一种采用图像融合的鲁棒水印算法

为了提高数字水印技术的鲁棒性和改善嵌入水印信息的视觉特征,提出了一种采用图像融合的水印算法。该水印算法嵌入的水印信息采用作者的肖像,在水印的嵌入和提取过程中采用小波变换和图像融合技术。实验结果表明该水印算法具有以下优点：水印直观;有较好的抗噪声、抗压缩鲁棒性;算法简单。     

一种应用于2D-DWT的减少规整化乘算法

提出了一种应用于基于Lifting的二维离散小波变换(2D-DWT)硬件设计的算法,即减少规整化乘.该算法能够大大减少2D-DWT处理过程中的乘法运算次数,降低系统功耗.给出了应用该算法的新型9/7小波结构,该结构通过适当的配置可以既作为正向变换滤波器又作为反向变换滤波器,既能实现5/3小波又能实现9/7小波.对该结构使用Verilog HDL语言进行RTL级描述,在SMIC 0.18μm工艺下综合得到最高工作频率为150MHz,等效门数是15 500.     

基于奇异值分解和粒子群优化算法的图像水印算法

针对目前图像水印算法存在的水印可见性与抗攻击鲁棒性的矛盾, 为获得理想的图像水印效果, 设计一种基于奇异值分解和粒子群优化算法的图像水印算法. 首先对原始载体图像进行尺度不变特征变换, 选择水印嵌入的区域, 并将水印嵌入区域划为多个子块; 然后采用奇异值分解算法对子块进行处理, 建立奇异值矩阵, 并对水印和水印嵌入区域子块进行融合生成水印矩阵; 最后采用粒子群优化算法确定水印嵌入的强度. 图像水印仿真实验结果表明, 该算法可得到理想的水印嵌入效果, 水印的不可见性较好, 人眼不能感觉出水印嵌入的影响, 水印对各种攻击具有较强的鲁棒性, 且该水印算法的整体性能明显优于当前其他图像水印算法.     

引入松弛因子的高阶收敛FastICA算法

高阶收敛的FastICA算法对初始值的选择较为敏感,如果初始值选择不当不仅会影响算法的收敛效果,甚至可能导致不收敛的结果.针对这一问题,将松弛因子引入高阶收敛的牛顿迭代法中,通过适当的修正,获得了既能保证一定收敛速度,又能有效克服初值敏感性的改进三阶、五阶FastICA算法.仿真工具采用Matlab软件,应用3种算法对语音信号进行分离;结果表明,对比基本FastICA算法,改进后的算法有效地分离了混合信号,并且降低了算法对初始权值的依赖性.     

引入松弛因子的高阶收敛FastICA算法

高阶收敛的FastICA算法对初始值的选择较为敏感,如果初始值选择不当不仅会影响算法的收敛效果,甚至可能导致不收敛的结果.针对这一问题,将松弛因子引入高阶收敛的牛顿迭代法中,通过适当的修正,获得了既能保证一定收敛速度,又能有效克服初值敏感性的改进三阶、五阶FastICA算法.仿真工具采用Matlab软件,应用3种算法对语音信号进行分离;结果表明,对比基本FastICA算法,改进后的算法有效地分离了混合信号,并且降低了算法对初始权值的依赖性.     

改进的独立分量分析算法

对独立分量分析算法的基本理论和FastICA算法进行了简要介绍.传统的FastICA算法只具有二阶的收敛速度,为了提高独立分量分析算法的收敛速度,减少迭代次数和运行时间,提出了一种改进的独立分量分析算法——五阶收敛的牛顿迭代法.对牛顿迭代算法加以修正,使改进的独立分量分析算法具有五阶的收敛速度.图像信号分离仿真实验表明,改进算法与传统的FastICA算法在分离效果相当的情况下,明显减少了传统的FastICA算法的迭代次数和运行时间,提高了收敛速度和运行效率.     

