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目的针对传统数字水印技术的有限性,实现一种新的数字水印算法。方法新算法以小波变换为基础,对原始图像和水印图像进行小波变换,将水印信息嵌入到中频系数中。结果实现了二维彩色图像将为水印信息嵌入到二维图像数据中。结论实验证明,新算法在对彩色图像进行水印处理方面达到较好的效果,具有较好的健壮性。 相似文献
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针对高性能音频D类功放系统,基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)设计,实现了一个双声道均匀脉冲宽度调制(uniform pulse width modulation,UPWM)型D类功放控制器。该控制器使用由相同子滤波器抽头级联构成的半带滤波器并时分复用乘法器,以降低可配置插值滤波器的硬件资源消耗,利用sigma-delta调制器的高开环增益,通过构造一个基于查找表的误差校正模块,以较小的硬件代价来预校正控制器使用UPWM技术在信号带宽内所带来的非线性失真。测试结果表明该控制器输出信噪比可达114 dB,互调失真仅为-97 dB。 相似文献
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构造一般二元自正交码是经典纠错码和量子纠错码研究的难点。研究基于并置二元循环矩阵的1-生成子拟循环码结构。以向量移位等价、线性码等价以及二元自正交码码字偶重量特点等为基础,设计特殊二元拟循环码结构,构造了28个最优或已知最优二元拟循环自正交码。提出自正交码截短-删除方法,构造出所获得自正交码的62个衍生码。文中的90个二元自正交码与文献[13]中最优或已知最优线性码比较,分别有67和23个二元自正交码是最优和已知最优。构造结果验证2个方法对一般二元自正交码构造的有效性,同时能较好解决量子纠错码构造中具有尽可能大对偶重量自正交码的设计问题。 相似文献
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为了提高量子免疫克隆算法(quantum inspired immune clone algorithm, QICA)对函数全局寻优的精确性和稳定性,引入了内分泌激素的调节规律,根据当前个体适应度值和上一代种群的平均适应度值重新设计克隆规模,按照种群多样性和Hill函数的上升规律对其进行自适应调整,使进化各代中优秀个体的克隆得到扩增,同时减少不良个体的规模,从而提出了一种基于内分泌激素调节的量子免疫克隆算法(hormone adjustment based QICA, HAQICA)。利用标准测试函数对算法进行了验证,50次随机独立实验结果表明,HAQICA算法的收敛速度与QICA算法相当,最优解的均值与方差等数据,证明了HAQICA算法在提高函数全局寻优性能上的有效性。 相似文献
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基于免疫遗传算法的三维大脑图像分割 总被引:3,自引:0,他引:3
利用最大熵多阈值方法对三维大脑数据进行分割时,穷尽搜索法耗时长,而简单遗传算法的搜索结果又不够稳定和精确.针对该问题,提出了一种免疫遗传和模拟退火相结合的新算法来快速求解全局最大熵.与简单遗传算法相比,免疫遗传算法采用了更佳的选择操作,以确保更多不同个体被选择来保存种群的多样性,而模拟退火机制用于拉伸免疫遗传算法的适应度函数.算法给出了选择概率的一般表达式,并采用精英策略和自适应的交叉、变异机制以改善算法的收敛性.基于IDL平台的100次仿真结果表明,三维大脑数据被成功地分为:脑白质、脑灰质和脑脊液三部分,且与简单遗传算法和传统免疫遗传算法相比,本文算法在稳定性和精确性上更具优势. 相似文献
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显著性检测是指自动提取未知场景中符合人类视觉习惯的兴趣目标的方法。为了进一步提高检测的有效性,同时降低像素类检测算法的计算量和复杂度,提出了基于动态指导滤波的图像显著性检测方法。在新设计的简单迭代指导滤波中,核函数不再像经典指导滤波器那样只利用固定的指导图像,而是利用了输入图像和动态指导图像的联合结构信息,它保证了指导图像对原输入图像较好的结构传递性。其次,为了节约算法的时间成本,采用采样的方式降低算法计算中需要的计算量。最后,为了提取更有效地的显著性区域,引入了关键显著性区域提取方法,通过修正关键点集合得到更准确的目标区域。实验结果表明,相比于其他像素类的显著性检测方法,该算法可以更快速和有效地检测出显著性目标。 相似文献
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由于经典的形态学算子不能直接拓展到彩色图像处理中,提出一类基于四元数表达的模糊矢量形态学算子.该算子利用四元数表达彩色图像并结合其分解特性,将彩色图像的模值、四元数的垂直分量和角度信息作为词典编纂顺序的3个边缘分量.3个分量一方面去除了彩色图像多通道数据的相关性,另一方面更便于词典编纂顺序等级的划分.并利用模糊数学解决了现有词典编纂顺序存在的等级判定难以深层进入的问题,给出了基于四元数表达的模糊矢量排序算法.与现有的矢量排序算法相比,新的矢量排序算法同时考虑了各分量的作用,并将判定进行到词典编纂顺序的最后一层,实现了矢量的正确排序.基于新的矢量排序规则,定义了矢量形态学算子,并将新的矢量形态学算子应用于彩色图像滤波、分割中.实验结果表明,与现有的矢量形态学算子相比,新的矢量形态学算子在平滑彩色图像噪声的同时保留了图像细节,并能正确地分割多类彩色图像,具有较高的鲁棒性及实用性. 相似文献