基于压缩感知理论的图像水印算法

水印技术是保障图像安全的一项重要技术,为了克服当前图像水印算法存在水印信息嵌入量小、抗攻击鲁棒性差的缺陷,设计了基于压缩感知理论的图像水印算法。首先采用小波变换对原始图像进行预处理,分解为不同频率的子图像,并采用压缩感知算法对高频子图像进行压缩处理,提高图像传输效率;然后采用混沌系统对水印信息进行处理,产生水印序列,并将水印序列嵌入到低频子图像中,最后采用小波变换对嵌入水印的低频子图像和压缩后的高频子图像进行融合,得到嵌放水印的载体图像,并可以采用压缩感知理论的重构算法提取水印信息。与数字图像水印算法进行了对比测试,结果明,本文算法大幅度改善了水印信息的嵌入量,嵌入水印合的载体具有良好的透明性,而且对各种攻击具有较好的鲁棒性,具有十分显著的优势。     

基于稀疏压缩感知的医学图像重构算法的研究

为了更好地适应压缩图像技术的发展,针对图像重构对于资源的需求,本文提出了一种基于稀疏压缩医学图像方法,首先描述压缩感知图像中组成部分,然后在稀疏变换方面引入了字典学习概念,同时引入SCAD函数,有效提高了稀疏变换的要求,对于图像的降噪具有一定的促进,在重构算法部分引入了加权系数概念,使得改进后的算法使得回复重构具有更强的约束,通过测试函数证明,本文的算法在医学图像具有比较好的压缩效果,优于传统的重构算法。     

基于POCS-Mallat算法的图像处理系统优化设计

为改进图像处理算法,提升图像信息采集效果,避免图像噪点干扰,使用Mallat算法对图像进行小波处理后再使用POCS算法进行超分辨处理,并设计了残差处理以及效果评估模块对图像处理进行保障。新算法可有效提高图像分辨率以及图像锐度,尤其改善了边缘区域图像分辨率。最后通过DSP平台处理脑CT图进行仿真实验,结果表明新算法具有可行性,处理时间较短,同时也证实了图像处理的稳定性。     

基于哈希表的稀疏图像压缩算法研究

随着互联网技术的不断发展,以图像为主要载体的多媒体信息大大丰富了我们的生活。但由于图像数据量庞大,存储和传输时受到很大限制,使得图像压缩成为图像处理中的一个重要环节。图像压缩就是利用图像自身的相关性来消减图像的冗余信息,保留有用的信息。经过多年的研究,人们已经提出了多种图像压缩方法,并在许多领域取得了良好的应用效果。但这些方法主要是针对普通密度的图像,而对于稀疏图像的压缩,目前有效的压缩方法还屈指可数。对图像压缩技术的发展历程进行了回顾,给出了一种基于哈希表的对稀疏数据压缩方法,并利用VC＋＋6．0平台,实现了基于哈希表的数据压缩系统。     

基于双层哈希表的中文分词算法优化

采用基于词典的正向增字最大匹配算法,分词词典采用改进的双层哈希表加动态数组的数据结构。在不提升已有典型词典机制空间复杂度与维护复杂度的情况下,一定程度上提高了中文分词的速度和效率。     

基于哈希函数的小波域脆弱水印算法

针对基于分块独立的脆弱水印算法的安全性问题,提出一种利用查找表和哈希函数的小波域脆弱水印算法。该算法利用小波变换的空频特性,在LL子带用查找表的方法嵌入一个标识水印,用于检测和定位篡改;选取HL子带或LH子带的哈希值作为水印嵌入到HH子带中,用于抵抗各种伪认证攻击。实验仿真结果表明该算法既提高了基于分块的脆弱水印算法的安全性,又保持了良好的局部修改检测性能。     

基于哈希表的关联规则挖掘算法研究

经过分析关联规则中Apriori算法存在的不足,为减少对事务数据库的扫描次数,缩减产生频繁项集的时间,列出两种基于哈希表的计算项集支持计数的方法以及利用哈希表来进行项集的地址定位的方法,使得生成频繁项集的效率有所提高。     

基于压缩感知的图像混沌加密算法

为实现图像的同步加密与压缩,将压缩感知理论与混沌理论相结合,提出了一种兼顾压缩性能与安全性能的加密方案。该加密算法采用置乱-测量矩阵观测-置乱-双向扩散四级加密,采用离散小波变换(DWT)并设定合适的阈值对明文图像进行稀疏化操作,然后进行置乱-测量矩阵观测-置乱-双向扩散操作,得到密文图像,加密过程中,将混沌参数作为密钥,通过混沌系统产生伪随机序列作为置乱、构造测量矩阵和扩散过程中的密钥流,实验结果表明:图像在加密过程中,在保证图像信息质量的前提下,提高了加密和解密的速度,验证了本方案的可靠性、安全性以及鲁棒性。     

岩石裂隙图像几种滤波处理算法的精度对比与改进

本文主要研究均值滤波、中值滤波和高斯滤波的相应算法,利用编程处理技术对其进行实现,并运用于岩石裂隙图像中,比较对岩石图像处理方法的优缺点。结果表明：在对于岩石裂隙图像处理中,中值滤波要优于均值滤波和高斯滤波。     

