压缩技术论文精选(九篇)

第1篇：压缩技术论文范文

如何利用先进技术解决空压机组运行中存在的不足，成为亟待解决的问题。具体改造思路如下：（1）将空压机的人工操作改为计算机操作。（2）利用当前成功的电控技术开发研制螺杆式空气压缩机组联锁控制系统，实现空压机组的集中控制；各台空压机的运行参数24h实时在线监测，实现空压机异常即报警。（3）利用变频技术实现压力稳定、恒压供风，达到节约电能的目的。（4）1台变频器经过切换可拖动4台空压机，节约投资。（5）在完善空气压缩机组电控的基础上，实现空压机房车间无人值守，安全管理上做到“无人则安、少人则安”。（6）应用集中控制与变频控制技术，消除空压机卸荷状态的空载运行时间、减少空压机启动次数，达到节能、降低对设备冲击的目的。

2技术改造实施方案

空压机组控制系统如图1所示，包括工控机（上位机）系统、微机控制系统（集控柜）、压力、温度传感器、高压变频控制系统、高压切换系统等。（1）新建集中控制系统，在空压机房安装集中控制柜、监视操作用工控计算机（上位机）。其主要完成空气压缩机组远程参数的监视、控制、运行参数设置、实时曲线、历史报表查询及其他数据的处理等功能。选用ACS4000型集控柜：由电源开关及熔断器、触摸显示屏、PLC控制器、输出继电器、24V直流电源、通讯转换模块、指示及报警装置等组成。高压变频器、高压启动柜、空气压缩机与集控柜通讯模块通过通讯电缆进行通讯，将空压机运行、变频器运行参数、高压启动柜电压、电流、储气罐温度传输到集控柜进行数据处理、显示。根据运算数据控制空压机与变频器运行。运行状况及各种参数、数据在上位机上显示。（2）在主供风管路上安装压力变送器。主要是检测供风出口压力并把压力信号传输给集控柜PLC，PLC运算后根据总管压力和空压机运行状态智能地控制变频器的运行频率，从而达到根据设定压力范围来控制空压机的运行状态的目的。（3）增设高压变频器，控制空压机在需要的工况下运行。（4）增设高压切换柜，如图2所示，内装4台高压真空接触器，与空气压缩机高压启动柜一一对应，并相互闭锁，达到有选择性地控制空压机在变频状态下运行的目的。（5）空压机组控制。1）每台空压机启动、停止、变频状态下运行均由PLC控制，PLC内设空压机运行程序。2）工作方式设定为5种：就地启动／停止、远程启动／停止、紧急停机、联机控制、单台控制。3）风压设定：5．5～6．2kg／cm2；空压机转速调节范围：电机额定转速的60％～100％。4）空压机启动停止全部由PLC程序控制。空压机运行规定，连续运行不得超过72h，按照空压机编号设定主机1、主机2、主机3、主机4，程序控制每72h更换一次主机，辅机每24h更换一次。主机、辅机分别在工频、变频状态下运行。变频频率达到50Hz、10min内风压达不到设定值，该台空压机自动转为工频运行，同时启动第3台空压机变频运行，以控制风压稳定。空压机变频方式运行频率30Hz及以下达10min以上时，该台空压机自动停止运行，同时原辅机或主机自动转为变频方式运行。

3技术关键及创新点

（1）工频、变频状态下空压机运行曲线的智能拟合。（2）ACS400集控系统、高压变频的配合控制。（3）变频方式与工频方式转换控制。（4）主机、辅机按时切换控制。

4经济效益、社会效益分析

2011年1月系统改造完成并投入工业性运行，实现了多台空压机组联动控制，运行状况良好。（1）节能降耗效果显著：通过实际测定，技术改造后比原运行方式节能13％～15％，年节电耗43．2万kW•h，约21．6万元，节能效果明显。（2）实现了大型设备车间真正无人值守。机组自动24h稳定高效运行，减少操作人员9人，年可节约人工费用54万元。（3）稳定的压力输出，减少了对生产的影响，为矿井安全生产奠定基础。（4）维护量小，运行效率高。集控系统及变频的投入运行减少了空压机配件的磨损，延长了电机及空压机的使用寿命，年可维修及配件费用可减少10余万元。（5）实时设备运行状况，便于人员观察和及时掌握，发生异常及时处理，避免机械事故的发生。（6）采用变频控制，实测减少噪声15dB，减少噪声污染。

5结语

第2篇：压缩技术论文范文

关键词：XML；后缀树；后缀数组；自索引；BWT

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 (2012) 06-0099-01

一、数据压缩知识

数据压缩技术的发展。

随着计算机技术的飞速发展，数据压缩作为解决海量信息存储和传输的支撑技术受到了人们的极大重视，对数据压缩算法的研究也不仅局限于信息论中有关信源编码的范畴，数字图像信号、语音信号的分析和处理等技术被大量引入到有关的研究领域。

1977年，两位以色列科学家Jacob Ziv和Abraham Lempel发表了名为“A Universal Algorithm for Sequential Data Compression”（顺序数据压缩的通用算法）的论文，提出了一种不同与以往的基于字典的压缩方法——LZ77，他们在1978年又提出了LZ77的改进算法——LZ78，这两个算法吧数据压缩的研究推向了一个全新的阶段。1984年，Terry Weleh发表的论文“A Technique for High Performance Data Compression”（高性能数据压缩技术）描述了对LZ78算法的改进和具体实现技术，成为LZW算法。目前，无损数据压缩领域中流行的数据压缩方法多是基于字典的压缩技术。UNIX系统上的一个实用压缩软件COMPRESS和Windows系统下的压缩软件Winzip和Winrar中所使用的压缩算法都是基于字典压缩技术的。

当数据压缩被用于减少存储空间时，可以减少程序的总执行时间。这是因为存储量的减少将导致磁盘存取次数的减少，虽然数据的压缩/解压缩过程会增加额外的程序指令，但由于程序的执行时间通常少于数据的存储时间，因此中的执行时间将减少。也正因如此，数据压缩技术在计算机技术飞速发展的今天仍然有着很重要的作用。

二、XML压缩索引

（一）XML压缩背景

上文中已经述说了XML的优点，但和其它形式的数据表示相比，XML文档往往很大。因此有些时候，传输速度和存储空间会非常重要。具体来说：

1.XML是一种清晰而易用的文本标记格式，但它的弱点就是当有大量数据需要交换，而程序内部处理部分又非常少时，会导致XML文档非常大，这样过大的空间占用意味着更大的处理代价；

2.由于本文压缩算法多年来一直是大量研究项目的课题，目前已经非常成熟。这种类型的算法都能方便的将XML进行压缩，但将XML文本作为一般文本文件进行压缩，这类算法都不大可能改善处理的速度，而且还会增加了解压后再解析的步骤；

3.我们把XML文档用于索引结构，这样就不能只保持了XML文档的结构而无法对XML进行索引搜索。也就排除了一些简单的XML压缩算法。

（二）XML压缩方法

当压缩文档时，通常首先考虑常用的压缩算法，如：Lempel-Ziv和Huffman，以及在它们上面实现变化的一些常用实用程序。在类Unix平台上通常是gzip；在其它平台上，zip更为常用，比如：PKZIP、Info-ZIP和WinZip。但这些实用程序实际上意在充分地减少XML文件的大小。但是，都没有保持了XML文档的结构，或是无法对XML文档进行索引。这样本文选择使用BWT压缩算法而不是顺序Lempel-Ziv算法。

