校正几何失真和像素失真的印刷数字水印算法

针对印刷图像存在的几何失真和像素失真问题,提出一种数字水印算法.该算法采用Harris角点检测和Hausdorff距离来校正几何失真,采用非线性灰度变换来纠正像素失真.水印嵌入算法首先对图像进行一级离散小波变换后,再对低频子图进行奇异值分解;然后,在奇异值上嵌入水印序列,并在提取水印前校正失真.实验表明,该算法对打印扫...     

基于奇异值分解自适应图像压缩的优化算法

结合图像质量评价体系,在基于奇异值分解的动态压缩比优化方法的基础之上提出一种新的优化算法.该优化算法可以解决基于奇异值分解的动态压缩比优化方法中不能根据不同图像的特点对每幅图像自适应地进行图像压缩的缺陷,并能根据需求,预先设定压缩图像的质量范围,使压缩图像达到指定的压缩率或清晰度,从而满足指定的要求.经实验证明,该优化算法切实可行,具有较高的实用价值.     

基于SVD特性的鲁棒数字水印新算法

提出了一种基于SVD特性的鲁棒数字水印新算法,利用SVD分解得到U矩阵的唯一性,且图像叠加一定噪声后U矩阵的列向量失真较小这一特性,将图像自身的特征置人奇异值矩阵.实验结果表明该算法鲁棒性较好.     

基于奇异值分解的图像质量评价

分析了传统的基于灰度误差的图像质量评价算法的局限,扩展了图像质量评价的定义.考虑原始图像和畸变图像尺寸不一致的情况,提出了用奇异值分解把图像矩阵转为向量,用奇异值向量之间的夹角作为图像的质量评价指标.实验表明:提出的基于奇异值向量夹角的准则对压缩、噪声和旋转、平移、尺度等几何畸变等都具有好的性质;且适于文中扩展的质量评价的定义.最后对实验结果和人类视觉系统的主观评价进行了比较分析.     

基于分块奇异值水印算法研究

随着信息技术的飞速发展,信息隐藏与保密技术日渐受到人民的重视.数字水印是版权保护的重要手段之一,目前已经得到广泛的研究与应用.提出了一种基于分块奇异值的水印算法,运用奇异值分解方法与图像分块技术,对水印进行嵌入与提取.通过图像分块,降低了对图像奇异值分解的过程,加速了数字图像水印的嵌入和提取,最后用VC＋＋实现了该过程...     

分块PCA和奇异值分解相结合的人脸识别算法

针对分块PCA算法对位移、旋转等几何变化比较敏感的缺点,提出一种基于分块PCA和奇异值分解相结合的人脸识别算法。该算法分别提取分块子图像的PCA特征和奇异值特征,在此基础上得到同时包含分块PCA和奇异值信息的距离测度,利用最小距离分类器进行分类识别。在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法能够得到较高的识别率。     

基于DWT-SVD的数字水印嵌入方法

目前基于SVD的水印算法是直接对宿主图像或水印图像进行奇异值变换(SVD),然后将水印嵌入宿主图像的的奇异值中。本文提出了一种新的基于SVD-DWT的水印算法,先对宿主图像和水印图像进行小波变换(DWT),然后将水印嵌入各频带的奇异值中,并且水印嵌入系数随频带不同而不同。在JPEG压缩、图像旋转及剪切等攻击方式下,对该水印算法进行了鲁棒性分析,数值实验表明该水印算法具有良好的抗攻击性和安全性.     

蒲丰掷针实验的计算机模拟

目前基于SVD的水印算法是直接对宿主图像或水印图像进行奇异值变换(SVD),然后将水印嵌入宿主图像的的奇异值中。提出了一种新的基于SVD-DWT的水印算法,先对宿主图像和水印图像进行小波变换(DWT),然后将水印嵌入各频带的奇异值中,并且水印嵌入系数随频带不同而不同。在JPEG压缩、图像旋转及剪切等攻击方式下,对该水印算法进行了鲁棒性分析,数值实验表明该水印算法具有良好的抗攻击性和安全性.     

四元数奇异值分解与彩色图像去噪

提出了一种基于四元数的彩色图像去噪算法.该算法对彩色图像进行四元数奇异值分解，得到表征彩色图像的不同分量的奇异值，同时适当地选择和丢弃分别表征图像和噪声的奇异值，可以有效地去除彩色图像的加性噪声.该算法的特点是采用一种新颖的基于彩色图像能量测度模型，自适应地确定去噪图像重构的奇异值数目，因此具有快速去噪和简单可行的优点.实验结果表明，提出的方法针对彩色图像去噪具有较好的效果.     

