图像的压缩与存储

图像压缩原理
图像压缩原理是通过减少图像数据的存储量来实现的。

具体来说，图像压缩原理涉及到以下几个方面。

1. 去除冗余信息：图像中通常存在大量冗余信息，例如连续相同颜色的像素或者相似颜色的像素。

通过将这些冗余信息进行去除或者压缩，可以达到减少图像存储量的目的。

2. 空间域压缩：在空间域压缩中，通过减少像素的数量或者减少像素的位数来减少图像文件的大小。

一种常见的空间域压缩算法是基于四色彩色的量化压缩方法，通过降低每个像素颜色的位数来减少存储空间。

3. 频域压缩：频域压缩是将图像从空间域转换为频域，利用图像在频域中的特性来进行压缩。

其中一种常见的频域压缩方法是基于离散余弦变换（DCT）的压缩方法，它将图像转换为频域信号，并利用频域信号中较小的系数来表示图像。

4. 熵编码：熵编码是一种无损压缩方法，通过对图像数据进行统计分析，利用出现频率较高的数据用较短的码字表示，从而减少图像文件的存储大小。

综上所述，图像压缩通过去除冗余信息、空间域压缩、频域压缩和熵编码等方法来减少图像数据的存储量。

这些方法可以单独应用，也可以结合使用，以达到更好的压缩效果。

图像处理中的图像压缩与恢复方法图像压缩是在图像处理领域中非常重要的一项技术。

在计算机视觉、数字通信以及存储等领域中，图像压缩可以大幅减少图像数据的大小，从而提高数据传输速度和存储效率。

同时，图像恢复则是在压缩后的图像还原以及修复中起到重要作用的技术。

在本文中，我们将介绍一些常见的图像压缩与恢复方法。

一. 图像压缩方法1. 无损压缩方法无损压缩方法是一种能够通过压缩图像数据，但不会导致图像失真的技术。

其中，最常见的无损压缩方法为预测编码和霍夫曼编码。

预测编码基于图像中像素之间的冗余性，通过预测后续像素的值，然后用预测值与实际值之间的差值进行编码。

其中，最著名的预测编码算法包括差分编码和游程编码。

霍夫曼编码是一种变长编码方式，利用出现频率较高的像素值分配较短的编码，而较低频率的像素值分配较长的编码。

通过统计每个像素值出现的频率，并根据频率构建霍夫曼树，可以实现对图像数据进行无损压缩。

2. 有损压缩方法有损压缩方法是一种能够通过压缩图像数据，但会导致图像失真的技术。

其中，最常见的有损压缩方法为离散余弦变换（DCT）和小波变换。

DCT是一种将图像从空间域转换到频域的方法，它能够将图像中的冗余信息集中在低频分量中，而将高频细节信息消除或减少。

通过对DCT系数进行量化和编码，可以实现对图像数据进行有损压缩。

小波变换是一种将图像分解成多个不同分辨率的频带的方法，通过对每个不同分辨率的频带进行量化和编码，可以实现对图像数据的有损压缩。

与DCT相比，小波变换可以更好地保留图像的局部细节。

二. 图像恢复方法1. 重建滤波器方法重建滤波器方法是在压缩图像恢复时常用的一种技术。

它是通过在图像的压缩域对被量化或编码的数据进行逆操作，将压缩后的图像数据恢复到原始图像。

常用的重建滤波器方法包括最近邻插值、双线性插值和双立方插值。

最近邻插值是一种简单的插值方法，它通过选择离目标位置最近的像素值来进行插值。

虽然该方法计算速度较快，但会导致图像失真。

数字图像处理中的图像压缩技术研究数字图像处理是指通过计算机技术对图像进行处理和分析，其中图像压缩技术是数字图像处理领域中的一个重要分支。

图像压缩技术的作用是将图像压缩成较小的数据量，方便图像的传输和存储。

本文将详细介绍数字图像处理中的图像压缩技术的研究。

一、图像压缩的概念图像压缩是指通过一定的技术手段将图像的数据量进行压缩，从而减小图像的体积，达到方便传输和存储的目的。

图像压缩主要分为有损压缩和无损压缩两种方式。

无损压缩是指在压缩图像的同时，不会对图像的质量造成影响，可以完全还原出原始的图像。

而有损压缩则是在压缩图像的过程中，会对图像的质量进行一定程度上的损失，但是压缩后的图像数据量会大大降低。

二、图像压缩技术的应用图像压缩技术在数字图像处理中有着广泛的应用。

