基于二次预测误差和像素排序的可逆图像水印

为了提高可逆图像水印算法的性能,提出一种二次预测误差与像素排序相结合的可逆图像水印算法;该算法首先对像素进行二次误差预测;并利用相邻像素的误差值来确定其余像素的预测误差;然后采用局部复杂度对像素进行排序,以使具有较小误差值的像素被优先处理并进行数据嵌入;最后通过平移差值直方图生成零点间隙,利用冗余的零点间隙嵌入水印信息。实验结果表明,利用二次预测误差与像素排序技术,可以有效地提高像素的预测精度并降低图像失真;在相同的嵌入容量下,该算法嵌入水印后图像的PSNR比相关算法提高了1 dB左右,具有更好的不可感知性。     

图像预测误差域的动态补偿安全隐写算法

为了保证载密图像嵌入大量信息后的高阶统计安全性,该文将图像马尔可夫链模型推广至图像预测误差域,根据动态补偿的原理提出运用于图像预测误差域的二阶统计保持隐写算法。该算法根据隐写对图像预测误差马尔可夫链模型统计分布的改变情况,指导嵌入函数,运用后嵌入的隐秘信息动态补偿前期嵌入对图像二阶统计特性的改变,从而在不损失嵌入容量的情况下提高隐写的统计安全性。实验表明,该隐写算法在较大容量的数据嵌入过程中,能很好保持图像统计特性,提高隐写安全性。     

基于动态块划分和预测误差对扩展的可逆信息隐藏

为提高含密图像质量,提出了一种基于动态像素块划分和预测误差对扩展的可逆信息隐藏算法.通过局部区域纹理复杂度计算对图像进行动态二次分块,运用像素排序算法计算预测误差并生成相应的预测误差对,最后通过预测误差对扩展嵌入秘密信息.实验结果表明:所提出的算法在保证一定嵌入容量条件下得到的含密图像质量更高.     

用于H.264/AVC水印嵌入的低复杂度误差补偿算法(英文)

直接在H.264/AVC比特流中嵌入水印可以极大地提高水印算法的效率,但是由此而引入的传播误差效应会使视频质量严重降低。针对该问题,提出一种低复杂度的误差补偿算法来消除传播误差。该算法中,水印被嵌入到量化之后的DCT系数中,利用一个新的误差预测模块对当前块进行误差计算,然后将其动态补偿到当前块以消除传播误差对视频质量的影响。实验结果表明,所提出的算法具有低复杂度、高视频质量以及较小比特率增加等优点,可以应用于实时的视频水印嵌入方案。     

用于H.264/AVC水印嵌入的低复杂度误差补偿算法

直接在H.264/AVC比特流中嵌入水印可以极大地提高水印算法的效率, 但是由此而引入的传播误差效应会使视频质量严重降低。针对该问题, 提出一种低复杂度的误差补偿算法来消除传播误差。该算法中, 水印被嵌入到量化之后的DCT系数中, 利用一个新的误差预测模块对当前块进行误差计算, 然后将其动态补偿到当前块以消除传播误差对视频质量的影响。实验结果表明, 所提出的算法具有低复杂度、高视频质量以及较小比特率增加等优点, 可以应用于实时的视频水印嵌入方案。     

基于自适应直方图修改的网格可逆信息隐藏

可逆信息隐藏是一种特殊的信息隐藏技术, 在医学、军事和法律等领域具有重要的应用价值.本文提出一种基于自适应直方图修改的网格可逆信息隐藏算法. 首先, 利用模型形状的局部相似性, 预测顶点位置以获得预测误差序列, 构造陡峭的预测误差直方图. 然后, 根据直方图的分布特点, 直接使用嵌入区域内两组指定的预测误差来嵌入秘密信息,减少了辅助信息的传输. 最后, 为减少模型失真, 根据载荷大小自适应地选取合适的嵌入区域, 有效避免对预测误差过多移动. 实验结果表明, 本文提出的算法在小容量嵌入时能保持较高的视觉质量, 适用于高保真的网格可逆信息隐藏.     

