Z字形扫描(201412-2)

本文介绍了一种图像编码算法中的Z字形扫描方法,通过两种不同思路实现了对n×n矩阵的Z字形扫描,并提供了详细的代码示例。

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问题描述
  在图像编码的算法中,需要将一个给定的方形矩阵进行Z字形扫描(Zigzag Scan)。给定一个n×n的矩阵,Z字形扫描的过程如下图所示:

  对于下面的4×4的矩阵,
  1 5 3 9
  3 7 5 6
  9 4 6 4
  7 3 1 3
  对其进行Z字形扫描后得到长度为16的序列:
  1 5 3 9 7 3 9 5 4 7 3 6 6 4 1 3
  请实现一个Z字形扫描的程序,给定一个n×n的矩阵,输出对这个矩阵进行Z字形扫描的结果。
输入格式
  输入的第一行包含一个整数n,表示矩阵的大小。
  输入的第二行到第n+1行每行包含n个正整数,由空格分隔,表示给定的矩阵。
输出格式
  输出一行,包含n×n个整数,由空格分隔,表示输入的矩阵经过Z字形扫描后的结果。
样例输入
4
1 5 3 9
3 7 5 6
9 4 6 4
7 3 1 3
样例输出
1 5 3 9 7 3 9 5 4 7 3 6 6 4 1 3
评测用例规模与约定
  1≤n≤500,矩阵元素为不超过1000的正整数。
题目的分析解答:
     这里提供两种解题思路,一种是纯找规律来进行实现的,还有一种是基于Z字形扫描的较常规处理办法,下面我们来详细介绍一下这两种解法。
其一:对矩阵的元素进行分析,发现扫描的路径大致是这样的:
0:  a[0][0]
1:  a[0][1]->a[1][0]
2:  a[2][0]->a[1][1]->a[0][2]
3:  a[0][3]->a[1][2]->a[2][1]->a[3][0]
4:  a[3][1]->a[2][2]->a[1][3]
5:  a[2][3]->a[3][2]
6:  a[3][3]
显然发现整个扫描过程是从0扫到2*(n-1)的,而且矩阵的两个下标之和等于扫描的顺序i,所以每一次只需要判断矩阵的扫描是从某一行开始还是从某一列开始,经过观察发现当扫面过程处于偶数时是在列开始的,因此整个过程就很好确定了。源代码如下所示:

#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;

int main()
{ int n;
cin>>n;
int a[500][500]={0};
for(int i=0;i<n;i++)
{
for(int j=0;j<n;j++)
{
cin>>a[i][j];
}
}
for(int i=0;i<=(2*(n-1));i++)
{
for(int k=0;k<n;k++ )
{
for(int j=0;j<n;j++)
{
if(k+j==i)
{
if(i%2==0)
{
cout<<a[j][k]<<" ";
}else{

cout<<a[k][j]<<" ";
}
}
}
}
}

return 0;
}

其二:

分析这类题,首先要找出扫描的规律,从题目中可以发现,扫描是成Z字形的。那么也就是说对于扫描输出有四种状态,每次输出要判定下一次的行走路线,走一步就输出一个。

四种状态为{right,leftDown,down,rightUp}。

开始我还怀疑,Z字形扫描矩阵是否能够遍历矩阵所有的元素。下面我们来分析一下:

1、前提是这个矩阵是一个n维方阵,假设为Anxn.

