基于子带编码的数字音频水印算法研究

子带编码属于频域编码,根据子带编码的这种频域特性,我们可以运用滤波器将秘密的语音信号分为高频子带和低频子带,然后将秘密的语音信息嵌入到低频子带中,以达到秘密传输的目的。     

基于混合优化算法的图像盲水印技术

为了平衡水印系统约束与净负荷容量,提出一种结合量子粒子群优化与细菌觅食优化的混合优化算法,将提出的混合优化算法应用于图像盲水印;通过离散小波变换对测试图像的像素进行变换,选择测试图像的水平低频垂直高频和水平高频垂直低频子带,基于边缘熵和视觉熵的视觉特性,在子带中选择合适区块以提高水印图像质量;对选定的区块系数执行Schur变换,并隐藏感兴趣区域和患者电子记录水印;利用提出的混合优化算法选择最优阈值,将多个水印隐藏到测试图像中。结果表明,基于混合优化算法的图像盲水印技术性能优秀,可以抵御常见攻击,同时具有较好的鲁棒性和隐蔽性。     

带Fuzzy映象混合变分不等式的单调迭代算法

引入了带Fuzzy映象混合变分不等式问题，利用标准的豫解算子技巧，提出了该问题一些新的迭代算法，并对这些算法进行了收敛分析，这些结果包含了该领域若干最近成果作为特殊情况.     

基于最大熵的迭代分割算法

对于一些对象与背景像素灰度值类似的图像以及充满噪声的图像,传统的图像分割算法分割精度较低。为解决这一问题,提出了基于最大熵的迭代分割算法,根据求出的最大熵阈值将图像分为背景和对象两类区域;分别对两类区域求取灰度平均值,以该平均值将图像分为对象、背景和待分割3个区域;再对待分割区域进行迭代求取最终阈值,并根据最终阈值对图像进行分割。实验表明,该算法具有较高的抗噪性能,能精确分割一些轮廓不明显的图像,其分割精度明显好于其他传统图像分割算法。     

关于一般混合变分不等式的g-单调迭代算法

受Ｄｉｎｇ的启发提出了ｇ－单调，ｇ－次微分和ｇ－近似映象等新概念；关于ｇ－近似映象的存在性和Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ连续性的证明和讨论；利用这些新概念提出了关于一般混合变分不等式的一种ｇ－单调迭代新算法，此算法包含了近期此领域有关结果作为特殊情况，还讨论了该算法的收敛分析。     

两幅图像相互隐藏算法

本文提出了一种基于DCT的图像隐藏算法,该算法能够使两幅图像相互之间隐藏,并且能令目标图像在被嵌入隐藏图像后,其失真度能够控制在人眼所接受的范围,且隐藏图像不易被发现。     

混合正则化模型的交替迭代原理与图像恢复

由有界变差函数的半范数(TV)描述的正则项,在图像恢复过程中,对于图像的纹理部分,容易造成细节丢失;对于图像的卡通部分,容易产生阶梯效应;为克服此缺点,提出一种混合卡通-纹理正则化模型(hybrid cartoon texture regularization model,HCTRM)和交替迭代算法。首先,对受系统和噪声模糊的图像,用Kullback-Leibler函数描述拟合项;对于图像的卡通部分用分数阶TV的半范数来描述,纹理部分用紧框架域L_1范数来描述,建立HCTRM。其次,分析HCTRM解的存在性和唯一性。再次,引入辅助变量,将HCTRM转化为标准表达式,应用交替方向乘子算法(ADMM),将HCTRM分解为2个大的子问题。最后,将每个大的子问题,再分裂为2个小的容易处理的子问题,形成快速交替迭代算法。针对TV的半范数作为正则项,容易消除图像的纹理,且产生阶梯效应的缺点,提出一种HCTRM和交替迭代算法。仿真表明,能有效地恢复非平稳区域的纹理,克服在平稳区域产生的阶梯效应,取得较高的峰值信噪比和结构相似测度。     

基于小波域混合状态隐马尔科夫树模型的文本图像子带分割算法

针对文本图像提出了一种基于小波域混合状态HMT（Hidden Markov Tree）文本图像子带分割算法．该算法在充分考虑经二维小波变换后各子带之间相关性的同时，分别对背景、文字、图片三种纹理建立了不同状态的HMT模型，并且通过计算机仿真实验说明了陔算法的有效性。     

Mann迭代算法求解非线性混合隐变分不等式

用一种新的Mann迭代算法求解一类非线性混合隐变分不等式.在这个基础之上,还进一步对Mann迭代算法所产生的迭代序列进行了收敛性分析.然而,假设的映射A既不是强单调映射,也不是满射.在这样的条件下,有利于投影和收缩法在许多领域里的应用.     

带位移子空间迭代及其与QL算法的等价性

本文在子空间迭代中引进了位移,讨论了收敛性并建立了该法与QL算法的等价性。作为一个例子,对三对角对称矩阵的带Wilkinson位移QL算法,证明了在一定条件下β_2~(k)→0,从而β_1~(k)→0有三次以上的收敛速度。     

一种基于DWT的数字水印新算法

提出了基于DWT与迭代混合的图像水印算法,在小波变换的高频子带应用迭代混合技术嵌入灰度图像作为水印.仿真实验结果表明本文所提出的水印算法对于剪切和添加噪声等攻击具有较好的抵抗能力,是迭代混合技术在数字水印方面的一个成功应用.     