基于误差反传算法的时间序列非线性预测方法

讨论了基于误差反向传播算法的时间序列非线性预测方法，给出了用该方法预测的时间序列程序框图并对太阳黑子预测问题进行了计算机仿真。仿真结果表明该非线性预测方法有较好的预测效果．     

一种改进的预测误差扩展可逆数据隐藏算法

利用灰度图像的值特征,本文在预测误差扩展算法基础上,提出一种改进的可逆数据隐藏算法.该算法对边界像素结合其邻接像素进行判断,在保证不会产生溢出时嵌入数据,以提高原载体图像的数据嵌入率,并降低辅助数据容量.最后选取自然图像与医学图像进行实验证明,该数据隐藏算法在嵌入容量、图像视觉质量方法均取得较好的效果.     

一种基于快速重编码的H.264/AVC压缩域信息隐藏方案

在H.264/AVC格式的视频码流中进行数据隐藏很容易造成误差扩散,从而加剧画面失真,而改善误差扩散通常需要引入新的计算.为了能够在低复杂运算的前提下尽量减小因数据嵌入而造成的画面失真,提出了基于快速重编码的数据隐写方法.该方法使用视频中已有的预测信息对视频重新进行编码,然后在编码过程中将隐秘数据嵌入I帧的4×4块中.实验表明,该方法能够在尽可能保留视频质量的前提下在已编码的H.264/AVC视频中嵌入大量的隐秘数据,而又不至于引起码流大小的剧增.另外,针对以往算法在固定位置的系数上进行数据嵌入的做法,提出了一种通过修改几个量化系数绝对和的奇偶性来进行数据嵌入的新方案,极大提高了嵌入数据的隐蔽性和安全性.     

混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测

提出了最小二乘支持向量机混沌时间序列预测方法,并研究了三种混沌信号的预测性能。该方法在优化指标中采用了平方项,且只有等式约束,将传统支持向量机求解二次规划问题转化为求解线性方程组,因而简化了计算复杂性。仿真实验结果表明该方法预测模型参数选择容易、在较大范围内取值时对预测误差影响很小,而且即使在输入维数m小于Takens嵌入定理所确定的维数时,也具有很好的预测性能。     

阶形柱的极限承载力

本文采用数值分析方法首次计算了实腹式工字形截面阶形柱极限承载力和荷载-挠度全曲线。理论分析可计入各种初始缺陷的影响,并可考虑加载次序及截面纤维加、卸载效应的影响。经与试验结果比较,证明本文理论方法具有较高的精度。本文在大量参数运算的基础上,分析了规范实用计算方法的误差及其原因,提出了验算阶形柱上、下柱的建议方法,经计算比较,结果令人满意。     

一种计算石油馏分相对分子质量的新方法

推荐了一种预测石油馏分相对分子质量的计算方法。该方法是在对 31种纯化合物和国内外 79种石油馏分进行回归的基础上而得到的 ,应用范围广 ,精确度高 ,计算参数容易确定。只须知道石油馏分的密度和由模拟蒸馏得到的实沸点 5 0 %点馏出温度 ,即可利用本方法预测石油馏分的相对分子质量 ,预测误差大部分在 - 2 %～2 % ,相对标准偏差为 2 .95 %。与其他常用方法相比 ,本方法可以用于相对分子质量较大的 (<170 0 )石油馏分的计算 ,与现行工业标准方法API 87相比 ,本方法具有明显的优点     

利用模拟观测值进行贯通误差预计

本文介绍了利用电子计算机模拟的随机数所构成的模拟观测值,采用导线计算公式直接推出贯通点偏差的贯通误差预计方法。该方法所得偏差比传统误差预计方法所得预计值更为接近于实际贯通偏差.     