（三）BWT数据压缩

利用BWT压缩算法，我们先把字符文本进行转换，然后进行压缩，这样就解决了XML文档过大的弊端。而且BWT压缩算法要比顺序LZ算法，解压时速度有所提高。BWT算法的具体介绍我们在第5章进行讲解。

三、系统设计

（一）XML文件整体输出

首先，我们先不考虑XML文件的结构，这样把XML数据文件提交给程序，会按照普通文本文件的方式进行处理。程序先读取整个文件的内容，之后将它们作为一个字符串，进行后缀数组排序，然后BWT转换。但是这样的结果并不如意，有以下两个缺点：

1.程序执行的效率不高，文件内容如过大，导致整体的速度下降；

2.不便于查找，整体进行排序换转后打乱了文件结构，不能成为索引；

（二）以XML文件结构进行输出

由于不能破坏XML文件的结构，只能按照XML现有的标签内容进行。这样我们就引入了XML解析器，它可以分析出XML文件的结果和具体内容。先用解析器解析XML文件，我们就方便的判断出，什么是标签，什么是数据。把每个标签或者数据，单独进行排序转换。

具体过程：

1.XML解析器读取分析XML文件；

2.建立一个空的XML文件，进行添加排序转换后的数据；

3.如分析出标签开始，则提取此标签，对其进行排序转换，把结果插入新的XML文件；并记住此标签的级别，用于插入下级标签时使用；

4.如分析出数据，则对数据进行排序转换，并直接把新数据插入包含它的标签中；

5.如分析出标签结束，则关闭此级标签，结束数据转换；并记录新的标签级别，用于插入平级标签时使用。

参考文献：

[1]Donald Knuth.Art of Computer Programming[M].2002,Volume,3

第3篇：压缩技术论文范文

关键词:图像压缩;小波变换;矢量量化;游程编码

中图分类号:TP313文献标识码:A文章编号:1005-5312(2010)13-0141-01

一、小波图像压缩编码现状

自二十世纪八十年代以来,小波变换因其特有的与人眼视觉特性相符的多分辨率分析能力及方向选择能力,而被广泛的应用于图像编码领域,取得了很大的成功。

图像经小波变换后,并没有实现压缩,只是对整幅图像的能量进行了重新分配。事实上,变换后的图像具有更宽的范围,但是宽范围的大数据被集中在一个小区域内,而在很大的区域中数据的动态范围很小。小波变换编码就是在小波变换的基础上,利用小波变换的这些特性,采用适当的方法组织变换后的小波系数,实现图像的高效压缩的。

目前,基于小波变换的图像编码方法的研究热点有以下几个方面:

小波基的选择:选择最优小波基用于图像编码是一个非常棘手的问题,迄今为止尚未发现统一的标准。但还是存在一些可以参考的原则,例如:正交小波基的平滑性与消失矩对图像压缩效果有一定影响,并且平滑性的影响要高于消失矩;由于滤波器长度决定了计算量的大小和边界扩展所引起的失真度大小,应选择适中的滤波器长度。

小波系数量化方法:现有的量化方法主要集中在对低频系数处理的标量量化和对高频系数处理的矢量量化两个方面。在标量量化方面,Shpiro于1993年提出的零树小波算法(EZW)是迄今为止最为有效的方法,这种方法很好地利用了小波系数的特性,既实现了高的压缩比,又保证了重建图像的质量。在对EZW算法改进的基础上,Said和Pearlman提出了SPIHT算法这种方法仍然采用树状结构来组织小波系数,所不同的是利用集合的划分来进行编码,虽然这种方法更为有效,但运算过程中需要大量的内存,硬件实现起来困难。矢量量化方法是由Antonini等人首次提出的、利用格型矢量量化进行小波系数编码,取得了良好的效果。

除此之外,可逆嵌入式小波图像压缩、小波与分形图像压缩也是近年来人们研究的热点,并且已产生了许多有效的方法,极大的改善了小波压缩性能。

图像的压缩过程通常称为编码。图像压缩技术就是通过有效的消除图像的各种冗余,特别是通过消除空间冗余,时间冗余以及利用视觉冗余,达到用尽量少的数据表示和重建原始图像的目的。

一个图像压缩系统通常包含下列一种或多种过程:

采样:通过按照一定规则排列的栅格对连续图像进行抽样使其离散化。

变换:通常是将空间域相关的像素点通过正交变换映射到另一个频域上,使变换后的能量集中系数之间的相关性降低,或提供一种有用的数据结构。

量化:使模拟或高比特率的数据转化成相对较小的比特率字节。这一操作时非线性且不可逆的,是有损的。量化准则选取的不同将导致不同的量化效果。

压缩:通过一些可逆的编码方法来减少数据量和存储空间,提高数据流的传输速率。

二、图像压缩编码技术与分类

根据压缩后的图像能否完全恢复将图像压缩方分为两种:一种是无损压缩;另一种是有损压缩。

利用无损压缩方法消除或减少的各种形式的冗余可以重新插入到数据中,因此,无损压缩是可逆过程,也称无失真压缩。为了消除或减少数据中的冗余度,常常要用信源的统计特性或建立信源的统计模型,因此许多实用的无损压缩技术均可归结为统计编码方法。统计编码方法中常用的有Huffman编码、算术编码、RLE(Run Length Encoding)编码等。此外统计编码技术在各种有损压缩方法中也有广泛的应用。

有损压缩法压缩了熵,信息量会减少,而损失的信息量不能再恢复,因此有损压缩是不可逆过程。有损压缩主要有两大类:特征提取和量化方法。特征提取的编码方法如模型基编码、分形编码等。量化是有损压缩最基本的形式,其优点是可以得到比无损压缩高得多的压缩比。有损压缩只能用于允许一定程度失真的情况,比如对图像、声音、视频等数据的压缩。

第4篇：压缩技术论文范文

由於在现今资讯流通普遍的社会中，影像的需求量越来越大，影像的数位化是必然的趋势。然而在数位化过的影像所占的资料量又相当庞大，在传输与处理上皆有所不便。将资料压缩是最好的方法。如今有一新的模式，在压缩率及还原度皆有不错的表现，为其尚未有一标准的格式，故在应用上尚未普及。但在不久的未来，其潜力不可限量。而影像之於印刷有密不可分的关系。故以此篇文章介绍小波（WAVELET）转换的历史渊源。小波转换的基础原理。现今的发展对印刷业界的冲击。影像压缩的未来的发展。