基于误差修正的复杂翻边切边线优化设计

对复杂翻边的切边线优化设计进行了研究,提出了一种基于误差修正的预测复杂翻边切边线的迭代方法,在LS-DYNA有限元仿真的基础上,根据仿真轮廓与目标轮廓的形状误差来修正毛坯形状.结果表明,经1～2次迭代修正后得到了精确的切边线形状,在程序中实现了LS-DYNA求解器的自动调用,提高了切边线的优化效率.同时,通过对某翻边件的仿真模拟及物理实验,验证了该迭代方法的有效性.     

连续性健美操动作图像视觉误差校正方法分析

为了解决传统方法校正后图像容易出现模糊或锯齿效应,视觉误差校正效果不好的问题,研究了一种新的连续性健美操动作图像视觉误差校正方法。通过JAI相机(丹麦)逐行扫描电荷耦合器件(CCD)相机转换成视频信号,得到的信号通过图像采集卡采集,转化成PC机可处理的数字信号,通过全息投影获取连续性健美操动作图像。按照视觉误差完成对图像像素集视差函数的配准,通过向量量化技术实现对图像的亚像素级模板匹配,对经处理的连续性健美操动作图像进行分形编码处理,为视觉误差校正提供依据。对连续性健美操动作图像进行编码和解码处理,求出和原始图像间的误差,获取误差图像,对其进行插值处理,获取误差补偿结果,实现连续性健美操动作图像视觉误差校正。结果表明:经所提方法处理后的图像无显著的视觉误差,峰值信噪比和结构相似性很高。可见所提方法主观和客观评价结果好。     

支撑算子的截断误差和修正算法

对于定义于非均匀、各向同性介质中的扩散方程,在逻辑矩形网上建立了一种求解的有限差分法.这种算法不仅适用于凸网格,而且适用于凹网格或是自交网格,它在系数光滑时和其他算法有一定的可比性,但在非光滑甚至是扭曲网格上却优于其他算法.     

数字水印检测过程中图像的几何校正

在数字水印技术中,针对含水印图像遭受几何攻击后的水印检测问题,提出了根据图像像素判断含水印图像遭受的几何攻击类型的方法。在水印检测时,先对遭受几何攻击的含水印图像进行校正。该方法可以快速校正经旋转、平移、缩放、剪切等几何攻击的图像,并且计算量小,为进一步检测水印提供了有力的保障。     

基于频域变换与几何失真校正的图像水印算法

为改善水印系统的稳健性,提出了基于多元频域变换的彩色图像水印方案.首先,引入仿射映射来混淆水印数据;再确定载体的最大中心区域,利用四元离散Fourier变换对其处理,获取1个实部系数矩阵与3个虚部系数矩阵;考虑彩色载体的亮度、纹理与边缘掩码,计算数据融入因子;并以此建立同步水印隐藏方法,把加密数据植入实部系数矩阵的低频系数中,形成水印目标;基于不同的内容变换,形成训练数据;并基于机制,对其完成二级分解,利用分布函数来拟合6个系数的经验直方图,最终将其形状与尺度参数视为水印系统的稳健特征矢量.借助这些稳健特征来训练支持向量机,从而得到变换参数值,以校正受攻击的水印图像;最后,计算校正水印图像的最大中心区域,联合四元离散Fourier变换,设计水印提取方法,准确复原二值水印.测试数据表明:与当前图像水印技术相比,面对几何变换攻击,所提算法具有更高的不可感知性与鲁棒性,其输出的水印图像对应的差分图较为理想,复原水印失真度最小.     

基于圆分割的鱼眼镜头图像畸变校正算法

针对应用鱼眼镜头拍摄的图像产生了严重的畸变的问题,提出了一种基于圆分割的校正算法.该算法充分利用了鱼眼图像圆形结构这一特点,将其分割成同心圆,再利用函数法对畸变图像进行校正.微调系数的引入,使得算法更灵活,这样能根据鱼眼镜头与实际物体的距离来调整微调系数的大小,得到更理想的校正图像.Matlab实验结果表明:应用本算法能得到比较满意的校正结果,并且该算法所花费的计算时间少,使其能适用于实时监控系统.     

关于图象的几何纠正

文章通过对图象误差来源的具体分析，阐述了利用数字方法对图象误差进行几何纠正的方法。     

一种适用于二值图像的数字水印算法

提出了一种根据像素的空间邻域特性在二值图像中嵌入数字水印的算法．由邻域内的平滑度和连通性计算像素的可非度，从而确定各种邻域组合的可嵌入优先级．为了均衡可嵌入水印像素的空间分布，对原始图像进行随机排列和分块后，在每一块中嵌入相同数量的水印．并根据随机排列的统计特性，自适应地确定可嵌入水印像素，以尽量减少对图像质量的损害．实验结果表明，嵌入的水印不易被察觉，而且是脆弱的，可以作为检测图像是否被改动过的一种有效手段．     

基于误差扩散的图像二值化

将传统误差扩散法应用于灰度图像的二值化中, 根据图像的灰度级分布情况将图像分为两类, 并结合误差扩散思想分别对每类图像进行处理. 结果表明, 处理后得到的二值图像可模拟连续灰度图像, 更符合人眼的视觉特性.