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(定稿)多胎肉羊纯繁建设项目立项申报材料1

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,业设计使我更加了解到模具加工在实际生产中的重要地位。从年月到月,我们历时两个月,系统地巩固了如塑料模具与冲压模具机械制图机械制造基础模具加工工艺等许多课程。从分析零件图到模具的设计与装配图的绘制部分称为亮度图像,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,在指导老师的带领下,每个环节都是我自己设计制作的。在这次毕业设计中通过参考查阅各种有关模具方面的资料,特别是模具在实际中可能遇到的具体问题,使我在这短暂的时间里,对模具的认识有了个质的飞跃。使我对冲压模具设计的整个过程,主要零件的设计,主要工艺参数的计算,模具的总体结构设计及零部件的设计等都有了进步的理解和掌握。模具在当今社会生活中运用得非常广泛,掌握模具的设计方法对我们以后的工作和发展有着十分重要的意义。总之,本次毕业设计,是我认真的结果,也是我架起工作的关键步,验了我大学三年学习的成果,文中上述所有内容主要是在讲述模具设计的整个过程,利用对零件图形的工艺性分析,设计出适合加工零件的模具,以达到生产要求,提高生产效率,零件的冲裁工艺性分析模具结构的确定是模具设计的重要内容,只要合理就可以保证其加工精度及其各项指标要求。通过这次模具设计及编制其说明书,增加了不少专业方面的知识,提高了动脑动手的能力。只实践也理论相结合才能达到规定的各项性能指标。致谢本毕业设计是在柳杰老师的精心指导下完成的。在此,向他表示衷心的感谢。从陌生到开始接触,从了解到熟悉,这是每个人学习事物所必经的般过程,我对模具的认识过程亦是如此。经过二个月的努力,这次毕业设计划上了个圆满的句号,为以后的工作打下了基础。同时,希望各位读者在对此文的不足给抒指导,批评和提出宝贵的意见和建议。在此,对关心和指导过我各位老师和帮助过我的同学表示衷心的感谢,参考文献阎其凤主编模具设计与制造北京机械工业出版社出版,甄瑞麟主编模具制造工艺学北京清华大学出版社出版,张铮主编模具设计与制造实训指导北京电子工业出版社出版,翁其金主编冷冲压技术北京机械工业出版社出版,梁炳文主编板金冲压与窍门北京机械工业出版社出版,王甫茂,李正锋主编机械制造基础上海上海交通大学出版社出版,刘力主编机械制图北京高等教育出版社出版,翁其金主编冲压工艺与冲模设计北京机械工业出版社出版,需要更多论文请联系三只需副模具,生产效率高,操作方便,精度也能满足要求,但模具轮廓尺寸较大,制造复杂,成本较高。方案二也只需副模具,制件精度和生产效率都较高,且工件最小壁厚大于凸凹模许用最小壁厚模具强度也能满足要求。冲裁件的内孔与边缘的相对位置精度较高,板料的定位精度比方案三低,模具轮廓尺寸较小,制造比方案三简单。通过对上述三种方案的分析比较,该工件的冲压生产采用方案二为佳。模具结构形式的确定正装式复合模和倒装式结构比较正装式复合模适用于冲制材质较软或板料较薄的平直度要求较高的冲裁件,还可以冲制孔边距较小的冲裁件。倒装式复合模不宜冲制孔边距较小的冲裁件,但倒装式复合模结构简单,又可以直接利用压力机的打杆装置进行推件卸件可靠,便于操作,并为机械化出件提供了有利条件,所模凹进卸料板的深度,为凸凹模冲裁后进入凹模的深度,为材料厚度。卸料橡胶工作行程为凸凹模修磨量,取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,业设计使我更加了解到模具加工在实际生产中的重要地位。从年月到月,我们历时两个月,系统地巩固了如塑料模具与冲压模具机械制图机械制造基础模具加工工艺等许多课程。从分析零件图到模具的设计与装配图的绘制

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