壹、前言

由於科技日新月异，印刷已由传统印刷走向数位印刷。在数位化的过程中，影像的资料一直有档案过大的问题，占用记忆体过多，使资料在传输上、处理上都相当的费时，现今个人拥有TrueColor的视讯卡、24-bit的全彩印表机与扫描器已不再是天方夜谭了，而使用者对影像图形的要求，不仅要色彩繁多、真实自然，更要搭配多媒体或动画。但是相对的高画质视觉享受，所要付出的代价是大量的储存空间，使用者往往只能眼睁睁地看着体积庞大的图档占掉硬碟、磁带和光碟片的空间；美丽的图档在亲朋好友之间互通有无，是天经地义的事，但是用网路传个640X480TrueColor图形得花3分多钟，常使人哈欠连连，大家不禁心生疑虑，难道图档不能压缩得更小些吗？如此报业在传版时也可更快速。所以一种好的压缩格式是不可或缺的，可以使影像所占的记忆体更小、更容易处理。但是目前市场上所用的压缩模式，在压缩的比率上并不理想，失去压缩的意义。不然就是压缩比例过大而造成影像失真，即使数学家与资讯理论学者日以继夜，卯尽全力地为lossless编码法找出更快速、更精彩的演算法，都无可避免一个尴尬的事实：压缩率还是不够好。再说用来印刷的话就造成影像模糊不清，或是影像出现锯齿状的现象。皆会造成印刷输出的问题。影像压缩技术是否真的穷途末路？请相信人类解决难题的潜力是无限的。既然旧有编码法不够管用，山不转路转，科学家便将注意力移转到WAVELET转换法，结果不但发现了满意的解答，还开拓出一条光明的坦途。小波分析是近几年来才发展出来的数学理论。小波分析，无论是作为数学理论的连续小波变换，还是作为分析工具和方法的离散小波变换，仍有许多可被研究的地方，它是近几年来在工具及方法上的重大突破。小波分析是傅利叶（Fourier）分析的重要发展，他保留了傅氏理论的优点，又能克服其不足之处。可达到完全不失真，压缩的比率也令人可以接受。由於其数学理论早在1960年代中叶就有人提出了，而到现在才有人将其应用於实际上，其理论仍有相当大的发展空间，而其实际运用也属刚起步，其後续发展可说是不可限量。故研究的动机便由此而生。

贰、WAVELET的历史起源

WAVELET源起於JosephFourier的热力学公式。傅利叶方程式在十九世纪初期由JosephFourier(1768-1830)所提出，为现代信号分析奠定了基础。在十九到二十世纪的基础数学研究领域也占了极重要的地位。Fourier提出了任一方程式，甚至是画出不连续图形的方程式，都可以有一单纯的分析式来表示。小波分析是近几年来才发展出来的数学理论为傅利叶方程式的延伸。

小波分析方法的提出可追溯到1910年Haar提出的小波规范正交基。其後1984年，法国地球物理学J.Morlet在分析地震波的局部性质时，发现传统的傅利叶转换，难以达到其要求，因此引进小波概念於信号分析中，对信号进行分解。随後理论物理学家A.Grossman对Morlet的这种信号根据一个确定函数的伸缩，平移系{a-1/2Ψ[(x-b)/a]；a,b?R,a≠0}展开的可行性进行了研究，为小波分析的形成开了先河。

1986年，Y.Meyer建构出具有一定衰减性的光滑函数Ψj,k(x)，其二进制伸缩与平移系{Ψj,k(x)=√2jΨ(2jx-k)；j,k?Z}构成L2（R）的规范正交基。1987年，Mallat巧妙的将多分辨分析的思想引入到小波分析中，建构了小波函数的构造及信号按小波转换的分解及重构。1988年Daubechies建构了具有正交性（Orthonormal）及紧支集（CompactlySupported）；及只有在一有限区域中是非零的小波，如此，小波分析的系统理论得到了初步建立。

三、WAVELET影像压缩简介及基础理论介绍

一、WAVELET的压缩概念

WAVELET架在三个主要的基础理论之上，分别是阶层式边码(pyramidcoding)、滤波器组理论(filterbanktheory)、以及次旁带编码(subbandcoding)，可以说wavelettransform统合了此三项技术。小波转换能将各种交织在一起的不同频率组成的信号，分解成不相同频率的信号，因此能有效的应用於编码、解码、检测边缘、压缩数据，及将非线性问题线性化。良好的分析局部的时间区域与频率区域的信号，弥补傅利叶转换中的缺失，也因此小波转换被誉为数学显微镜。

WAVELET并不会保留所有的原始资料，而是选择性的保留了必要的部份，以便经由数学公式推算出其原始资料，可能不是非常完整，但是可以非常接近原始资料。至於影像中什度要保留，什麽要舍弃，端看能量的大小储存（跟波长与频率有关）。以较少的资料代替原来的资料，达到压缩资料的目的，这种经由取舍资料而达到压缩目地的作法，是近代数位影像编码技术的一项突破。即是WAVELET的概念引入编码技术中。

WAVELET转换在数位影像转换技术上算是新秀，然而在太空科技早已行之有年，像探测卫星和哈柏望远镜传输影像回地球，和医学上的光纤影像，早就开始用WAVELET的原理压缩/还原影像资料，而且有压缩率极佳与原影重现的效果。

以往lossless的编码法只着重压缩演算法的表现，将数位化的影像资料一丝不漏的送去压缩，所以还原回来的资料和原始资料分毫无差，但是此种压缩法的压缩率不佳。将数位化的影像资料转换成利於编码的资料型态，控制解码後影像的品质，选择适当的编码法，而且还在撷取图形资料时，先帮资料「减肥。如此才是WAVELET编码法主要的观念。

二、影像压缩过程

原始图形资料色彩模式转换&n

bsp;DCT转换量化器编码器编码结束

三、编码的基本要素有三点

（一）一种压缩/还原的转换可表现在影像上的。

（二）其转换的系数是可以量化的。

（三）其量化的系数是可以用函数编码的。

四、现有WAVELET影像压缩工具主要的部份

（一）WaveletTransform（WAVELET转换）：将图形均衡的分割成任何大小，最少压缩二分之一。

（二）Filters（滤镜）：这部份包含WaveletTransform，和一些着名的压缩方法。

（三）Quantizers（量化器）：包含两种格式的量化，一种是平均量化，一种是内插量化，对编码的架构有一定的影响。

（四）EntropyCoding（熵编码器）：有两种格式，一种是使其减少，一种为内插。

（五）ArithmeticCoder（数学公式）：这是建立在AlistairMoffat''''slineartimecodinghistogram的基础上。

（六）BitAllocation（资料分布）：这个过程是用整除法有效率的分配任何一种量化。

肆、WAVELET影像压缩未来的发展趋势

一、在其结构上加强完备性。

二、修改程式，使其可以处理不同模式比率的影像。

三、支援更多的色彩。可以处理RGB的色彩，像是YIQ、HUV的色彩定义都可以分别的处理。

四、加强运算的能力，使其可支援更多的影像格式。

五、使用WAVELET转换藉由消除高频率资料增加速率。

六、增加多种的WAVELET。如：离散、零元树等。

七、修改其数学编码器，使资料能在数学公式和电脑的位元之间转换。

八、增加8X8格的DCT模式，使其能做JPEG的压缩。

九、增加8X8格的DCT模式，使其能重叠。

十、增加trelliscoding。

十一、增加零元树。

现今已有由中研院委托国内学术单位研究，也有不少的研究所的硕士。国外更是如火如荼的展开研究。相信实际应用於实务上的日子指日可待。

伍、影像压缩研究的方向

1.输入装置如何捕捉真实的影像而将其数位化。

2.如何将数位化的影像资料转换成利於编码的资料型态。

3.如何控制解码影像的品质。

4.如何选择适当的编码法。

5.人的视觉系统对影像的反应机制。

小波分析，无论是作为数学理论的连续小波变换，还是作为分析工具和方法的离散小波变换，仍有许多可被研究的地方，它是近几年来在工具及方法上的重大突破。小波分析是傅利叶（Fourier）分析的重要发展，他保留了傅氏理论的优点，又能克服其不足之处。

