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(定稿)米兰春天量贩有限公司武平分店项目投资立项申报书9(喜欢就下吧)

发的数据使得张的光盘只能存储分钟的视频图像,即使块硬盘也存储不了几分钟的视频图像,因此必须对图像数据进行压缩。本文探讨利用的小波变换进行图像压缩的方法。方法对图像进行小波变换,保留低频部分,高频部分置。结果第次压缩时压缩效果较好,压缩比较小,第二次压缩时压缩较大,图像视觉效果也令人满意。结论本方法是种简单有效的压缩方法。随着计算机技术和网络技术的迅速发展,图像声音等多媒体信息的记录存储传输已经数字化,庞大的数据量给存储和传输带来了定的困难,数字图像的压缩已成为解决该问题的关键技术。近十几年来小波理论的研究己成为应用数学的个新方向。作为数学工具,小波被迅速应用到图像和语音分析等众多领域。小波变换是种信号的时间尺度分析方法,具有多分辨率分析的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力,是种窗口大小固定不变但其形状可变,时间窗和频率窗都可变的时频局部化分析方法,即在低频部分具有较高的频率分辨率和时间分辨率,在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率,很适合探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分,所以被誉为信号分析的显微镜图像压缩编码原理图像编码的过程可以概括为原始图像映射变换量化器熵编码器码流映射变换减小了图像数据之间的相关性,使之更有利于压缩编码量化器将映射数据变为二进制数字信号熵编码对信源中出现概率大的符号赋以短码,对出现概率小的符号赋以长码,从而减小了数据编码产生的冗余数据压缩主要分为无失真压缩和有失真压缩。无失真压缩指的是图像数据经过压缩后可以完全的得到恢复,复原后的图像和原始图像致,而有失真压缩则是指压缩后的图像数据在保持原图像的特征的前提下,不可避免的丢失部分不太重要的图像原始信息。目前基于小波变换的图像压缩已经逐渐取代了基于和其他的编码技术,成为新的图像压缩国际标准的首选,如目前最先进的图像压缩标准的核心算法就是小波变换。小波原理与方法小波分析是当前应用数学和工程学科中个迅速发展的新领域。小波就是小的波形,小指它具有衰减性波则指它的波动性。随着小波理论的日益成熟,小波分析的应用领域也变得十分广泛。图像处理是小波分析应用的重要领域,已经成为了进行图像处理有用的工具之。小波变换实现图像压缩原理小波变换用于图像压缩的基本思想是对图像进行多分辨率分解,分解成不同空间不同频率的子图像,然后再对子图像系数进行编码。系数编码是小波变换用于图像压缩的核心,压缩的实质是对系数的量化压缩。图像经过小波变换后生成的小波图像的数据总量与原图像的数据总量相等,即小波变换本身并不具有压缩功能。之所以将它用于图像压缩,是因为生成的小波图像具有与原图像不同的特性,表现在图像,焊。我们所说的焊接机器人其实就是在焊接生产领域代替焊工从事焊接任务的工业机器人。这些焊接机器人中有的是为种焊接方式专门设计的,而大多数的焊接机器人其实就是通用的工业机器人装上种焊接工具而构成的。部分称为亮度图像,水平垂直和对角线部分称为细节图像。所以个最简单的压缩方法是利用小波分解,保留低频部分,将高频部分置。原始图像首先被分解成低频分量和高频水平分量高频垂直分量高频对角分量,然后对低频分量进步分解,反复至所需分解层次。由于尺度函数具有低通滤波的作用,小波函数有高通滤波的作用,对于图像小波分解相当于在水平和垂直方向上进行滤波和亚采样,其逆过程即为图像的重构。利用编程实现图像压缩的步骤利用小波变换压缩图像分以下三个步骤利用二维离散小波变换将图像分解为低频近似分量和高频水平高频垂直高频对角细节分量提取低频部分,将高频部分置利用逆小波变换重构图像。结果本研究采用编程,利用小波分解去掉图像的高频部分而仅保留图像的低频部分是种最简单的压缩方法。即用函数用小波基对图像进行二层小波分解后,再用函数提取低频系数,最后用函数进行量化编码。