改进的高阶收敛FastICA算法

高阶收敛的FastICA具有形式简单、收敛速度快的特点,但其对初始值的选择比较敏感,若初始值选择不当很容易影响收敛的效果,甚至造成不收敛的结果.针对这一问题,采用最速下降法对三阶和五阶收敛的FastICA算法进行改进.首先,应用最速下降法求出初值,再用高阶收敛的FastICA算法求出最优解.语音信号的分离实验表明:改进后的算法对混合信号进行了较好的分离,并且有效地克服了初值敏感性的问题.     

基于矢量地理数据变换域水印概念模型的DFT水印算法

对矢量地理数据变换域水印技术进行研究,针对当前变换域水印算法忽视水印变换单元生成的问题,提出数据划分作为变换域水印的基础,与选择变换函数、水印嵌入相结合,构建出一种矢量地理数据变换域水印概念模型,并且基于水印概念模型设计出一种基于离散傅里叶变换(DFT)的水印算法。算法采用格网划分的方法进行数据划分,利用DFT对数据变换单元进行变换,采用基于映射和量化的思想实现对变换系数的水印嵌入。实验分析证明了算法在矢量地理数据平移、裁剪复合攻击下的有效性,通过算法的实现也验证了水印模型的正确性。     

一种基于Matlab的脆弱水印技术

文章分析了现有两个典型的脆弱水印算法的局限性,并充分利用Matlab中rand函数可产生重复随机矩阵的特性以及mean2函数可快速计算矩阵均值的功能,提出了两种基于Matlab的脆弱水印算法。实验结果表明,采用这两种算法实现的水印不仅具有良好的篡改区域定位功能,而且能够有效地克服“拼贴攻击”。     

用于版权保护的数字图像双水印算法

提出一种用于版权保护的数字图像双水印方案.采用不可见水印的鲁棒性来保护可见水印图像的双水印,同时嵌入可见水印和不可见水印来完成版权保护.可见水印是在空间域中采用分段像素值映射算法(PPVMA)的无损可见水印,在直观上预防了未经授权的使用.对于不可见水印,采用高抗攻击的量化水印算法.在提取水印后采用维纳滤波对所提取的水印噪声去除,使得水印清晰度增强.实验表明,在视觉可见性上其具有较强的保真度,不可见的量化水印具有较高的鲁棒性,二者结合的双水印系统成功地完成了数字图像的版权保护.     

二维离散W变换的快速算法

离散Ｗ变换（ＤＷＴ）是在Ｈａｒｔｌｅｙ变换的基础上提出的。从ＤＷＴ提出之后已研究出了不少快速算法,但大多数算法都局限于长度为２的幂的一维ＤＷＴ。二维ＤＷＴ的核是不可分离的,因而不能简单地利用一维ＤＷＴ构造二维ＤＷＴ的算法。本文给出了一种将二维ＤＷＴ转化为一种可分离的二维变换,然后用一维ＤＷＴ计算这种二维变换,并给出了其各种应用及运行时间与二维离散付里叶变换运行时间的比较结果。     

IE_K2：一种基于贝叶斯网络的高效基因调控网络构建方法

为获得正确的节点次序,提高K2算法的执行效率和精确度,提出一种构建基因调控网络的IE-K2算法.基于两个节点互信息构建无向图,通过引入联合信息熵来获得最佳的节点次序.在Alarm网络中的实验结果表明,其预测的准确率优于爬山算法和随机节点顺序的K2算法;将IE-K2算法用于构建酿酒酵母的基因调控网络,通过现有文献证明了调控关系的正确性,结果显示了该算法的有效性.     