陆、在印刷输出的应用

WAVELET影像压缩格式尚未成熟的情况下，作为印刷输出还嫌太早。但是後续发展潜力无穷，尤其在网路出版方面，其利用价值更高，WAVELET的出现就犹如当时的JPEG出现，在影像的领域中掀起一股旋风，但是WAVELET却有JPEG没有的优点，JPEG乃是失真压缩，且解码後复原程度有限，能在网路应用，乃是由於电脑的解析度并不需要太高，就可辨识其图形。而印刷所需的解析度却需一定的程度。WAVELET虽然也是失真压缩，但是解码後却可以还原资料到几乎完整还原，如此的压缩才有存在的价值。

有一点必须要提出的就是，并不是只要资料还原就可以用在印刷上，还需要有解读其档案的RIP，才能用於数位印刷上。等到WAVELET的应用成熟，再发展其适用的RIP，又是一段时间以後的事了。

在网路出版上已经有浏览器可以外挂读取WAVELET档案的软体了，不过还是测试版，可是以後会在网路上大量使用，应该是未来的趋势。对於网路出版应该是一阵不小的冲击。

图像压缩的好处是在於资料传输快速，减少网路的使用费用，增加企业的利润，由於传版的时间减少，也使印刷品在当地印刷的可能性增高，减少运费，减少开支，提高时效性，创造新的商机。

柒、结论

WAVELET的理论并不是相当完备，但是据现有的研究报告显现，到普及应用的阶段，还有一段距离。但小波分析在信号处理、影像处理、量子物理及非线性科学领域上，均有其应用价值。国内已有正式论文研究此一压缩模式。但有许多名词尚未有正式的翻译，各自有各自的翻译，故研究起来倍感辛苦。但相信不久即会有正式的定名出现。这也显示国内的研究速度，远落在外国的後面，国外已成立不少相关的网站，国内仅有少数的相关论文。如此一来国内要使这种压缩模式普及还有的等。正式使用於印刷业更是要相当时间。不过对於网路出版仍是有相当大的契机，国内仍是可以朝这一方面发展的。站在一个使用其成果的角度，印刷业界也许并不需要去了解其高深的数理理论。但是在运用上，为了要使用方便，和预估其发展趋势，影像压缩的基本概念却不能没有。本篇文章单纯的介绍其中的一种影像压缩模式，目的在为了使後进者有一参考的依据，也许在不久的将来此一模式会成为主流，到时才不会手足无措。

参考文献：

1.Geoff&nb

sp;Davis，1997，WaveletImageCompressionConstructionKit，。

2.张维谷.小宇宙工作室，初版1994，影像档宝典.WINDOWS实作（上），峰资讯股份有限公司。

3.张维谷.小宇宙工作室，初版1994，影像档宝典.WINDOWS实作（下），峰资讯股份有限公司。

4.施威铭研究室，1994，PC影像处理技术（二）图档压缩续篇，旗标出版有限公司。

5.卢永成，民八十七年，使用小波转换及其在影像与视讯编码之应用，私立中原大学电机工程学系硕士学位论文。

6.江俊明，民八十六年，小波分析简介，私立淡江大学物理学系硕士论文。

7.曾泓瑜、陈曜州，民八十三年，最新数位讯号处理技术（语音、影像处理实务），全欣资讯图书。

附录：

嵌入式零元树小波转换、阶层式嵌入式零元树小波转换、阶层式影像传送及渐进式影像传送

目前网路最常用的静态影像压缩模式为JPEG格式或是GIF格式等。但是利用这些格式编码完成的影像，其资料量是不变的，其接受端必须完整地接受所有的资料量後才可以显示出编码端所传送的完整影像。这个现象最常发生在利用网路连结WWW网站时，我们常常都是先接收到文字後，其网页上的图形才，慢慢的一小部份一小部份显示出来，有时网路严重塞车，图形只显示一点点後就要再等非常久的时间才再有一点点显示出来，甚至可能断线了，使得使用者完全不知道在接收什麽图案的图形，无形中造成网路资源的浪费。此缺点之改善，可以使用嵌入式零元树小波转换(EZW)来完成。

阶层式影像传送系统的主要功能为允许不同规格之显示装置或解码器可以从同一编码器中获得符合其要求之讯号，如此不需要对於不同的解码器设计不同的编码器配合利用之，进而增加了其应用的范围，及减低了所架设系统的复杂度，也可以节省更多的设备费用。利用Shapiro所提出的嵌入式零元树小波转换(EZW)技术来设计阶层式影像传送系统时，其编码的效果不是很好。主要的原因是，利用(EZW)技术所设计的编码器是根据影像的全解析度来加以编码的，这使得拥有不同解析度与码率要求的解码器，无法同时分享由编码器所送出来的位元流。虽然可以利用同时播放(Simulcast)技术来加以克服之，但是该技术对於同一影像以不同解析度独立编码时，将使得共同的低通次频带(LowpassSubband)被重复的编码与传送，而产生了相当高的累赘(Redundancy)。

基於上述情况，有人将嵌入式零元树小波转换(EZW)技术加以修改之，完成了一个新式的阶层式影像传送系统。该技术为阶层式嵌入的零元树小波转换(LayeredEmbeddedZerotreeWavelet，简称LEZW技术。这个技术使我们所设计出来的阶层式影像传送系统，可以在编码传送前预先指定图层数目、每层影像的解析度与码率。

LEZW技术是将EZW技术中的连续近似量化(SAQ)加以延伸应用之，而EZW传统的做法是将SAQ应用於全部的小波转换系数上。然而在LEZW技术中，从基层(BaseLayer)开始SAQ一次仅用於一个图层(Layer)的编码，直到最高阶析度的图层为止。当编码的那一图层码率利用完时，即表示该图层编码完毕可以再往下一图层编码之。为了改善LEZW的效率，在较低图层的SAQ结果应用於较高图层的SAQ过程中，基於这种编码的程序，LEZW演算法则可以在每一图层平均码率的限制下，重建出不同解析度的影像。因此，LEZW非常适合用於设计阶层式影像传送系统。

LEZW技术也可以应用於渐进式传送，对於一个渐进式影像传送系统而言，控制其解析度将可以改善重建影像的视觉品质。而常用的渐进式传送方法有使用向量量化器或零元树资料结构编码演算法则。但是向量量化器需要较大的记忆体及对与传送中的错误敏威，而利用EZW技术所设计的渐进式影像传送系统，可以改善这些缺点，所以享有较好的效能。但是它也有缺点就是，应用於渐进式传送时是根据全解析度来做编码及传送，因此在低码率的限制之下时，若用全解析度来显示影像将使得影像模糊不清。所以在低码率传送时的影像以较低的解析度来显示时，则可以使影像的清晰度有所改善。