奇异值分解在储粮害虫图像压缩中的应用

介绍了奇异值的基本理论以及基于奇异值的图像分解方法,将奇异值分解方法应用于储粮害虫图像的压缩.为了与常规的图像压缩方法进行比较,在图像压缩比相同的情况下,通过分别计算jpg格式压缩和奇异值分解方法压缩的均方误差,计算结果表明,基于奇异值分解的图像压缩方法,误差小,效果良好,因此在储粮害虫的图像处理中具有很高的实用价值.     

数字图像的奇异值分解

通过对图像进行奇异值分解,将一幅图像转换成只包含几个非零值的奇异值矩阵,实现图像压缩。     

一种改进的奇异值奇偶区间量化图像隐藏算法

针对空域中载密图像不可感知性差、鲁棒性劣的问题,提出一种改进的奇异值奇偶区间量化的图像信息隐藏方法。该算法采用图像子块矩阵的奇异值分解技术,根据奇异值的最大值划分其奇偶区间,按照信息隐写规则跨区移动,改进了传统方法的量化修改过程,达成隐藏数据的嵌入和盲提取。实验结果表明:算法图像视觉质量优,JEPG压缩方面鲁棒性良好,能抵御一定噪声和压缩,同时提高了不可感知性,比传统方法高了20%以上。     

单光子发射断层成像的奇异值分解重建算法

为了抑制单光子发射断层成像(SPECT)中噪声的影响,提高重建图像的质量和定量精度,应用奇异值分解(SVD)方法进行图像重建。对人体胸腔模型进行Monte-Carlo模拟计算,生成三维SPECT系统传输矩阵和模拟投影图像,求解系统传输矩阵的广义逆矩阵。在有噪声情况下,存在最佳保留奇异值数目,使重建图像质量达到最优。最佳保留奇异值数目的不同体现了噪声的差异。与常规重建方法进行比较,SVD重建算法具有更好的噪声抑制和重建图像质量,是一种值得关注的SPECT图像重建算法。     

奇点光学概论

奇点光学被认为是现代光学的一个新的分支学科,其研究对象已从完全相干光波场(相干奇点光学)推广到部分相干光波场(相关奇点光学),从单色光波场推广到多色光波场,从标量光波场推广到矢量光波场,从理论研究和计算模拟扩展到实验和应用.结合我们的工作,对奇点光学中一些基本概念和进展做了综合评述.奇点光学中取得的成果不仅有重要基础科学研究意义,而且有助于新奇点物理学的发展.     

一种基于局部奇异值分解和最近邻决策规则的人脸识别方法

提出了一种基于局部奇异值分解和最近邻决策规则的人脸图像识别方法。其主要内容包括以下方面：由于奇异值向量具有稳定性、转置不变性等特点,对归一化的人脸图像,采用局部奇异值分解抽取人脸图像特征作为识别特征;针对人脸识别问题,采用最近邻决策规则取代隶属度函数来进行分类识别。实验结果显示,所提出的方法减少了数据计算量,运行速度快,并提高了识别率。同时,人脸识别结果也证明了该方法的有效性。     

一种主奇异三元组提取的快速神经网络算法

为了对两路高维数据流的互协方差矩阵进行在线奇异值分解,提出了一种快速稳定的主奇异三元组提取神经网络算法。首先,提出了一个新颖信息准则,并且基于该准则推导出了一个动态系统。然后,基于该动态系统,推导出了一种快速稳定的在线神经网络算法。该算法可以提取两路高维数据流的互协方差矩阵的左右主奇异向量。另外,算法中奇异向量的长度会收敛到一个与相应主奇异值相关的值,因而该主奇异值也可以被估计出来。相比于传统算法,该算法可以提取该矩阵的主奇异三元组而非仅仅是主奇异向量。与已有算法相比,该算法具有较低计算复杂度、较高收敛速度和稳定性。     

基于奇异值和奇异向量的盲自适应多用户检测方法

提出了一种基于奇异值和奇异向量的盲自适应多用户检测方法。传统的基于子空间的多用户检测方法需要估计信号子空间的特征值和特征向量 ,收敛速度较慢。这种新方法通过信号子空间的奇异值和奇异向量得到 CDMA系统的线性最小均方误差 (MMSE)多用户检测器。论文采用FST算法跟踪信号子空间的奇异值和奇异向量 ,并通过信号能量和噪声能量比值来确定信号子空间的阶数 ,使得多用户检测器能够很快地收敛 ,多用户检测器的输出信噪比很高 ,达到很好的多用户检测效果。     

基于奇异摄动的宏—微机器人控制方法

物理上包含快过程和慢过程的系统可以用奇异摄动方法分析和控制,通过集中微机械手的小参数,提出了将宏－微机器人的动力学模型表示的为标准的奇异摄动模型的方法,这一方法对刚体连杆机械手具有一般性,基于奇异摄动方法设计了宏－微机器人控制器,宏机械手采用计算力短控制,微机械手采用非线性反馈控制,四自由度宏－微机器人的仿真研究证明了方法的有效性。