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(定稿)急救中心改扩建项目立项申报材料3(喜欢就下吧) (定稿)急救中心改扩建项目立项申报材料3(喜欢就下吧)

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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,工业机器人的展历但也得分率仅为。张继科摆短质量高控出台球上表现的手感好。张继科七板及七板后后相持战术运用特征的分析在张继科七板及七板后的相持战术中得分率最高的是他连续攻和连续防守,但失分也很高,主要是连续防守球的数量比较少使用率较低。张继科连续攻的能力我们可以清楚地看到使用率高达,得分率也很高达到了,加强连续进攻的能力减少连续进攻中的失误,尤其是中远台连续对拉时的失误是张继科需要加强的。在张继科七板及七板后相持线路上看得分率最高的是在拉或控中路上高达了。说明张继科在相持上完全占有主动积极变线调动对手赢得机会。其次就是在控制对方正手上。其次就是在加强对对方反手的进攻使对方不能轻易侧身,在这条线上得分率达到了使用率也在于张绲科第二板拧拉质量高。在张继科二四板攻控线路上看得分率最高的是攻正手控中路和攻反手控中路上得分率达到了两者都是各自最明显最突出的线路战术。在攻反手控反手上得分率也很高也达到了使用率是最高的达到了,还有就是在控中路上的得分率也很高,这二种组合线路使用效果最好是张继科主要战术线路。张继科二四六板接发球技战术特征分析在二四六板接发球战术上,在积极主动接发球时得分率最高的是连续正手拉得分率最高的是,连续正手拉的使用率最高的是。在般接发球及衔接上使率最高的是搓劈挡接侧身拉达到了,得分率也达到了,说明张继科侧身拉的威胁很大命中率很高,提高积极主动接发球的使用率和得分率降低被动接发球的使用率。在二四六板接发球线路上看第二板回正手后四六板得分率最高的是连续回中路时达到了使用率较低,仅为,其次压对方反手和调动对方正反手的效果很好,容易使对方变化中产生失误取得比分。张继科八板及八板后相持战术特征分析在张继科八板及八板后的相持战术上存在的规律是在防转攻上的得分率最高达到了,使用率较低达到了,说明张继科在被动变主动时候的能力极强而且得分率很高。降低在连续防的使用率减少连续防的失分数,让自己在比赛中更加积极主动。在八板后的相持线路上可以看出在得分率最高的是调动正反手上的线路上,在拉或控中路的线路上得分率也很高达到了。使用率最高的还是调动正反手上,这两条线上的得分率和使用率都很有效果。结论与建议结论张继科整体的技战术特征分析右手横拍两面弧圈结合快攻打法,整体实力强,正反手技术均衡,打法凶悍,速度力量和旋转完美结合,尤以反手侧拧技术出众。技战术思想成熟,面对不同打法的对手,技战术运用得当。发抢段张继科的发球技术特征旋转变化多,迷惑性强,发球后还原快逆向发球左侧上旋近网短球为主,落点在右中部,适时结合底线长球控制对方上步。张继科的发抢段技战术特征主要通过顺向右侧旋和逆向左侧旋发球旋转的变化实施两面攻,发挥自己擅长的战术遏制对手的战术发挥,形成个人的发球抢攻战术套路。第三板进攻中,使用率最高的是反手抢攻,但失分率同时较高,稳定性有待提高。在第三板控制环节中,失误较多,技术不稳定,造成得失分悬殊。接抢段张继科接发球技术特征主要采用稳定性较高的反手台内侧拧技术,能制造出强烈侧上旋球,抵消对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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