第5篇：压缩技术论文范文

论文摘 要 智能交通系统 （ITS） 是集成于信息技术、传输技术、电子技术、及计算机处理技术等多种类电子工程技术，而建立起的实时、高效、准确的综合运输和管理体系。其中，数据压缩和数据融合技术使得ITS技术更具有现实意义。本文基于智能交通系统中信息的特征，探讨了数据压缩和数据融合技术涉及的关键技术及要求，分析了技术应用及现实突破。

1 ITS信息及特征分析

1.1 智能交通信息（ITS）

交通系统由包括4个基本要素：人（交通出行者、驾驶员和管理者）、物（货物）、各类交通工具和相应的交通设施构成。交通信息是指所有与交通系统的四大要素相关联的信息，是ATMS的关键基础。面向ATMS的基础交通信息主要是指与交通运行状态和交通管理有关的交通信息，是交通信息中最直接、最基础的信息。基础交通信息包括基础交通地理信息、交通实时状态信息、交通控制和管理信息、交通政策法规信息、公共交通信息。

1.2 基础交通信息的属性特征

基础交通信息是一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合运输和管理系统，其应具有以下一些基本属性特征：1）准确性；2）及时性；3）共享性；4）信息的采集具有实时性和动态性；5）具有海量信息特征；6）增值性。

2 数据压缩处理技术

交通信息一方面时采集到的信息烦杂多样，要想利用这些不同类别的信息，需采用不同的处理方法；另一方面，交通信息的一个显著特征是它的空间性和随机性，因此对它的研究分析需要建立在广泛统计的基础上，应用各类信息处理技术和统计分析方法来探索它的规律性。

所谓多媒体技术就是能对多种载体（媒体）上的信息和多种存储（媒质）上的信息进行处理的技术，特点主要表现在它的综合性和交互性。交通信息是属于多媒体信息范畴。若要实时的综合处理声音、图像、视频、文字等多媒体信息，其数据量是非常大的。要传输或存储这样大的数据量是非常困难的，必须对其进行压缩编码，在满足实际需要的前提下，尽量减少要传输或存储的数据量。

数据压缩主要依靠信源编码技术。一般的，图像压缩技术可分为两大类：无损压缩和有损压缩技术。在多媒体应用中常用的压缩方法有PCM（脉冲编码调制）、预测编码、变换编码、插值和外推法、统计编码、矢量量化和子带编码等；混合编码是近年来广泛采用的方法。新一代的数据压缩方法，如基于模型的压缩方法、分形压缩和小波变换方法等也已经接近实用化水平。

3 信息融合技术

信息融合技术在单纯数据采集融合（即一次融合）阶段称为数据融合，是研究多种信息的获取、传输与处理的基本方法、技术、手段以及信息的表示、内在联系和运动规律的一门技术。融合是指采集并集成各种信息源、多媒体和多格式信息，从而生成完整、准确、及时和有效的综合信息，它比直接从各信息源得到的信息更简洁、更少冗余、更有用途。

先进的交通管理系统（ATMS）是一个典型的多传感器系统，信息融合技术给交通信息加工和处理提供了一种很好的方法，信息融合技术的最大优势在于它能合理协调多源数据，充分综合有用信息，提高在多变环境中正确决策的能力。

在信息融合领域使用的主要数学工具或方法有概率论、推理网络、模糊理论和神经网络等，其中使用较多的是概率论、模糊理论、推理网络。当然，除了这几种常用的方法之外，还有其他很多解决途径。

3.1 概率论

在融合技术中最早应用的就是概率论。在一个公共空间根据概率或似然函数对输入数据建模，在一定的先验概率情况下，根据贝叶斯规则合并这些概率以获得每个输出假设的概率，这样可以处理不确定性问题。贝叶斯方法的主要难点在于对概率分布的描述，特别是当数据是由低档传感器给出时，就显得更为困难。另外，在进行计算的时候，常常简单地假定信息源是独立的，这个假设在大多数情况下非常受限制。卡尔曼滤波方法则根据早先估计和最新观测，递推地提供对观测特性的估计。另外，概率论和模糊集理论的综合应用给解决多源数据的融合问题提供了工具。

3.2 模糊理论

模糊集理论是基于分类的局部理论，因此，从产生起就有许多模糊分类技术得以发展。隶属函数可以表达词语的意思，这在数字表达和符号表达之间建立了一个便利的交互接口。在信息融合的应用中主要是通过与特征相连的规则对专家知识进行建模。另外，可以采用模糊理论来对数字化信息进行严格地、折衷或是宽松地建模。模糊理论的另一个方面是可以处理非精确描述问题，还能够自适应地归并信息。对估计过程的模糊拓展可以解决信息或决策冲突问题，应用于传感器融合、专家意见综合以及数据库融合，特别是在信息很少，又只是定性信息的情况下效果较好。

3.3 推理网络

推理网络的构建和应用有着很长的历史，可以追溯到1913年由一位名叫John H W ig-more的美国学者所做的研究工作。近来，许多对于分析复杂推理网络的理论往往基于贝叶斯规则的推论，并且都被归类于贝叶斯网络。目前，大多数贝叶斯网络的研究都包括了对于概率有效传播的算法拓展，同时它在整个网络中也充当了新证据的角色。同时贝叶斯网络在许多A1任务里都己作为对于不确定推理的标准化有效方法。贝叶斯网络的优点是简洁、易于处理相关事件。缺点是不能区分不知道和不确定事件，并且要求处理的对象具有相关性。在实际运用中一般不知道先验概率，当假定的先验概率与实际相矛盾时，推理结果很差，特别是在处理多假设和多条件问题时显得相当复杂。

参考文献

[1]杨兆升.基础交通信息融合技术及其应用[M].北京：中国铁道出版社，2005．

[2]史其信，陆化普.中国 ITS 发展战略构想[J].公路交通科技，1998，3．

第6篇：压缩技术论文范文

关键词：信息隐匿,压缩编码,数据变换,数据选择

1 引言

信息隐藏是一门新兴的信息安全技术。论文参考。涉及感知学，信息论,密码学等多个学科领域，涵盖信号处理，扩频通信等多专业技术。 近年来得到了迅猛发展。现阶段人们一般选择图像、文本、音频和视频等数字媒体作为载体。另外, 还出现了基于TCP/IP 的信息隐藏技术和基于信道编码的信息隐藏技术。本文研究的基于压缩编码的信息隐藏技术是信息隐藏技术的新领域, 它以多媒体系统中的压缩数据作为嵌入载体,数据解压后不影响原始数据数据的结构和统计特性, 具有较强的鲁棒性和不可检测性。