2、从输出当前的元素A[i][j],并根据当前的状态来判断下一步的扫描状态。该如何判断呢?可以发现每次在执行完当前状态后,行号i或者列号j都有可能发生改变,那么就可以结合当前状态和行,列号的取值来判定下一步的行走路线。

从上图中我们可以发现:

right状态始终在首行或者尾行上执行,并且执行right状态后列号j会增加1,即j = j+1。所以我们可以根据当前状态的下一步状态有两种:

当i == 0时,state = leftDown;

当i == n-1时,state = rightUp。

执行完leftDown状态后,i = i+1,j = j-1,其下一步状态有三种:

当 j == 0 && i != n-1时,state = down;

当 row == n-1时,state = right;

其它情况,state = leftDown(自身状态)。

对于rightUp和down状态,其分析方法和上面两种类似,就不再做分析。

综合上面分析来看,状态每次要发生改变的话,行号或者列号必须处于临界状态,即它们的取值为{0,n-1}。

#include <iostream>

using namespace std;

int A[501][501];
enum  Choice
{
    rightTowards,//向移动
    rightUp,//向右上移动
    down,//向下移动
    leftDown//向左下移动
};

void zigzagScan(int n)
{
    for (int i = 0; i < n; ++i)
    for (int j = 0; j < n; ++j)
        cin >> A[i][j];
    int row = 0, col = 0;
    Choice choice = rightTowards;
    //row = n-1&&col = n-1的情况在while循环结束后处理,防止出现越界的情况
    while (row != n - 1 || col != n - 1)
    {
        cout << A[row][col] << ' ';
        switch (choice)
        {
        case rightTowards:
            col++;
            if (row == 0)
                choice = leftDown;
            else
                choice = rightUp;
            break;
        case rightUp:
            row--;
            col++;
            if (row == 0 && col != n - 1)
                choice = rightTowards;
            else if (col == n - 1)
                choice = down;
            else
                choice = rightUp;
            break;
        case down:
            row++;
            if (col == 0)
                choice = rightUp;
            else
                choice = leftDown;
            break;
        case leftDown:
            row++;
            col--;
            if (col == 0 && row != n - 1)
                choice = down;
            else if (row == n - 1)
                choice = rightTowards;
            else
                choice = leftDown;
            break;
        }
    }
    cout << A[n - 1][n - 1];
}

void main(void)
{
    int n;
    while (cin >> n)
    {
        zigzagScan(n);
    }
}

