧线、区域、折线、椭圆、文字、线、圆角矩形、矩形。由于图片格式转化存在条件限制，进而事件序列也会有特定的拓展区域，序列长度相对固定，因此，在规定的码长内进行信息编码处理，仅将符合条件的事件序列进行编码处理即可。以M市地图为例进行实验测试，合理设置码长，详细记录计算机路径，了解其在WEMFBCDNM算法处理后的图元集的步骤数，并对步骤数统计、累积；了解等长码处理后的图元集步骤数，与上述算法一样，完成步骤数的具体统计和有序累积[4]。

3.3 试验结果

总结上述仿真实验过程，要想全面了解性能提升效果，应对比分析主键生成策略，即限制最大码长5对应的WEMFBCDNM为3.346 5，等长码为5；限制最大码长8对应的WEMFBCDNM为3.220 1，等长码为5；限制最大码长16对应的WEMFBCDNM为3.200 2，等长码为5。将其进行误差平方和分析，分析可知，迭代次数在0～1之间，误差平方和逐渐增加；迭代次数在1～2之间，误差平方和增长速度缓慢。从中可以看出，WEMFBCDNM算法取得的实验效果相对良好，该算法性能明显优越于等长码，进而WEMFBCDNM算法的应用空间相对广阔。仿真实验中还能看出，WEMFBCDNM算法应用的过程中，个别图元码长大于等长码码长，但由于码长具有条件限制，进而WEMFBCDNM算法的应用也存在一定限制，一旦码长超过限定条件，则该算法不具适用性。码长限定标准逐渐放宽后，WEMFBCDNM算法的应用频率相对较高，该算法的应用优势以及良好性能也能全面彰显，该算法应用期间，编码性能增幅速度减缓，进而格式转化的复杂度相应增加，计算机查询过程中会浪费大量时间，最终会增加运行成本，导致经济效益降低[5]。

4 结语

本文探究矢量图片格式转换这一论题，通过建立加权信息熵模型，具体掌握编码策略问题，并在仿真实验中了解等长码、WEMFBCDNM算法的性能，全面掌握二者的优势和消极影响，这能为时间开销降低、均衡增值获取提供研究思路。除此之外，加权信息论为基础的适量图片格式转化效率能够大大提高，这对加权信息论应用范围扩大具有促进作用，同时，还能丰富理论内容，充分发挥理论在实践中的指导作用。矢量图片格式顺利转换能够大大提高工作效率，及时满足工作需要。

[参考文献]

[1]肖骏.Word、PDF与CorelDRAW综合处理期刊矢量插图的应用[J].中国科技期刊研究，2017 （11）：1043-1046.

[2]张艳，张琦基于图片的三维造型及雕刻加工研究[J]无线互联科技，2017 （6）：94-95.

[3]袁惊滔基于MASTERCAM和ARTCAM的图片三维造型与加工[J].航空精密制造技术，2015 （3）：57-59

[4]袁惊滔.基于ARTCAM的图片造型与加工[J].价值工程，2011（ 28）：143-144.

[5]付庆兴，孙永雄，吴海基于加权信息论的矢量图片格式转换模型[J]吉林大学学报（信息科学版），2011（1）：78-82.