解码技术论文范文第1篇

(1)融媒体环境下的媒体内容处理与检索技术

《基于自编码器生成对抗网络的可配置文本图像编辑》提出一种基于自动编码器的文本图像编辑模型,可以有效地基于语言描述自动编辑图像,同时可以便捷友好地修正编辑效果,解决了给定文本编辑图像时模态差异度较大的问题.

《基于跨模态自蒸馏的零样本草图检索》提出了跨模态自蒸馏方法,从知识蒸馏的角度研究可泛化的特征,无需语义嵌入参与训练,可解决草图和图像之间的模态差异问题,以及可见类和未见类的不一致性问题.

《显著性引导及不确定性监督的深度编解码网络》开展图像精准语义分割研究,提出一种显著性引导及不确定性监督的深度卷积编解码网络,将初始生成的显著图和不确定概率图作为监督信息来优化语义分割网络的参数,解决了语义提取过程中空间信息丢失和模型鲁棒性不强的问题.

(2)面向融媒体环境的媒体内容检测与描述技术

《基于数据合成和度量学习的台标检测与识别》开展视频中台标这一重要目标的精准检测研究,提出两阶段可伸缩的台标检测与识别方法,采用batch-hard度量学习方法快速训练匹配模型,进而确定台标类别,解决了类别多、结构复杂、区域小、信息量低、背景干扰大等难题.

《基于空时变换网络的视频摘要生成》提出一种空时变换网络并应用于视频摘要生成,该模型包括嵌入层、特征变换与融合层、输出层3大模块,通过空间特征和时序特征的分别嵌入,以弥补现有模型对时序信息表示的不足;通过多模态特征的变换和融合,以解决特征表示不完备的问题.

解码技术论文范文第2篇

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→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.GeoffDavis，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。“公务员之家有”版权所

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。

解码技术论文范文第3篇

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→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。公务员之家版权所有

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.GeoffDavis，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。

解码技术论文范文第4篇

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→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.GeoffDavis，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。

解码技术论文范文第5篇

关键词：科技英语；信息论；冗余；显译；隐译

1研究背景

世界科学技术的快速发展和全球经济加速一体化使得科技英语的翻译研究引起各国的普遍重视。从20世纪80年代起应时代需求，科技翻译研究雨后春笋般地快速发展，相关领域专家和学者从微观语言层面和宏观理论原则多方面、多角度、多途径做了大量研究。微观语言层面进行的策略技巧性探索如：韦孟芬和陈桂琴等人基于英语科技术语词汇和句法特征，通过举例分析，探索了科技英语术语的翻译方法；宋智雅等人从文体方面探讨了科技英语翻译。宏观理论方面的关注如：丁衡祁针对公示语的翻译提出模仿—借用—创新的翻译原则。方梦之对应用翻译提出达旨、循规、共喻三原则。在国外的译论研究中，功能目的论(Skopostheorie)被用来指导科技文本翻译。这些前人探索大大提升了翻译人员的科技英语翻译专业素养，提高了他们的专业翻译技巧能力，但二者都有其局限性。前者的缺点是：随着科技快速发展，新工艺、新理论、新标准、新方法和新产品的不断涌入，词汇也不断丰富，甚至随着现代广告传媒的发展变化，科技文体也随之有所改变，因此仅仅从语言本身方面入手研究科技英语的翻译，显然跟不上科技发展的脚步；后者的不足是：翻译理论只言片语，太过笼统，对译者翻译实践的指导性又不强。总之，翻译技巧、方法和经验总结占研究翻译的文章占比较大，理论研究类文章占比较小，且理论性文章又太过简略(方梦之，2002)，对科技英语翻译者不能在理论和实践经验上整体指导，无法满足我国大力发展科技的迫切需求，更不足以应对我国“一带一路”建设。因此，此论文以典型案例的研究入手，将英语科技文本翻译经验模块与信息理论模块相结合，探讨理论与实践相结合的技术理论范畴研究路线，对科技英语翻译有一定的指导意义。