火药不均一性引起初速散布的密闭爆发器试验预估

该文在火炮、装填条件、点火系统及测试条件控制严格一致条件下，各火药批的初速或然误差呈现出有规律变化的实践基础上，从理论方面论述了由火药本身燃烧不均一性所引起的初速散布与其在密闭爆发器中的燃烧特征之间具有一定的关系，从而得到应用密闭爆发器来预估初速或然误差的工程方法，并应用实际射击试验数据加以验证。     

不同计数法对计算疲劳寿命的影响

采用计算机模拟载荷序列分析了计数法对载荷的不同反应．研究了不同计数法在构件疲劳寿命预测中引起的误差大小和原因．指出了计数法的适应原则．对正确选择计数法和提高预测精度有重要参考价值．     

石油馏分临界性质ERD预测方法的考察与修正

用实测出的59组国产石油馏分临界温度和临界压力数据考察了用化学组成与临界性质相关联预测石油馏分临界性质的ERD(Erbar Riazi Daubert)方法,发现其平均相对偏差较小,临界温度的相对偏差为1.27％,临界压力为5.90％.但这种方法的使用范围很窄,可计算数据组数只占44.1％.为保持ERD方法的优点,解决使用范围窄的问题,本文提出了ESC(Erbar Structural Com-position)方法,此方法先用n-d-m法求出石油馏分结构族组成,再求出结构原子团量百分率,可计算出石油馏分的临界温度和临界压力,其计算准确性与ERD法相近。计算出的国产石油馏分临界温度的平均相对偏差为1.19％,临界压力的相对偏差为7.62 ％,使用范围大大扩展,计算数据组数提高到94.9％,在实际应用中ESC法可代替ERD法。     

岩石巷道围岩变形的灰色预测

对CM(1,1）模型进行了改进,建立了具有较小原点误差的改进的CM(1,1）模型,并且给出了双向差分模型、GM(1,1）模型与其改进模型对巷道围岩变形预测结果的比较,为灰色系统理论用于巷道开巷初期围岩及支护变形预测的实践进行了新的探讨。     

三坐标测量机误差测量的新方法

以平面圆轨这上各点空间与几何的关系为基础,提出了一种测量三和何误差的新使用Ｒｅｎｉｓｈａｗ检查规测量ＸＹ,ＹＺ、ＸＺ平面内特定圆周上各点的空间误差,通过最小二乘法,可分同所有２１项几何误差,这种方法操作方便、精度高,仅用２ｈ即可完成全部２１项误差的测量,为通过补偿提高坐标测量机的精度提供了有效手段。     

不同预测方法的路基弹性模量的对比研究

路基弹性模量是道路设计的主要技术指标之一,快速准确评价其数值对道路性能具有重要的意义。利用BP神经网络方法预测路基弹性模量,在此基础上,对路基干湿状态及AASHTO等不同方法也进行了研究,得到了相应的路基弹性模量预测结果。研究内容包括:路基弹性模量数据调查及影响因素分析,不同预测方法的路基弹性模量预测,预测结果与实测结果的对比分析。通过对不同预测结果的对比分析,论证了BP神经网络方法的科学合理性,探讨一种更合理的快速准确预测不同季节路基弹性模量的方法。研究认为,BP神经网络方法可以比较准确地预测不同季节的路基弹性模量,预测结果与实测结果的误差在合理范围内,与其他方法相比,具有一定的优势。研究成果可以取得一定的经济效益与社会效益。     

用于含过失误差数据稳态检测的改进滤波法

滤波法是稳态检测应用较广泛的方法 ,但它不适用于检测变量含有过失误差的情况 ,而实际过程测量变量常含有过失误差。该文对滤波法进行改进 ,用新假设代替原不合理假设 ,根据数理统计理论 ,推导出用于稳态检测的统计量。该统计量能应用于检测数据含过失误差的情况 ,且当数据不含过失误差时 ,可以推导出原统计量。数值实验结果显示 ,原方法用于检测数据含过失误差时稳态检测失效 ,而改进后的方法依然能够给出满意的结果