首先，在图像的传输和存储过程中，若图像数据量过大，会导致传输时间长和存储空间不足等问题，将图像压缩后可以解决这些问题。

其次，在数字影像处理、电子商务、医学影像、视频会议等领域也有着重要的应用。

三、无损压缩技术1. Run-length Encoding （RLE）Run-length Encoding是一种基于像素行的无损压缩技术，它通过对图像中像素出现的连续长度进行编码来达到压缩图像的目的。

当像素值连续出现时，RLE算法只需要储存一个出现的值和像素值的个数，从而达到降低图像数据量的目的。

2. Huffman encodingHuffman encoding是一种基于概率的无损压缩技术，它可以通过编码表来描述图像中出现的像素。

在Huffman encoding中，出现频率较高的像素会使用较短的编码，而出现频率较低的像素则会使用较长的编码。

四、有损压缩技术1. Discrete Cosine Transform（DCT）DCT是一种基于频域的图像压缩方法，实现图像的有损压缩。

该方法将图像通过预处理分为不同的块，对每个块进行离散余弦变换，从而达到较好的压缩效果。

图像处理中的数字图像压缩数字图像压缩在图像处理中扮演着重要的角色。

数字图像压缩可以将图像数据压缩成更小的文件大小，更方便存储和传输。

数字图像压缩分为有损和无损两种不同的技术，本文将详细讨论这两种数字图像压缩方法。

一、无损压缩无损压缩是数字图像压缩中最常用的技术之一。

无损压缩的优点是可以保持图片原始数据不被丢失。

这种方法适用于那些需要保持原始画质的图片，例如医学成像或者编程图像等。

无损压缩的主要压缩方法有两种：一种是基于预测的压缩，包括差异编码和改进变长编码。

另一种是基于统计的压缩，其中包括算术编码和霍夫曼编码。

差异编码是一种通过计算相邻像素之间的差异来达到压缩目的的方法。

它依赖于下一像素的值可以预测当前像素值的特性。

改进的变长编码是一种使用预定代码值来表示图像中频繁出现的值的压缩技术。

它使用变长的代码，使得频繁出现的值使用较短的代码，而不常用的值则使用较长的代码。

算术编码是一种基于统计的方法，可以将每个像素映射到一个不同的值范围中，并且将像素序列编码成一个单一的数值。

霍夫曼编码也是一种基于统计的压缩方法。

它通过短代码表示出现频率高的像素值，而使用长代码表示出现频率较低的像素值。

二、有损压缩有损压缩是另一种数字图像压缩技术。

有损压缩方法有一些潜在的缺点，因为它们主要取决于压缩率和压缩的精度。

在应用有损压缩技术之前，必须确定压缩强度，以确保压缩后的图像满足预期的需求。

有损压缩方法可以采用不同的算法来实现。

这些算法包括JPEG、MPEG和MP3等不同的格式。

JPEG是最常用的有损压缩算法，它在压缩时可以通过调整每个像素所占用的位数来减小图像的大小。

MPEG是用于压缩视频信号的一种压缩技术。

它可以将视频信号分成多个I帧、P帧和B帧。

I帧代表一个完整的图像，而P帧和B帧则包含更少的信息。

在以后的编码中，视频编码器使用压缩技术将视频序列压缩成较小的大小。

MP3是一种广泛使用的音频压缩技术，它使用了同样的技术，包括频域转换、量化和哈夫曼编码。

计算机图像处理中的图像压缩与图像恢复算法图像压缩和图像恢复算法是计算机图像处理领域中非常重要的技术，它们可以对图像进行有效的压缩和恢复，实现图像数据在存储、传输和显示过程中的高效利用。

本文将介绍图像压缩与图像恢复算法的基本原理和常用方法。

一、图像压缩算法图像压缩算法是通过去除冗余信息和减少图像数据量来实现图像压缩的。

常见的图像压缩算法主要包括无损压缩和有损压缩两种。

1. 无损压缩算法无损压缩算法是指在图像压缩的过程中不丢失原始图像的任何信息，使得压缩后的图像与原始图像完全一致。

常用的无损压缩算法有：（1）Huffman 编码算法：通过构建霍夫曼树将出现频率较高的像素值赋予较短的编码长度，提高编码效率；（2）LZW 压缩算法：通过构建字典表来进行压缩，将图像中重复的像素值用较短的编码表示，进一步减少数据量。