基于局部敏感哈希算法的语音文档主题分类

对识别后的语音文档进行了向量空间模型的建立,针对得到的高维稀疏矩阵提出了基于局部敏感哈希的语音文档分类算法,算法能够直接在高维稀疏矩阵上进行分类,无需降维。此外,在构建局部敏感哈希函数的时候结合了稳定分布。实验证明,局部敏感哈希算法能够对语音文档进行合理有效的分类,同时获得了较小的时间复杂度。     

基于感知范围的鱼群优化算法

模拟鱼群在空间的游动行为. 以个体鱼之间的实空间欧式距离为量度,将个体鱼感知范围内的邻域空间分为吸引、排斥和中性区域,同时考虑所有个体鱼都有向食物源运动的趋势. 利用参数选取实验来确定感知范围参数;通过标准测试函数实验对所提出的新鱼群算法和人工鱼群算法进行了对比分析. 在此基础上,对两种算法的搜索步长进行了实验研究. 最后,在基本算法的基础上提出了线性变化权重因子策略,13个测试函数的实验证实此策略可以进一步提升算法性能.     

改进的一致性哈希算法及应用

针对分布式入侵检测中的数据分割问题,给出一种改进的一致性哈希算法。该算法针对采集的数据包,通过TCP流重组建立TCP数据链,保证数据流的完整性;再通过结点的分组对一致性哈希算法进行改进,并实现组间和组内的数据分配,减少虚拟结点数量;对结点的负载均衡检测和调整策略,改善了系统的负载均衡性。仿真测试结果表明该算法具有较好的负载均衡性。     

基于位置敏感哈希的海量文本数据查询算法研究

提出了一种基于位置敏感哈希算法的海量文本数据查询算法,通过位置敏感哈希算法将文本数据的特征向量映射到哈希桶中,从而有效地降低了计算复杂度并提高了数据检索的效率。首先,利用TF-IDF特征表示文本的特征向量,并根据给定的哈希函数集把文本的特征向量映射至哈希桶;接下来,利用哈希表为给定的文本计算出与之对应的直方图,通过直方图距离计算文本的相似度;最后,通过计算目标文本集中的文本与待查询文本的相似度进行文本排序,排序分值高的文本作为相关文本返回给用户。实验结果表明,对比已有方法文本提出的算法在MAP以及查全率-查准率曲线两个测度上都获得了较好的性能。     

多灰度级halftoning图像处理的新算法

提出ｈａｌｆｔｏｎｉｎｇ图像处理的一种新算法——匹配误差的扩散算法,它有效地消除了误差扩散算法的一些缺点．不仅如此,匹配误差的扩散算法也被用于多灰度级的ｈａｌｆｔｏｎｉｎｇ图像,结果表明有较好的视觉效果．     

一种基于哈希算法的ARINC429总线数据检索方法

<正>在飞行试验中,采集ARINC429总线数据时,如何高效实时检索数据字极其重要。基于传统的检索方法,循环查找法和查表法,本文提出了一种基于Hash算法的数据检索方法,详细论述了该方法实现ARINC429总线数据字检索的具体内容和步骤。该方法直接应用到了ARINC429总线采集模块研制中。经飞行试验验证,得到了良好的运行效果。同时,该方法也适用于其它此类总线的实时数据检索。     

基于图像对比的防盗报警系统设计

本文将单片机技术和图像处理技术结合起来,针对传统监控报警系统的缺陷,设计出一种基于图像处理的防盗报警系统,并给出系统的设计方案、硬件设计、单片机软件设计和算法设计。     

基于压缩感知下的数字水印算法的研究

如何提高压缩感知下的数字水印的效果一直以来都是水印算法的研究方向。本文提出了基于字典学习的网络自适应稀疏变换方法,该方法构建自适应最优稀疏变换基,在字典学习问题中引入网络数据稀疏基的可压缩约束,以满足水印图像数据处理特点及稀疏变换的高实时性要求,通过在水印的嵌入和提取中运行改进后压缩感知算法在鲁棒性和隐蔽性等方面都取得了比较好的效果。仿真实验说明本文的算法具有很好的可行性。     

基于Matlab的图像改进型Prewitt图像锐化算法研究

本文提出了一种改进的Prewitt边界识别算法,在保证图像处理效果和处理速度的前提下,和传统的算法相比,本算法能够是的图像处理效果得到提升。通过对实验结果的分析,该算法能有效地抑制噪声,提高边缘检测的准确性,检测效果明显优于单个图像边缘检测。     

基于统计方法对云南地震灾情的分类分析

收集整理得到近23年云南省地震灾情数据,通过主成分分析法、聚类分析法和主成分聚类分析法等3种方法对云南地震灾情进行分类分析,并对3种分类方法的分类结果进行比较,从而得到合理科学的分类结果,为云南省灾情评判分类提供可行性依据。     

基于边缘检测的图像缩放算法

论文提出了一种保持边缘特征的图像缩放算法,算法首先检测图像中物体的边沿,并在传统边沿检测方法的基础上增加“不确定度”这个参数来提高边沿检测的鲁棒性;对边缘区域像素的插值沿边缘方向进行,对非边缘区域的像素的插值用三次卷积的方法生成。该算法能有效消除传统插值算法在物体边缘部分出现的锯齿,提高了缩放后图像的视觉质量。仿真结果表明,对人造图像和自然图像,本算法均能保持良好的边缘特征,取得较理想的图像缩放效果。