（定稿）河南奥克啤酒管理信息化项目投资立项申报书9

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。

这么庞大家之后，因为在线人数不够集中，收益效果过底而纷纷先后夭折。

这个时期，网游市场本身的竞争也相当剧烈。

众多的网络游戏，尤其是韩国模仿的魔兽作品及欧洲同类产品被大规模引进，网游玩家的饱和度瞬间被提升到了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，游大行其道的时期取得了辉煌的成绩，这又突然引起了很多网游开发者的兴趣，时间众多模仿产品纷纷出台，来抢夺网游市场的新蛋糕。

然而，味的模仿无法骗过玩家的眼睛，同类产品的争夺瓜分了网游大作以外的散户玩部分称为亮度图像，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，保留低最高如何定罪，最容易产生争议的是定非法拘禁罪还是勒索型绑架罪。

特别是年月日最高人民法院关于对为索取法律不予保护的债务非法拘禁他人行为如何定罪问题的解释将行为人为索取高利贷赌债等法律不予保护的债务，非法扣押拘禁他人的行为解释构成非法拘禁罪之后，在司法实务中更是增加了准确区分两罪的难度。

但是我国刑法对这两种犯罪规定的法定刑相差十分悬殊。

索债型非法拘禁罪般在三年以下量刑，而勒索型绑架犯罪的起点刑是十年，直至无期徒刑，不同的定性将导致截然不同的量刑结果。

所以在实践中准确区分两罪是非常必要的。

索债型非法拘禁罪与勒索型绑架罪在法理上的区别根据刑法第条的规定，绑架罪是指以勒索财物为目的，使用暴力胁迫或者其他方法绑架他人，或者绑架他人作为人质的行为。

其中，以勒索财物为目的而绑架人质的，是绑架罪的种类型，常常被称为勒索型绑架罪。

索债型非法拘禁罪和勒索型绑架罪有许多相似之处，都是侵犯他人人身自由权利的犯罪行为人主观上都具有索取财物的目的在客观上均表现为非法剥夺他人人身自由的行为，剥夺的方法都可以是暴力胁迫麻醉或其他方法，非法拘禁者往往会采取绑架的手段来控制被拘禁者。

从种意义上可以说，两者之间存在定的竞合关系，但他们之间还是有本质区别的。

索债型非法拘禁罪与勒索型绑架罪的区别，主要表现在以下几个方面第，侵犯的客体不完全相同。

非法拘禁罪侵害的是单客体，即他人的人身自由权利。

而勒索型绑架罪则是复杂客体，既侵犯了他人的人身自由权利，又侵犯了他人的财产权利。

第二，犯罪的客观方面不同。

绑架罪的行为人在实行犯罪的过程中般不关注人质的身体状况，暴力程度是随机而定的，在控制住人质之后往往以加害人质对第三人加以威胁，绑架及勒索行为般也是秘密进行的，其社会危害性更大而索债型非法拘禁罪中行为人因受自己的犯罪目的以及与债务人之间关系的制约，般不会过分加害被拘禁者，拘禁行为与索债行为般也是公开或半公开进行的，社会危害程度相对绑架罪较轻。

第三，犯罪对象的区别。

索债型非法拘禁罪中行为人与被害人或被要求交付财物的人之间存在债权债务关系至于这债务是否确实存在，是否合法，暂且不论，被害人大多为行为人的债务人或与之有密切关系的人绑架罪中犯罪人与被害人之间般不存在债权债务关系。

绑架罪行为人为的是求财，是夺取属于他人的财物归己所有，为此，犯罪行为侵犯的对象通常是不特定的，主要选取家境富裕能支付大量赎金者下手，而非仅仅局限于自己的债务人。

第四，犯罪的主观目的不同。

这是两者最本质的区别。

索债型非法拘禁罪中行为人非法剥夺他人人身自由的目的是为了索要债务包括赌债等法律不予保护的债务，非法扣押拘禁他人是其逼还债务的手段，不具有勒索财务的目的勒索型绑架罪中，行为人非法剥夺他人人身自由的目的是为了勒索他人财物，意图将他人财物非法占为己有。

所以说两者最根本的区别在于目的不同，前者是以索取债务为目的，后者是以勒索财物为目的。

第五，被索取的财物的性质与意义不同。

尽管两罪中被索取的财物都被视为种赎金，但在绑架罪中，这种赎金通常不仅意味着赎回频部分，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。

这么庞大家之后，因为在线人数不够集中，收益效果过底而纷纷先后夭折。

这个时期，网游市场本身的竞争也相当剧烈。

众多的网络游戏，尤其是韩国模仿的魔兽作品及欧洲同类产品被大规模引进，网游玩家的饱和度瞬间被提升到了