2 压缩编码信息隐藏的原理

压缩编码是一种提高数据传输有效性的技术，它是通过对数据施加某种操作或变换使之长度变短或者容量变小的同时, 还必须保证原始数据能够从压缩产生的压缩码中得以精确的还原。从信息论的角度来看，压缩就是去掉信息中的冗余，即保留不确定的信息，去掉确定的信息(可推知的)，也就是用一种更接近信息本质的描述来代替原有冗余的描述。这个本质的东西就是信息量(即不确定因素)。信息隐匿和数据压缩在本质上是相互联系的：对于数据压缩来讲，一块数据中隐匿了和数据本身无关的地的其它数据，那这块隐藏了信息的数据是有一定冗余的，由冗余的数据可以进一步被压缩，进一步压缩的就有可能去掉隐匿的数据；对于信息隐匿来说，一块已被压缩过的数据冗余量已经很小了，由于隐匿是嵌入的数据和原始数据毫无关系，在这块数据中进一步隐匿数据，势必造成原始掩护数据的有效数据的减少，相当于队已经压缩的数据进行进一步压缩。只要保证在接收端解压中可以恢复原始数据的差错率，就可以在压缩编码后进行信息隐匿，不会引起截获者怀疑码字载体中含有秘密信息。

3 压缩编码信息隐匿模型实现方案

基于信息隐匿和数据压缩的关系，提出结构如下的数据压缩思想的通用隐匿模型。模型主要由三个部分组成：图像压缩、信息加密和信息隐匿。图像压缩部分的量化器输出至信息隐匿部分，然后从信息隐匿部分得到隐藏有其他信息的量化数据，并送到熵编码器，其他内容和标准压缩过程一致。信息加密部分为传统的加密方案，其主要目的是增加秘密信息的安全性，使得系统隐匿的信息部分即使被检测出来，也不会泄露其内容。论文参考。

信息隐匿部分是模拟最核心的内容，这部分主要有三个部分组成：数据变换，数据选择和嵌入过程。数据变化的主要目的是改变加密后的信息统计特性，使得这些数据嵌入掩护图像量化后的数据之中，不改变或很少改变掩护图像的数据统计特性，从而使信息隐匿后的抗检测性大大增强。数据选择是从掩护图像量化后的数据中选择合适的比特位，用它来隐藏已加密的信息。合理的数据选择算法应该兼顾信息隐匿的容量，信息隐匿的抗检测性与鲁棒性。嵌入过程式将加密后的信息和选择出来的数据进行某种运算（通称为替换或异或）,用运算结果替换选择出来的数据，并将此数据连同未选择出来的量化数据一并交给图像压缩部分的熵编码进行编码。

图1 基于数据压缩思想的通用信息隐匿模型

通用模型的秘密信息提取过程基本上是隐匿的逆过程，其流程图如下

图2通用信息隐匿模型的信息提取过程

压缩后的数据首先经过熵解码器解码，然后进行数据分离，将未嵌入的数据部分送入正常的图像解码流程（反量化，反映射变换），而将嵌入数据的部分进行数据提取，如果此过程的算法不是盲的（即需要原始掩护图像），则需要分离出来的数据和原始掩护图像经映射变化，量化后的数据进行运算，将结果进行数据恢复、解密、最后得到嵌入的原始秘密信息。

4 隐匿模型的两种关键技术

在这种通用的信息隐匿模型中，数据变换和数据选择是关键技术

数据变换的主要目的是改变加密后的信息统计特性，增强系统信息隐匿的抗检测性能。改变数据的统计特性的常用方法是进行线性滤波，从本质上来讲，线性滤波和线性变换是一致的，从频域上来看，滤波就是对信号频谱的不同部分进行不同的缩放。在技术上常就是这样一个过程：DFT→相乘→IDFT，将这一过程合并为一体时，就成为一个单纯的线性变换。在复数域中进行整数的可逆处理时，数据量就会增加一倍，为此可以经DFT换成DCT，这样这一处理过程就成为一实数域的线性变换问题。

下面介绍整型变换算法的基本过程。

（1）对于给定的线性变换A，如是常见的线性变换，则进行（2），否则对其进行改造，使det| A ‘ |=1。

（2）将A ‘ 分解为3类基本矩阵（置换矩阵，元素的绝对值均不小于1的对角阵，单位三角矩阵）。

（3）对于每一基本矩阵，构造其整型变换，获得整数输出。

（4）对于每一步都应有相应的逆变换，所以整个变换的逆变换可以相应的获得。

（5）对于多维可分离的线性变换，正变换可以逐维的计算；为了保证逆变换对于多维数据的完全重建，应严格按照和正变换相反的次序进行逆变换。

实现数据变换时的另一个问题是数据的范围问题。在实际处理过程中，输入的数据都是有一定的范围的（比如原始图像数据通常用8位无符号数据表示），如果输出的数据不加以限制，则输出的数据的范围一般要增大，这样就必须用更多的数据表示处理结果。

数据选择过程是从掩护图像的量化数据中选择合适的比特位，用它来隐匿已加密的信息。最基本的做法是选择掩护数据中的不重要的部分，这样做得优点是对掩护图像的质量影响最小，使修改引起别人注意的可能性最小。但是在实际系统中，数据选择算法应该兼顾信息隐匿的容量，信息隐匿的抗检测性与鲁棒性等多个方面的性能，可以选择下面三种。

1.LSP（LeastSignificant Portion）最不重要部分

LSP技术和LSB（最不重要比特位）技术基本类似，区别在于LSB平等的对待掩护图像中的每一字节，不同的字节之间没有区别，在隐藏时都在数据的最低位取相等比特；而LSP针对变换量化后的数据而言，不同位置的重要程度不同，从中所取的最低有效比特数就不同，其中低频数据是取得少一些，而在高频数据中取得多一些。另外，不同位置的数据取值范围也不一样，最多的可取比特数也不一样。论文参考。

2.随机间隔法

随机间隔技术是以LSP为基础的一种方法，在数据选择时用一个掩密密钥k作随机数发生的种子，那么可以生成一个随机序列k 1 ，…，k l ，并且把它们一起按下列方式生成隐匿信息位置来对经LSP选择的数据进行进一步选择：j 1 =k 1

j i =k i +j i-1

从而可以伪随机决定两个嵌入位置的距离。这种方法由于隐匿的位置更少，所以更不容易被检测出来。

3.随机位置法

随机位置技术是另外一种伪随机的方法，它也以LSP技术为基础。和随机间隔法不同的是，它对不同的位置变换数据及量化数据的不同比特位赋予不同的选择概率p 1 ，…，p l ，在数据选择时也用一个伪装密钥k作为随机发送的种子，那么可以生成一个一个随机序列k 1 ，…，k l ，当k i ≥p i 时选择比特，否则不进行选择。在此方法中选择合适概率取值方案可以兼顾信息隐匿的容量、悬念吸引你的抗检测性与鲁棒性等多方面的性能，是一种更灵活的方法。当然可以将随机间隔法和随机位置发结合起来使用，那是一种更灵活、更复杂的方案。

5 实验结果

运用本文提出的通用模型，以lena(512像素×512像素)，作为掩护图像，在其中隐匿随机数据，映射变换采用8×8的DCT，经数据变换过程，结果如下图所示。图中从左到右，从上到下依次为：原始图像，未嵌入数据的JPEG图像，嵌入不等数据量的JPEG图像。随着嵌入数据量的增加，掩护图像的直观质量会下降，这种质量的下降类似于不同压缩比条件下JPEG图像质量的不同下降，从信息隐匿的角度来看，这种相似性是有利的。

图3 图用模型的数据隐匿效果

6 小结

研究了一种基于压缩编码的信息隐匿技术，介绍了信息隐匿通用模型的两种关键技术：数据变换和数据选择技术，通过实验得到嵌入量与图像质量的关系。随着通信技术的不断发展，信息安全将成为一门很重要的学科，对于通信信息隐匿还要寻找更先进，更合理的算法来达到通信的安全性能。

参考文献:

[1] KATZENBEISSERS, PETITCOLASFAP.信息隐藏技术—隐写术与数字水印[M].吴秋新,钮心忻,杨义先等译.北京:人民邮电出版社,2001.