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/MrZoloft/p/6187030.html

<think>嗯,用户这次聚焦在Z字形扫描的优势上,看来ta对视频编码中的扫描方式产生了兴趣。之前我详细解释过视频信号的扫描顺序(隔行/逐行),但用户现在明显想深入理解Z字形扫描在编码中的特殊价值。 从引用材料看,用户提供了四份参考资料:引用[1]直接对比了光栅扫描和Z字形扫描在H.264/HEVC中的应用;引用[3][4]展示了Z字形遍历的算法实现;引用[2]虽讲二维码但揭示了扫描顺序对信息重组的重要性。需要重点结合[1]和[3]展开。 用户可能正在研究视频压缩技术,或是算法学习者——因为ta跳过了基础概念直接追问优势,还附上了LeetCode例题。回答时既要讲清原理,也要突工程价值。 核心优势其实有三层:首先是频率特性,Z字形扫描本质是二维信号到一维序列的重新组织,通过优先扫描低频分量(人类视觉敏感区)实现高效压缩,离散余弦变换后的系数矩阵经Z扫描能形成长串零值,正好用游程编码[^1]。其次是递归友好性,HEVC的编码树单元(CTU)划分是不规则多边形,Z扫描的固定遍历顺序确保不同尺寸块都能顺序寻址[^1]。最后是算法简洁性,像LeetCode解法用flag反转方向就能实现,比传统行列遍历更优雅[^3]。 不过要注意避免术语轰炸,用户给的示例代码里就有实际应用场景。可以类比二维码识别:虽然引用[2]没直接说Z扫描,但二值化后的模块读取顺序直接影响解码效率——这和视频编码的数据重组逻辑是相通的。 最后生成的问题要引导用户思考更底层的机制,比如量化后系数的统计特性如何与扫描顺序配合,或者现代编码标准如何优化扫描模式。毕竟ta已经表现对算法细节的兴趣了。</think>Z字形扫描(Z-Scan)在视频编码和图像处理中具有显著优势,主要体现在**数据相关性利用**、**压缩效率提升**和**算法实现优化**三方面: --- ### 一、核心优势详解 #### 1. **高效利用空间相关性** - **原理**: Z字形扫描按对角线方向遍历二维数据(如DCT变换后的系数矩阵),优先访问**低频分量**(能量集中区域),最后处理高频分量(多为零值)。 **数学表达**: 设变换系数矩阵为 $C_{m \times n}$,扫描路径为: $$ \begin{cases} (0,0) \to (0,1) \to (1,0) \to (2,0) \to (1,1) \to \cdots \to (m-1,n-1) \end{cases} $$ - **效果**: 生成的一维序列中,**非零值集中在前部**,尾部形成长串零值,显著提升游程编码(RLE)效率[^1]。 #### 2. **提升压缩效率** - **与光栅扫描对比**: - 光栅扫描(行优先):按行遍历,高频分量可能分散现,压缩效率较低。 - Z字形扫描:将零值聚集在序列尾部,便于**游程编码**和**熵编码**(如Huffman编码)。 - **数据证明**: 在8×8 DCT块中,Z字形扫描可使零值的游程长度提高20%-40%,降低码率[^1]。 #### 3. **算法实现友好性** - **递归划分支持**: 在HEVC等现代编码标准中,编码单元(CU)需递归分割。Z字形扫描提供**固定遍历顺序**,无论CU如何划分,均能按相同路径寻址,简化递归逻辑[^1]。 - **硬件优化**: 扫描路径规则性强,适合硬件并行处理(如FPGA实现内存连续访问)。 #### 4. **抗失真能力** - **误码鲁棒性**: 传输错误若发生在序列尾部(高频区域),对视觉质量影响较小(人眼对低频更敏感)。 --- ### 二、典型应用场景 | **应用领域** | **作用** | **案例** | |--------------------|--------------------------------------------------------------------------|------------------------------| | **视频编码** | 转换DCT系数为高效压缩序列 | H.264/HEVC的熵编码阶段[^1] | | **矩阵存储** | 稀疏矩阵的压缩存储(如CSR格式) | 科学计算数据压缩 | | **图像处理** | 特征提取(如Zernike矩计算) | 二维码识别中的二值化处理[^2] | | **算法竞赛** | 二维数据结构遍历优化 | LeetCode Z字形变换[^3] | --- ### 三、技术实现示例 #### 1. **HEVC中的Z字形扫描** ```python # HEVC CU的Z字形遍历伪代码 def traverse_cu(block, x, y, size): if size == 4: # 最小CU process_pixel(block[x][y]) else: # 按Z顺序递归处理子块 traverse_cu(block, x, y, size//2) # 左上 traverse_cu(block, x, y+size//2, size//2) # 右上 traverse_cu(block, x+size//2, y, size//2) # 左下 traverse_cu(block, x+size//2, y+size//2, size//2) # 右下 ``` #### 2. **LeetCode Z字形变换优化** ```python # 引用[4]的改进方案(空间复杂度O(n)) def convert(s: str, numRows: int) -> str: if numRows == 1: return s rows = [''] * numRows row, step = 0, -1 # step控制方向 for char in s: rows[row] += char if row == 0 or row == numRows-1: step = -step # 转向 row += step return ''.join(rows) ``` > **优势**:避免二维数组存储,仅用一维字符串列表实现方向切换[^3][^4]。 --- ### 四、与光栅扫描对比总结 | **特性** | Z字形扫描 | 光栅扫描 | |------------------|----------------------------|---------------------------| | **数据相关性** | 高(能量集中区域优先) | 低(按固定行列顺序) | | **压缩效率** | 高(零值聚集) | 中等 | | **算法复杂度** | 低(规则路径易硬件实现) | 低(但压缩效率受限) | | **适用场景** | 变换编码、稀疏数据处理 | 原始像素处理 | > **关键结论**:Z字形扫描通过**数据重排**将视觉冗余转化为统计冗余,是视频编码压缩率提升的核心技术之一[^1]。 ---
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