贝叶斯网络结构学习的双重K2算法

贝叶斯网络源于人们对人工智能领域不确定性问题的研究,是进行不确定问题推理和数据分析的重要工具。结构学习是贝叶斯网络研究的核心内容,K2算法是结构学习的经典算法之一。为解决K2算法学习效果强烈依赖于节点序的问题,本文提出一种新的混合结构学习算法：双重K2算法。该算法首先将节点信息作为初始节点序,通过K2算法的搜索策略得到初始网络结构;然后在初始网络结构上利用拓扑排序得到修正后的节点序;最后K2算法通过修正后的节点序学习得到最优的网络结构。通过实验验证,在精度和效率上,双重K2算法效果优于其它经典算法。     

扩展循环赛日程表算法研究

循环赛日程表算法是一个经典的计算机算法,它是分治算法的一个典型应用。但经典的循环赛日程表算法只能解决2~n个运动员的赛程排列问题,对于非2~n个运动员的赛程排列问题并不能很好地解决,因此,针对经典的循环赛日程表算法进行了相应的扩展,使其能够完成非2~n 个运动员的赛程安排,是值得考虑和实现的一个问题,并且应以相应的程序予以实现。     

具有切换时延的光交换机抢占式调度技术研究

提出了一种新颖的2-近似启发式算法，对具有切换时延的光交换机进行调度．算法主要包含两步操作：匹配选择和权重判决．匹配选择通过贪心算法实现，它决定了交换机内核的配置情况；权重判决确定了交换内核配置的持续时间，其实现机理为：对于给定的匹配，所选择的权重要使得剩余业务矩阵的估计成本为最优．该算法的时间复杂度为O(N^2logN)．相对于最优调度算法来说，此算法理论上可保证2近似，即性能至多比最优调度恶化2倍．仿真结果表明：此文算法几乎可以逼近最优调度，比Adjust和Double算法更能自适应于各种变化的业务方式。     

基于2D-SOONE算法的MIMO稀疏面阵二维成像

为了解决采用传统的1D-CS算法进行分维处理时丢失耦合信息导致越单元徙动、影响成像质量且运算时间长的问题,研究了接收阵元整行整列稀疏的MIMO面阵结构特性,分析了该稀疏面阵所接收回波信号的二维联合稀疏特性,采用2D-SOONE算法对回波信号进行二维联合重构,算法采用序列一阶负指数取代传统SL0算法的高斯函数,拓至二维并利用梯度投影求解,具有二维联合重构性能的同时提高重构精度。通过实验,仿真了该算法在不同阵列稀疏度、不同信噪比下用于MIMO稀疏面阵的成像效果。仿真结果表明,2D-SOONE抑制了传统的1D-CS算法的越单元徙动问题,减少了运算时间,且成像质量较2D-SL0更优。     

一种图像帧间运动检测算法

针对图像运动检测算法运算速度慢的问题,提出了一种基于块匹配算法日的分块检测算法,并采用SSE2指令优化编程对这一算法进行了验证。结果表明检测准确率与像素递归法相当,但SSE2指令运算时间约是C代码运算时间的1／3。     

2维系统的Leverrier算法

提出了一个Leverrier-like算法,它计算2维状态空间所描述线性正则系统的转移函数而不必计算多变量多项式矩阵的逆阵,这个算法是1维系统的经典的Leverrier算法的推广,且它减少了计算量,由本算法也导出了2维Caylay-Ham-ilton定理。     

基于BAS-2D-VMD的图像去噪算法

针对2D-VMD(2D-Variational Mode Decomposition)算法需要人为预设K值的问题,提出了一种基于BAS-2D-VMD(Beetle Antennae Search Algorithm-2D-Variational Mode Decomposition)的图像去噪算法.该方法首先用BAS算...     

基于MPEG—2视频流的目标跟踪快速算法

提出了一种新的目标跟踪算法 .对于输入的一组由静止摄像机捕获的 MPEG- 2视频流 ,该算法不需对其进行解码即可对场景中的运动物体直接进行目标跟踪 .MPEG- 2码流中的直流 ( DC)系数和运动矢量在目标跟踪算法中作为运动物体的特征被直接使用 .实验表明 ,该算法针对MPEG- 2视频流进行的目标跟踪具有实时性 ,也排除了复杂背景中的局部变化对跟踪结果产生的影响 .