结果如下压缩前图像大小第次压缩后图像大小第二次压缩后图像大小从上面的实验结果可以看出第次压缩的压缩比为压缩前的。第二次压缩的压缩比为压缩前的。从图中可以看出两次压缩的效果还可以,尤其是第次的压缩效果比较好。第二次压缩后的图像比较暗的原因是因为丢失了大量的低频系数所致。这也验证了第二次压缩的压缩比较大。讨论上述结果表明对图像进行小波变换,去掉高频部分,保留低频部分,可较好地压缩图像的数据量,在定压缩比下可保证图像处理的质量。此外,要进步提高图像的压缩效果,还需要综合地利用多种其他技术,特别是数据编码与解码算法等指导教师意见签名月日教研室意见教研室主任签章月日评审小组意见,译文数字图像信号压缩的编码分析高玉芳,刘洋北京邮电大学电信工程学院多媒体中心摘要本文主要研究图像压缩编码理论,包括两个部分内容编码技术和编码流程。在编码技术中,我们详细介绍了预测编码变换编码数据量化熵编码的原理及其在图像压缩中的应用。预测编码减弱了图像数据的时间相关性变换编码减弱了数据的空间相关性数据量化利用了人眼心理视觉冗余熵编码减小了编码冗余。减小了这些冗余,图像数据将得到有效的压缩。在编码技术基础之上,本文以为例,系统地讨论了运动图像视频序列的编码流程,包括帧内编码模式和帧间编码模式。其中重点研究了运动补偿帧间预测结合变换的帧间压缩编码,分析了运动补偿的原理和运动矢量的计算方法。关键词预测编码运动补偿运动估值引言图像的数字化有许多优点,但数字图像的海量数据量阻碍了数字图像技术的发展。近年来,图像压缩编码研究取得了飞速发展,其标志国际上图像压缩编码研究成果而制定的系列压缩标准,如系列系列。同时超大规模集成电路工艺的发展,使得高性能的图像编码专用芯片成为可能,从而引来了数字图像通信发展的黄金时代。数字彩色电视图像信号般采用分量编码方式,亮度信号取样频率为,色差信号的取样频率为。分量编码后三个分量信号组成的时分复用码流速率为,则每分钟数字视频所占用的空间为。这么庞大在多任务环境中,台机器人甚至可以完成包括焊接在内的抓物搬运安装焊接卸料等多种任务,机器人可以根据程序要求和任务性质,自动更换机器人手腕上的工具,完成相应的任务。因此,从种意义上来说,工业机器人的展历水分瓦斯腐蚀性气体等会使电动机的绝缘材料性能退化,甚至会完全丧失绝缘能力易燃易爆气体与电动机内产生的电火花接触时将有发生燃烧爆炸的危险。因此,为了保证电动机能够在其工作环境中长期安全运行,必须根据实际环境条件合理地选择电动机的防护方式。电动机的外壳防护方式有开启式防护式封闭式和防爆式几种。设计中,食物垃圾处理器电动机的特征为频繁短时运行快速启动,无调速要求。依据直流电动机具有的特点,设计选取电机类型为直流电动机。在直流电动机中,有种电机的磁极是用永磁材料或加上铁磁材料提供电动机所需要的励磁源,从而代替了电磁式直流电动机中的线圈式磁极。这种电机为永磁直流电动机。由于无需励磁线圈,故省电且不发热,磁路结构精心设计,使电动机过载能力强响应速度快噪声低及转速平稳。基于上述特点,设计中选用永磁直流电动机。永磁材料的种类很多,有铝镍钻系列磁钢铁氧体永磁稀土永磁等。表征永磁材料性能的主要因素矫顽力剩余磁感应强度最大磁能面积以及磁稳定性。选用永磁材料要求最大,温度系数小,磁稳定性高。永磁材料的磁稳定性对于永磁直流电动机至关重要,若磁稳定性差,则永磁直流电动机寿命短。外界因素能引起磁性能不可逆变化,影响磁稳定性的因素有内因包括组织变化和磁后效。铝镍合金铁氧体铁铬钻等不会发生组织的变化。但铁硼易氧化且产生组织的变化。各种永磁材料除各向异性外,都会产生磁后效,它们对时间的退磁率随时间的对数变化。外因包括温度干扰磁场机械力接触强磁性物质高能粒子辐照等。使磁能变化。由于温度可引起永磁体的材质和尺寸比的变化,因而在选用具有低温退磁性质的永磁体时,应使永磁体在最低使用温度下工作。在尺寸比相同的情况下,各种永磁体的退磁率随外磁场增大而增加,随矫顽力提高尺寸比增大而变小,若工作点选在膝点之上,则受外磁场的影响很小。机械振动和冲击力引的退磁率般不大,磁体尺寸越大矫顽力越高。显著的退磁般发生在多次冲击和较长时间振动的初期,以后趋于稳定。为使永磁材料在使用时磁性稳定,对材料必须预先进行稳定化处理高温或低温退磁,不同温度范围的温度循环强制退磁交流或直流退磁等。