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。这么庞大悉心指导和耐心帮助。帮我指正了论文的各种问题所在，并给我提出相应的指导性意见和建议。更重要的是，老师能在百忙之中抽空看我的论文，并指正，实在是感激不尽。在此，我衷心的感谢郭老师，当然，还有我的室友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,，哪怕是些不在她课范围内的内容，她也会尽力帮我们解答，也会像个个朋友那样跟我们谈心。三年来，我们接触最多的个老师，也是个印象最深的老师，更是个最好的老师。在整个毕业设计的各个阶段我得到了郭老师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,保留低们，是注塑成型。为了提高壳体关键工序的加工精度，有的企业开始使用数控机床和加工中心，但这样大大的增加了生产的成本。对于大多数的中小企业来说这样做的利润很少，甚至是亏本。对于这类企业比较适合的方案利用现有的车床镗床作为关键工序的机床，配以专用的刀具夹具保证精度。夹具特点本文设计的夹具设计时应该按照合理的设计步骤，才能达到事半功倍的效果。夹具设计时，首先合理加工工序所需要限制的自由度，找准定位基准其次选择合理的定位原件，确定方案再对夹具中的夹紧装置进行设计，这就需要对夹紧力大小方向作用等等进行确定后选择夹紧机构最后确定夹具的其他元件。本文设计的主要内容就是是对回转体的壳体工件进行端面车削或内孔的镗孔加工，对壳体零件装夹时，应该注意的问题选用精基准定位，以减少定位误差尽量与设计基准重合，以减少基准不重合产生的定位误差。所选基准应有利于夹具结构的通用化，能有效减少壳体在夹具上的安装误差。能使得夹具夹紧机构简单稳定。应使壳体露出尽可能多的加工面，以便于实现多面加工，利于保证加工面问的相对位置精度和技术要求，且减少加工设备的数量。本设计中的选择的夹具类型是三爪卡盘式的卡盘类夹具。其夹具设计的基准选择特点是两面孔定位，以中心孔和工件上的大平面作为定位基准，再同过卡盘上的压板同时压紧零件达到夹紧的目的，三爪卡盘夹具装夹工件时般不需要找正，装夹速度较快。在卡盘夹具的动力源通常有气动气液动液动等。气动应用的最为普遍。三爪卡盘常用的是预制个法兰盘与卡盘螺栓连接，法兰盘上的内螺纹与机床主轴连接。机表根据车刀刀杆尺寸，背吃刀量，查得进给量。计算切削速度车削时切削速度计算公式为查参考文献表修正系数，。以上数据带入公式得出。工步半精车中间端面。同工序。工序半精车右端面。同工序。工序粗铰中心孔工序粗铰中心孔加工条件机床型号卧式车床刀具高速钢铰刀。进给量选择查参考文献表得出高速钢扩孔钻扩孔时进给量。计算切削速度铰孔时切削速度计算公式为查参考文献表，修正系数，。以上数据带入公式得出。工序粗铰中心孔。同工序计算方式相同。工序粗铰中心孔。同工序计算方式相同。进给量。算出。工序精铰中心孔。同工序计算方式相同。工序去毛刺。工序检验。工序入库。夹具设计设计的要求编制完工艺规程后，本夹具是为车床设计的夹具，刀具是硬质合金刀牌号车刀。对工件加工右端面进行加工。夹具是用来车削工件的右端面，此面虽然与孔有接触，但是此道工序在对孔加工前面，而且对孔的加工在后面还要进行精加工。所以在本道工序时，主要考虑的问题是提高生产率，降低劳动程度。定位的设计定位基准选择因为整个零件保证的是右端面法兰。由于所给条件与表中条件相符，故。本工序是对工件右端面进行粗车加工，所选用的刀具是硬质合金钢，牌号，切削用量在前面得出为。以上所查出参数和系数带入夹紧力公式得出。为了通过三个杠杆式压板能够压紧工件，防止工件在切削扭矩和轴向力的作用下打滑而转动，所需要的夹紧力公式式中为工件与压板之间在轴线方向上的摩擦系数频部分，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。这么庞大悉心指导和耐心帮助。帮我指正了论文的各种问题所在，并给我提出相应的指导性意见和建议。更重要的是，老师能在百忙之中抽空看我的论文，并指正，实在是感激不尽。在此，我衷心的感谢郭老师，当然，还有我的室友