2. 有损压缩算法有损压缩算法是在压缩的过程中有意丢失一定的图像信息，从而实现更高的压缩比。

常用的有损压缩算法有：（1）JPEG 压缩算法：通过离散余弦变换（DCT）将图像转化为频域表示，再利用量化和熵编码等技术对图像数据进行压缩；（2）Fractal 压缩算法：将图像分解为一系列局部细节，并利用自相似性进行压缩。

二、图像恢复算法图像恢复算法是指在图像受到损坏或失真后，通过一系列算法恢复出原始图像的过程。

常见的图像恢复算法主要包括插值算法和去噪算法。

1. 插值算法插值算法是一种用于根据已知图像信息来估计未知像素值的方法。

常见的插值算法有：（1）最近邻插值算法：根据离目标像素最近的已知像素值进行估计；（2）双线性插值算法：利用目标像素周围的已知像素值进行加权平均估计；（3）双三次插值算法：在双线性插值的基础上，通过考虑更多的邻域像素值进行估计。

2. 去噪算法去噪算法可以有效地去除图像中的噪声，恢复出原始图像的清晰度。

常见的去噪算法有：（1）中值滤波算法：利用像素周围邻域像素的中值来估计目标像素值，对于椒盐噪声和脉冲噪声有较好的去除效果；（2）小波去噪算法：利用小波变换将图像分解为不同的频率分量，通过阈值处理来剔除噪声。

《图形图像的存储格式与数据压缩》教学设计授课教师：刘东教学目标：1、比较图像文件常见的3种存储格式（BMP、JPG、GIF），知道图形、图像文件存储格式的多样性；２、理解数据压缩的意义；３、了解多媒体文件压缩的宏观原理；４、了解无损压缩和有损压缩的区别教学重点：图像文件存储格式的多样性；多媒体文件压缩的宏观原理；无损压缩与有损压缩教学难点：无损压缩和有损压缩的区别教学方法：讲授、任务驱动、自主学习法教学准备：导学案、福昕阅读器、WinRAR软件、教学课件教学课时：一课时教学过程：环节一：引入1、利用广播软件向学生展示和明确本节学习目标2、学生预习指定的教材内容：用Foxit Reader打开电子版教材，预习：32/151——33/151问题1：在我们的电脑和网络中的图像形式多样，它们都是什么格式的？如何查看图像的扩展名？（用详细资料方式）环节二：实践活动1：文件夹中的“高级中学.bmp”利用画图程序分别另存为JPG格式和GIF格式，对比其文件大小和清晰度的变化，将其记录在表 1，并根据数据给出结论。

➢1、用画图程序打开“高级中学.bmp”，利用“文件”菜单中的“另存为“将其转换为JPG格式；➢2、用画图程序打开“高级中学.bmp”，利用“文件”菜单中的“另存为“将其转换为GIF格式；➢3、分别记录“高级中学.bmp”、“高级中学.JPG”、“高级中学.GIF”三个文件的大小和清晰度，对比给出一个结论环节三：实践活动2：用WinRAR 工具分别对“实践活动2”文件夹中的“导学案.doc ”和“高级中学.bmp ”进行压缩，把压缩之前的文件大小和压缩之后的文件大小进行对比。