选择电动机时,应在电动机能够胜任生产机械负载要求的前提下,最经济最合理的选择电动机的功率。若功率选得过大,设备投资过大,造成浪费,且电动机经常欠载运行,效率较低反之,若功率选得过小,电动机将过载运行,造成电动机的过早损坏。为此,选择电动机容量应进行些必要的分析和计算,具体可按以下三个步骤进行计算负载功率根据负载功率,预选电动机的额定功率,使,尽量接近校验预选电动机的发热过载能力和启动能力。校验的方法较多,工作量很大,而且准确度也很难把握。在实际工作中常采用统计分析法和类比法。类比法就是在调查同类机械所采用电机容量。设计的食物垃圾处理器具有以下特点相对于其它同类产品,此次设计中首次增加了套控制电路。其目的是为了提高安全性和方便性。设计控制电源,从而避免来回拔总控制电源而引起的不安全。另外,机器运转时,人不必守候在旁边,可以离开,发的数据使得张的光盘只能存储分钟的视频图像,即使块硬盘也存储不了几分钟的视频图像,因此必须对图像数据进行压缩。本文探讨利用的小波变换进行图像压缩的方法。方法对图像进行小波变换,保留低频部分,高频部分置。结果第次压缩时压缩效果较好,压缩比较小,第二次压缩时压缩较大,图像视觉效果也令人满意。结论本方法是种简单有效的压缩方法。随着计算机技术和网络技术的迅速发展,图像声音等多媒体信息的记录存储传输已经数字化,庞大的数据量给存储和传输带来了定的困难,数字图像的压缩已成为解决该问题的关键技术。近十几年来小波理论的研究己成为应用数学的个新方向。作为数学工具,小波被迅速应用到图像和语音分析等众多领域。小波变换是种信号的时间尺度分析方法,具有多分辨率分析的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力,是种窗口大小固定不变但其形状可变,时间窗和频率窗都可变的时频局部化分析方法,即在低频部分具有较高的频率分辨率和时间分辨率,在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率,很适合探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分,所以被誉为信号分析的显微镜图像压缩编码原理图像编码的过程可以概括为原始图像映射变换量化器熵编码器码流映射变换减小了图像数据之间的相关性,使之更有利于压缩编码量化器将映射数据变为二进制数字信号熵编码对信源中出现概率大的符号赋以短码,对出现概率小的符号赋以长码,从而减小了数据编码产生的冗余数据压缩主要分为无失真压缩和有失真压缩。无失真压缩指的是图像数据经过压缩后可以完全的得到恢复,复原后的图像和原始图像致,而有失真压缩则是指压缩后的图像数据在保持原图像的特征的前提下,不可避免的丢失部分不太重要的图像原始信息。目前基于小波变换的图像压缩已经逐渐取代了基于和其他的编码技术,成为新的图像压缩国际标准的首选,如目前最先进的图像压缩标准的核心算法就是小波变换。小波原理与方法小波分析是当前应用数学和工程学科中个迅速发展的新领域。小波就是小的波形,小指它具有衰减性波则指它的波动性。随着小波理论的日益成熟,小波分析的应用领域也变得十分广泛。图像处理是小波分析应用的重要领域,已经成为了进行图像处理有用的工具之。小波变换实现图像压缩原理小波变换用于图像压缩的基本思想是对图像进行多分辨率分解,分解成不同空间不同频率的子图像,然后再对子图像系数进行编码。系数编码是小波变换用于图像压缩的核心,压缩的实质是对系数的量化压缩。图像经过小波变换后生成的小波图像的数据总量与原图像的数据总量相等,即小波变换本身并不具有压缩功能。之所以将它用于图像压缩,是因为生成的小波图像具有与原图像不同的特性,表现在图像,焊。我们所说的焊接机器人其实就是在焊接生产领域代替焊工从事焊接任务的工业机器人。这些焊接机器人中有的是为种焊接方式专门设计的,而大多数的焊接机器人其实就是通用的工业机器人装上种焊接工具而构成的。部分称为亮度图像,水平垂直和对角线部分称为细节图像。所以个最简单的压缩方法是利用小波分解,保留低

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