[2] 汪小帆,戴跃伟. 信息隐藏技术方法与应用[M].北京:机械工业出版社,2001.

[3]柏森,胡中豫,吴乐华等.通信信息隐匿技术[M].北京:国防工业出版社,2005.

[4]王伟祥, 刘玉君.基于信道编码的信息隐藏技术研究.[J] 电视技术.2003(3).

第7篇：压缩技术论文范文

首先说说KGB Archiver 这款压缩软件吧，它是一款压缩率高得不可思议的压缩工具。它超越了如7zip和UHARC等以高压缩率而著称的压缩工具，但是它对硬件的需求也较高，使用它的最大压缩模式居然需要4GB内存！软件作者推荐的最低配置为1.5GHz CPU和256MB 的内存，推荐最佳配置为3.0GHz的64位CPU和1.5GB 的内存。

接着回到众人的讨论中，有人说Maximum Compression网站有对各种压缩软件的变态测试，那里的测试结果是KGBArchiver可以把500MB 的数据压缩到70多MB，即使是现在最强的WinRK 或者PAQ8G 也只能压缩到60 几MB，以此证明这个1.43MB 的Office2007 是忽悠人的（网址：www /data/summary_mf.php）。但又有人提出了“微观压缩理论”，说任何的数字数据都可以用一个小于1 大于0 的有理数序列表表示，而这样的数字都可以在数轴上表示出来，因此只要一个字节就可以表示出最大地址值的数据量，最理想的情况下我们可以用1M B的空间存储1 TB 的内容。顿时就有人对这个在Google上都搜索不到的理论表示置疑，有的人就一步步分析此人的理论，说经压缩后的1TB 数据依然属于“任何”数据，那么它就应该能继续重复压缩，那就证明世界上所有数据的全集可以压缩为容量1MB ，这显然就很荒谬了。还有的人就把信息论之父C.E.Shannon 的理论搬出来，说信息编码是有极限的，在一定的概率模型下，无损压缩的编码长度不可能小于信息熵公式给出的结果。而提出微观压缩理论的人又说这个理论是颠覆信息学的，不能用信息学来解释，限制它实现的只有物理极限和技术水平。如此一番唇枪舌剑，让论坛里多了一丝学术气氛。

经过6 个多小时的等待，终于有人把它解压完了，然而安装的时候却提示OSETUP.DLL 文件的数字签名无效，无法进行安装。难道等待了6 个小时就是这么个结果？所幸这个Office2007 的鬼佬后来又提供了单独的OSETUP.DLL文件下载，但是替换掉这个文件后，仍然无法安装。不甘心者本着实事求是的态度，用UltraEdit打开了里面的几个CAB文件，发现内容竟然全部是FF，就连E XE 文件也有一大部分内容是00，估计整个压缩文件中可能就那么一两个小文件是真实的。还有的人用Win R AR 的最大压缩方式把解压后的Office2007 又重新压缩了一遍，最后得到的压缩文件竟然只有3.73MB，由此更加证明Office2007安装包里面绝大多数都是些空文件，根本就不是有效的安装程序。如果是空文件，那么这么大的压缩比就很好解释了。所谓空文件，就是文件的16进制内容全是00的文件（也可以是FF），这样的文件不管它的体积有多大，压缩后的体积也会很小。熟悉数据库操作的人就知道，随便建一个1GB的数据库，这个空数据库文件压缩后可能就只有几KB 大小。

第8篇：压缩技术论文范文

关键词：空气钻井　工作特性　工艺参数　钻速

一、概述

空气钻井是将压缩空气既作为循环介质，携带岩屑，又作为破碎岩石的能量的一种特殊的欠平衡钻井技术。空气钻井的主要特点是：成本低、钻速高、排量高、环保性好等。趋于这些优势，空气钻井在国内外应用日渐广泛。就目前，国内的钻井技术还不够成熟，还存在很多问题，如：a空气钻井理论模型与实际工作状况存在相当大的区别。目前我国的大部分关于钻井的资料的介绍还停留在angle混合流体均匀流的模型。b空气钻井的最小气量和钻头钻速等参数的选择和分析上有待改进。c实际上并不是呈线性分布的流体温度被看作是呈线性分布，这样就导致计算结果与实际情况存在较大的不同。D对空气螺杆马达的工作特性进行系统的研究相对较少。本文主要目的就是研究讨论以上四个问题。

二、空气钻井工作特性分析、研究

1.空气钻井压力系统计算及流速分析

“倒算法”是空气钻井压力计算的原则，就是将钻井系统环空出口作为压力计算的起始点，井口压力为终点，依次计算钻井系统的各个压降。系统的压降主要是环空压降、钻内柱压降和钻头压降。本文对环空压力计算采用angle模型。计算钻内柱压力是采用压缩性流体模型。计算钻头压降时要考虑亚声速流和声速流。

1.1钻柱内压力分布的计算

1.1.1讨论angel模型的适用范围

1.1.2钻柱内压力分布计算采用压缩性流体模型

流体的压缩性是流体质点在一定压力差或温度差的条件下，其体积或密度可以改变的性质。压缩性流体遵守气体的状态方程和质量守恒定律，结合影响流体的因素的关系，如流体压力、温度、流速等，结合牛顿第二定律推导出空气钻井的压力控制方程，进而求解钻柱内压力分布。根据经验指导，求解钻柱内压力分布时，压缩性流体模型更加可靠、准确。

关于钻井系统的基本假设：a流体是一种容易流动、容易压缩、均质、等向，无粘性的连续介质；b钻井系统的环空及钻柱内均在阻力平方区（紊流粗糙区），钻柱和钻井眼的位置是同心的，钻柱旋转不予考虑。

1.2空气钻井循环系统的压力分布以及气体流速的研究分析

1.2.1环空以及钻柱内压力分布特性分析

2.2分析空气压缩机排气量与马达转速曲线

按本算例条件，马达的转速和排气量成正相关，即转速的增加是随着排气量的增加而增加的。

通过马达转速公式可以知道，当排气量增加后，气体质量的流量也会相应增加，但是马达内的转速压力也相应增大，明显，这两者对马达转速产生了相反的影响。

3.讨论流体的温度模型

运用于空气钻井的线性流体模型是这样假设的：空气热容性极差并且热传递非常充分，明显这样的假设与实际情况不相符。钻井中空气流速较快，空气热容性差，但是热交换不一定充分。