用压缩后的文件大小除以压缩之前的文件大小，这样就得出了压缩比，把结果填写在表2 。

1、压缩“导学案.doc ”；2、压缩 “高级中学.bmp ”；3、填写表—2，压缩比用约等于1：n （n>1）的形式表示。

而使用编码方式转换的图像压缩比小（BMP 、JPG 、GIF ），引出有损压缩与无损压缩的概念。

图像压缩技术、传输技术及存储技术的综合优化研究1.摘要本文旨在研究图像压缩技术、传输技术及存储技术的综合优化。

具体来说，将探讨如何通过适当的压缩方法和传输技术，提高图像传输的效率和质量，同时减少存储空间的占用。

首先，将回顾目前主流的图像压缩算法，包括JPEG、JPEG2000、PNG和WebP等，以及它们的优缺点。

其次，将介绍一些在图像传输方面具有代表性的技术，例如HTTP协议、FTP协议和P2P网络等。

最后，将针对大规模图像数据的存储问题，探讨如何优化存储方案，以确保数据的可靠性和高效性。

在论文的研究方法方面，将采用实验室测试的方式进行评估和对比分析。

具体来说，将基于不同的压缩算法和传输技术，设计并实现一个图像传输系统，通过比较不同方案的数据传输速度、图像质量和存储空间占用等指标，进一步优化综合方案。

此外，将提供详细的实验数据和分析结果，为后续的研究提供借鉴和参考。

最终，期望通过本文的研究，为图像处理和数据存储领域提供一些有益的思路和方案。

2.引言引言是学术论文的开篇之章，目的是为读者介绍研究主题、研究目的和研究意义。

本文旨在进行图像压缩技术、传输技术和存储技术的综合优化研究。

随着网络技术和数字图像的快速发展，图像压缩、传输和存储技术在图像处理中得到广泛应用。

当前，减小图像数据的传输量和存储空间已成为研究的热点。

因此，本文旨在通过优化压缩技术、传输技术和存储技术的综合效率，提高图像处理的效率和质量，为相关领域的研究提供有益的参考。

在本研究中，将重点探讨图像压缩技术、传输技术和存储技术的优缺点，并以基于JPEG和PNG的图像压缩算法为案例进行分析。

同时，将介绍在网络传输过程中引起的数据丢失、延迟和带宽限制等问题，探讨其对图像传输质量的影响。

此外，还将研究一些常用的图像存储方案，如基于磁盘和基于云的存储技术，并比较其在图像存储中的优劣。

最后，本文将提出一种基于图像压缩、传输和存储优化的综合方案，提升图像处理的效率和质量。

图像压缩毕业论文图像压缩毕业论文图像压缩作为计算机图形学中的重要研究方向，在现代社会中具有广泛的应用。

本篇毕业论文旨在探讨图像压缩的原理、方法和应用，并对其在实际应用中的优缺点进行分析和比较。

一、图像压缩的原理图像压缩是通过减少图像数据的冗余性来减小图像文件的大小，从而实现存储和传输的效率提升。

其原理主要包括两个方面：无损压缩和有损压缩。

1. 无损压缩：无损压缩是指在压缩过程中不丢失任何图像信息，即压缩后的图像与原始图像完全一致。

常见的无损压缩算法有Run Length Encoding (RLE)、Lempel-Ziv-Welch (LZW) 等。

无损压缩适用于对图像质量要求较高的场景，如医学图像、卫星图像等。

2. 有损压缩：有损压缩是指在压缩过程中会有一定的信息丢失，但在人眼感知上不明显。

有损压缩可以通过去除图像中的冗余信息、降低色彩精度等方式来实现。

常见的有损压缩算法有JPEG、GIF等。

有损压缩适用于对图像质量要求相对较低的场景，如网页图片、社交媒体图片等。

二、图像压缩的方法图像压缩的方法主要包括基于变换的压缩方法和基于预测的压缩方法。

1. 基于变换的压缩方法：基于变换的压缩方法是将图像转换到另一个表示域，通过对表示域的系数进行编码来实现压缩。

其中最常用的方法是离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）。

DCT将图像从空间域转换到频率域，通过保留重要的低频系数，去除高频噪声，从而实现图像压缩。

2. 基于预测的压缩方法：基于预测的压缩方法是通过对图像的像素进行预测来减小冗余信息。