2信息论与科技文本特点

2.1信息论

根据20世纪40年代科学家香农提出的信息传输模式，信息发出者将信息以某种符号按照认可的规则将信息内容组织成序，然后通过某种媒介传递至信息接受者，接受者收到信号后进行解码，对信号进行分析理解。语言是一个信息系统。言语交际(本文中指有目的的双语之间的交际，即科技英语的翻译)过程可被视为信息由发出者和接受者通过信号连接起来的一系列过程。信息发出者将信息进行编码，即用语言符号按照认可的规则将信息内容组织成序，然后通过某种媒介进行传递。信息接收者接收到信号后进行解码，利用自己的各种知识对收到的信号进行分析、理解，从而领会信息内容(葛川梅，2010)。2.2科技文本特点科技文体主要功能在于承载信息，具有词汇创新性、叙述客观性和文化趋同性三个特点。科技英语用词严谨，结构严密，客观平述(刘宓庆，1998)，又因中英思维，表达习惯和行文不同，译者在汉译科技英语时要灵活冗余处理，以保翻译逻辑通顺，忠实有效。基于以上科技文本的特点，信息论可支配和调节科技英语翻译工作者的翻译实践的实施途径：首先，在翻译实施过程中，为了保证信息高效传达至目的语读者，科技英语翻译工作者需处理信息的解码和编码，平衡译者的主观性与客观性、主动性与被动性、显身和隐身等关系来保证目的语读者信息接收的正确性。其次，适度冗余在一定程度上有助于译者突破语言结构的障碍(EugeneA.Nida，2004)。译者在编码和译码过程为了避免嗓声的干扰，在原信息的基础上加入适度增补信息来保证信息的准确传播，被增补的这部分信息就是冗余信息。在英语科技文本的翻译中，译者可适度运用显译或隐译原则来调节冗余信息。

3信息论视角下科技英语的翻译策略

3.1显译原则

根据Klaudy提出的一系列翻译中可用的转换技巧，在科技英文的汉译中，为了避免意义含糊，译者常常在句法上增加一些词语以便译文读者顺利理解原文意义。本部分试以词汇具化，语法具化和习惯具化三种方法处理原文中所隐藏的信息。1)词汇具化词汇具化指对于原文中有些词语因为原语与译语文化、政治、感情色彩及词义不同甚至空缺，则译者应根据语境采取具化处理。比如：Mattercanbechangedintoenergy,andenergyintomatter.物质可以转化为能，能也可以转化为物质。英语会尽可能省略相同信息以避免不必要的重复冗长，因此，原语中的“changed”在上句的后半部分被省略。但在汉语译文中，译者则需补上省略的部分“转化”，否则会表述不清。2)语法具化语法具化指译者根据原语语法规则，将原文中语法关系所隐含的逻辑意义通过增补必要的词语或句子进行显化处理，实现译文信息与原文信息动态对等。Thehigh-altitudeplanwasandstillisaremarkablebird.高空飞机过去是，现在仍然是一种了不起的飞行器。(阎庆甲，1988)原文省掉时间状语，用was和is表示两个不同时态，表达依然明确无误，但汉语时态表达与英文不同，更多依赖词序、辅助词、意义关系等来表现。所以在译文中补出了时间状语“过去”“现在”来具化时态。Menalsoattempttopredicttheeffectsoftheeventsinthecourseofthehydrologiccycle.人们还试图预测水循环过程中的一些事件的结果。为了保证信息的传输不受干扰造成误解，译者根据英汉不同语法规则，在译文中增译“一些”冗余信息使其译文最大限度传输了原文信息量，准确还原原文中的语法信息。3)习惯具化由于中英思维和语言习惯的不同，但科技文本以表意准确为前提，所以在翻译中将科技英语中的抽象概念具化；或在汉译文中增加重复性词语以符合汉语措辞习惯。Notethatthewords“welocity”and“speed”requireexplana⁃tion.(许建平，2003)请注意，“速度”和“速率”这两个词需要解释。英语名词的单复数可以用词的曲折变化来达意，但在汉语习惯中，要在名词前加上数词才可达意。Asasecrettrainingbaseforanewplane,itwasanexcellentsite,itsremotenesseffectivelymaskingitsactivity.作为新型飞机的秘密训练基地，这地方极为理想：它地处偏远地区，有利于隐蔽其活动。汉语用语习惯讲究对称平衡，所以在汉译科技文本时得根据汉语习惯加上具化词。在此句的翻译中，译者根据原文语境，将“Remoteness”翻译为“地处偏远地区”与“有利有隐蔽活动”，符合汉语的多谓语动词习惯，明确原文信息。

3.2隐译原则

在翻译过程中，对于有些表述累赘或与译文语言习惯不符的词语，或语意无关紧要信息，译者可进行省略，以保证信息接收者收到信息冗余量适中，不会造成信息繁杂。因此译者要充分考虑到中英思维模式、语言习惯的异同，努力将原文信息最大限度地传达到译文接受者。相对于汉语读者来说，英语科技文本用词严谨、精确，常常存在冗余信息，因此汉译时译者可以省略不译。如：Likechargesrepeleachotherwhileoppositechargesattract.同性电荷相斥，异性电荷相吸。根据汉语习惯，“charges”的曲折变化没有必要译出；而且，“while”的转折意义可通过汉语的对偶句式表达其含义，因此并未翻译为“但是”。

4总结