三、空气钻井工艺参数的选择研究

1.最小气量的选择

空气钻井成败的关键在于气量是否充足。合理的确定并保持井底清洁的空气流量是空气钻井的关键技术。利用井底清洁程度的标准选择井底状况的最小气量和钻杆与钻铤交接处的最小气量；选择两者中的大值作为最终的最小气量。值得注意的是：随着井深的增加，所需最小气量也增加。

2.钻速的选择

空气钻井过程中钻速是由很多原因共同决定的，比如：钻压、转速、钻井井底压差、钻头的类型、井底的清洁程度等。而选取合理钻速只能从不同原因逐一分析。研究表明：要提高排量可以合理提高钻速。

通过对循环系统流速分析，可以发现最可能出现最小单位体积动能点的地方仍是在交接处，所以要分别计算交接处的钻速，选取最小值为最终合理钻速。

四、结论

空气钻井是利用压缩空气作为循环介质的特殊欠平衡技术，研究空气钻井时采用的angle模型只适用于低速运动的流体。空气钻井的气体一般具有压缩性，所以压缩性流体模型更加可靠。最小排气量与钻速的选择要着重研究交接面处的情况。空气螺杆马达的转速特性计算有亚声速流和声速流两种情况，计算时需要考虑到。钻井压力、温度对马达的作用相反，所以其转速的确定必须要结合具体的情况，分析具体参数方可确定。

参看文献

第9篇：压缩技术论文范文

关键词：图像压缩 JPEG JPEG2000

一、图像压缩

图像压缩就是减少表示数字图像时需要的数据量。是指以较少比特有损或无损地表示原来像素矩阵的技术，也称图像编码。

在我们的生活中无论是普通人还是一些工作在科研领域的科技工作者，都会对数据信息进行传输与存储有所接触。随着数字时代的到来，影像的制作、处理和存储都脱离了传统的介质（纸、胶片等），相比传统方式，数字图像有着传统方式无法比拟的优越性。但是每种技术出现的同时，都有制约其发展的一面。比如数字电视、遥感照片、由雷达、飞机等提供的军事侦察图像、可视电话、会议电视和传真照片，在教育、商业、管理等领域的图文资料、CT 机、X 射线机等设备的医用图像、天气云图等等，无论是利用哪种传输媒介进行传输的信息，都会都会遇到需要对大量图像数据进行传输与存储的问题。而对大量图像数据进行传输要保证其传输的质量、速度等，对其进行存储也要考虑其大小容量等。所以，要解决大量图像数据的传输与存储，在当前传输媒介中，存在传输带宽的限制，故在一些限制条件下传输尽可能多的活动图像，如何能对图像数据进行最大限度的压缩，并且保证压缩后的重建图像能够被用户所接受等问题，就成为研究图像压缩技术的问题之源。

图像数据之所以可以进行压缩，主要是因为一般原始图像数据是高度相关的，都含有大量的冗余信息。图像压缩编码的目的就是消除各种冗余，并在给定的畸变下用尽量少的比特数来表征和重建图像，使它符合预定应用场合的要求。

二、JPEG压缩

负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”（Joint Photographic Expert Group,简称JPEG），于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案，其后多次修改，至1991年形成ISO10918国际标准草案，并在一年后成为国际标准，简称JPEG标准。

1、JPEG压缩原理及特点

JPEG算法中首先对图像进行分块处理，一般分成互不重叠的大小的块，再对每一块进行二维离散余弦变换（DCT）。变换后的系数基本不相关，且系数矩阵的能量集中在低频区，根据量化表进行量化，量化的结果保留了低频部分的系数，去掉了高频部分的系数。量化后的系数按zigzag扫描重新组织，然后进行哈夫曼编码。

优点：1、形成了国际标准；2、具有中端和高端比特率上的良好图像质量。

缺点：1、由于对图像进行分块，在高压缩比时产生严重的方块效应；2、系数进行量化，是有损压缩；3、压缩比不高，小于50。

JPEG压缩图像出现方块效应的原因是：一般情况下图像信号是高度非平稳的，很难用Gauss过程来刻画，并且图像中的一些突变结构例如边缘信息远比图像平稳性重要，用余弦基作图像信号的非线性逼近其结果不是最优的。

2、JPEG压缩的研究状况及其前景

针对JPEG在高压缩比情况下，产生方块效应，解压图像较差，近年来提出了不少改进方法，最有效的是下面的两种方法：

DCT零树编码

DCT零树编码把 DCT块中的系数组成log2N个子带，然后用零树编码方案进行编码。在相同压缩比的情况下，其PSNR的值比 EZW高。但在高压缩比的情况下，方块效应仍是DCT零树编码的致命弱点。

层式DCT零树编码

此算法对图像作 的DCT变换，将低频 块集中起来，做 反DCT变换；对新得到的图像做相同变换，如此下去，直到满足要求为止。然后对层式DCT变换及零树排列过的系数进行零树编码。

JPEG压缩的一个最大问题就是在高压缩比时产生严重的方块效应，因此在今后的研究中，应重点解决 DCT变换产生的方块效应，同时考虑与人眼视觉特性相结合进行压缩。

三、JEPG2000压缩

JPEG2000是由ISO/IEC JTCISC29标准化小组负责制定的全新静止图像压缩标准。一个最大改进是它采用小波变换代替了余弦变换。2000年3月的东京会议，确定了彩色静态图像的新一代编码方式―JPEG2000图像压缩标准的编码算法。

1、JPEG2000压缩原理及特点

JPEG2000编码过程主要分为以下几个过程：预处理、核心处理和位流组织。预处理部分包括对图像分片、直流电平（DC）位移和分量变换。核心处理部分由离散小波变换、量化和熵编码组成。位流组织部分则包括区域划分、码块、层和包的组织。

JPEG2000格式的图像压缩比，可在现在的JPEG基础上再提高10%~30%，而且压缩后的图像显得更加细腻平滑。对于目前的JPEG标准，在同一个压缩码流中不能同时提供有损和无损压缩，而在JPEG2000系统中，通过选择参数，能够对图像进行有损和无损压缩。现在网络上的JPEG图像下载时是按“块”传输的，而JPEG2000格式的图像支持渐进传输，这使用户不必接收整个图像的压缩码流。由JPEG2000采用小波技术，可随机获取某些感兴趣的图像区域（ROI）的压缩码流，对压缩的图像数据进行传输、滤波等操作。

2、JPEG2000压缩的前景

JPEG2000标准适用于各种图像的压缩编码。其应用领域将包括Internet、传真、打印、遥感、移动通信、医疗、数字图书馆和电子商务等。JPEG2000图像压缩标准将成为21世纪的主流静态图像压缩标准。

随着计算机与数字通信技术的迅速发展，特别是网络和多媒体技术的兴起，图像压缩技术已经为开拓全新的应用领域打下了坚实的基础。采用编码压缩技术减少传输数据量，是提高通信速度是解决数据传输的重要手段，压缩技术则是整个数据传输中的关键环节。因为，笔者认为，压缩技术推动了计算机网络的发展，拓宽了多媒体的发展领域，为多媒体计算机发展奠定了基础。

参考文献：

[1] 李文峰：图像图像处理与应用[M]中国标准出版社，

2006。