其中最常用的方法是差分编码（Differential Coding）和运动补偿（Motion Compensation）。

差分编码通过计算像素与其邻域像素之间的差异来进行编码，而运动补偿则是利用图像序列中的运动信息来进行编码，从而实现图像压缩。

三、图像压缩的应用图像压缩在现代社会中有着广泛的应用，涉及到许多领域。

多模态数据的压缩与存储技术第一章引言多模态数据是指包含不同类型数据的信息，如图像、音频、视频等。

随着信息技术的快速发展，多模态数据在各个领域中得到了广泛应用。

然而，多模态数据的存储和传输是一个挑战，因为不同类型的数据具有不同的特征和压缩需求。

为了有效地压缩和存储多模态数据，研究人员提出了各种压缩与存储技术。

本文将探讨这些技术，并分析其优势和局限性。

第二章多模态数据压缩技术2.1 图像压缩技术图像是最常见的一种多模态数据类型。

传统的图像压缩方法包括无损和有损两种方法。

无损方法通过减少冗余信息来实现图像的无失真压缩，如Huffman编码、LZW编码等。

有损方法通过牺牲一定程度上图像质量来实现更高程度上地压缩比率，如JPEG、JPEG2000等。

2.2 音频压缩技术音频是另一种常见的多模态数据类型。

为了实现音频文件在存储和传输过程中的高效率，研究人员提出了多种音频压缩技术。

其中，最常用的是MP3和AAC。

这些压缩算法通过减少音频中的冗余信息和人耳听觉特性来实现高压缩比率。

2.3 视频压缩技术视频是多模态数据中最复杂的一种类型。

视频数据包含了大量的图像帧和音频信息，因此需要更复杂的压缩算法来实现高效率的存储和传输。

常用的视频压缩标准包括MPEG-2、MPEG-4、H.264等。

第三章多模态数据存储技术3.1 存储介质选择多模态数据存储需要选择合适的介质来满足大容量、高速度、可靠性等要求。

目前常用的存储介质包括硬盘、固态硬盘（SSD）、磁带等。

不同介质具有不同特点，需要根据具体需求进行选择。

3.2 数据冗余消除为了提高存储效率，研究人员提出了各种冗余消除技术。

其中最常见的是去重技术，通过识别重复数据块并只保存一份来减少存储空间。

另外，还有压缩算法中的冗余消除技术，如JPEG中的DCT变换和Huffman编码。

3.3 数据索引与检索多模态数据存储需要高效的数据索引和检索方法。

常见的方法包括基于特征的索引、基于内容的索引、基于标签的索引等。

《图形图像得存储格式与压缩》电子教案教学内容及课时安排(2课时):根据学生基础上课说明:这就是我们送教下乡第一次得一节课,学校就是克州阿克陶县巴仁乡巴仁中学,因为活动安排得时间紧,跟学校相关人员联系不上,所以按她们报得课程题目准备, 对学生与学校条件,学生情况都不了解得情况下进行了,备课充分,但上课过程中因机房环境不熟悉、学生基础水平不了解得原因,所以本来一节课得内容,因为一节课40分钟,学生鼠标键盘操作不熟练等可分两个课时上。

教学目标:一、知识与技能1、了解图形图像文件存储与压缩得基本方法。

2、掌握图形、图像文件压缩工具得用法。

(接受不了就下节讲)二、情感、态度与价值观:让学生对图形进行观察,对比、讨论、交流激发学生得好奇心与求知欲,并在不断得发现问题解决问题得过程中获得成功得体验。

三、过程与方法:通过观察学生们提供得图片大小清晰度得变化,培养学生观察、分析、归纳能力。

通过通俗得案例迁移到图像压缩得基本过程抽象得知识体系,发展学生合情推理能力。

教学重点:图像文件存储格式得多样性;多媒体文件压缩得宏观原理;无损压缩与有损压缩教学难点:无损压缩与有损压缩得区别学习目标:1、比较图像文件常见得3种存储格式(BMP、JPG、ＧＩＦ),知道图形、图像文件存储格式得多样性;２、理解数据压缩得意义;３、了解多媒体文件压缩得宏观原理;如果学生水平高,可以讲一些４、了解无损压缩与有损压缩得区别。

体验:大家打开图像格式文件夹欣赏里面得图片。

在欣赏得过程中您发现了什么,为什么？图像名称大小格式图像一 5、49M bmp图像二 998K gif图像三 483K Jpg图像四 4、53M pcx图像五 627K pdf,存储格式即图形、图像文件得格式。

一般来说,在利用某种图像工具软件获取或加工图像后进行存储时,该图像软件采用得不同编码形式就就是相应图像文件得格式。

出于不同需要,在生成图形、图像会选择不同得存储格式,这样就产生了多种不同格式得文件。

图像压缩原理图像压缩是一种将图像文件的大小减小的技术，它可以通过减少图像文件的存储空间来节省存储和传输成本。

图像压缩可以分为有损压缩和无损压缩两种类型。

有损压缩是在图像文件中去除一些细节信息，以减小文件大小，而无损压缩则是在不损失图像质量的情况下减小文件大小。

图像压缩技术在数字图像处理中起着非常重要的作用，它不仅可以减小文件大小，还可以提高图像传输的速度和效率。

图像压缩的原理主要包括了空间域压缩和频域压缩两种方法。

空间域压缩是指在像素级别上对图像进行压缩，而频域压缩是指在频率域上对图像进行压缩。

下面将分别介绍这两种压缩原理。

空间域压缩是最常见的图像压缩方法之一，它主要通过减少图像中像素的数量来减小文件大小。

在空间域压缩中，最常见的方法是通过减少图像的分辨率来实现。

分辨率是指图像中像素的数量，减小分辨率意味着减少图像中像素的数量，从而减小文件大小。

另外，空间域压缩还可以通过图像的子采样和量化来实现。

子采样是指在图像中隔行或隔列地去除像素，从而减小文件大小，而量化则是指将图像中的像素值近似为较小的值，也可以减小文件大小。

频域压缩是另一种常见的图像压缩方法，它主要是通过将图像转换到频率域上进行压缩。

在频域压缩中，最常见的方法是使用离散余弦变换（DCT）来将图像转换到频率域上，然后再对频率域上的系数进行量化和编码来实现压缩。

DCT是一种将图像转换到频率域上的数学变换方法，它可以将图像分解为不同频率的分量，从而可以更好地利用图像的频率信息来进行压缩。

除了空间域压缩和频域压缩外，图像压缩还可以通过预测编码、熵编码和字典编码等方法来实现。

预测编码是指利用图像中像素之间的相关性来进行压缩，而熵编码和字典编码则是利用信息论和数据压缩理论来进行压缩。

总的来说，图像压缩是一种非常重要的图像处理技术，它可以通过不同的方法来减小图像文件的大小，从而节省存储和传输成本。

空间域压缩和频域压缩是图像压缩的两种主要方法，它们可以通过减少图像的分辨率、子采样、量化、DCT变换等方法来实现压缩。

数字图像压缩的原理与方法数字图像压缩是通过减少图像数据的冗余性和不可见细节，以减小图像文件的大小而实现的一种处理方法。

数字图像压缩广泛应用于图像传输、存储和处理等领域，它可以有效地减少数据量，提高存储和传输的效率。

数字图像压缩的原理主要包括无损压缩和有损压缩两种方法。

无损压缩是指在压缩过程中不丢失图像的任何信息，压缩后的图像能够完全恢复为原始图像。

无损压缩的主要原理是通过利用图像数据中的冗余性来进行压缩。

冗余性包括空间冗余、统计冗余和人眼冗余。

空间冗余是指图像中相邻像素之间的冗余，即图像中相邻像素之间的差异很小。

通过对图像中相邻像素进行差别编码和预测编码，可以达到无损压缩的效果。

统计冗余是指图像中像素值的统计规律，即一些像素值出现的频率比较高，通过对像素值进行编码，可以减小图像的数据量。

常用的统计编码方法有霍夫曼编码和算术编码等。

人眼冗余是指人眼对图像信息的敏感程度不同，对一些细节的变化不敏感。

通过去除人眼难以察觉的细节，可以进一步减小图像的数据量。

有损压缩是指在压缩过程中丢失了一部分图像信息，压缩后的图像无法完全恢复为原始图像。

有损压缩的主要原理是通过降低图像的精度和信息量来达到压缩的效果。

常用的有损压缩方法有离散余弦变换（DCT）和小波变换等。

离散余弦变换是一种将图像从空域转化为频域的数学变换方法，通过将图像的像素值表示为一系列频率分量的组合，可以提取出图像中的重要信息。

然后通过量化将这些频率分量转化为离散的数值，由于量化过程的损失，图像中某些细节信息会被丢失，从而达到压缩的效果。

小波变换是一种将图像从空域转化为时域和频域的数学变换方法，通过分解图像，并根据不同的频率和位置对图像进行编码，可以实现对不同细节级别的图像信息进行保留或舍弃。

小波变换可以对图像进行多次分解和重构，从而可以根据压缩比率的要求进行灵活地调整。

在数字图像压缩方法中，无损压缩适用于对图像内容要求高且对压缩比率要求不高的应用场景，如医学图像的存储和传输。