Logistic映射控制的安全算术编码及其在图像加密中的应用

提出了一种通过Logistic映射改变模型中符号的顺序及符号的概率值的安全算术编码,将其应用于图像数据的压缩加密中,使其在网络中安全传输更方便,在编码过程中通过完全混沌的序列保证改变模型的均匀性,从而满足图像压缩编码的安全性要求。算法能够应用于任何针对多媒体数据的算术编码器(包括视频,图像,音频等),并且对编码的效率影响甚微,而且基于编码压缩的加密方式相对于其他同类加密方式所具有的明显优势在于,压缩过程大量减少了信息的冗余性,并在此过程中引入加密,这对试图推测出图像信息以及找到密钥的攻击具有良好的鲁棒性。     

一种改进的适用于数字助听器的基于非线性频率压缩的多通道响度补偿方法

为了改进数字助听器中的响度补偿, 并提高高频部分的语音可懂度, 提出一种基于非线性频率压缩的多通道响度补偿的综合方法。首先, 为了避免语音的频率畸变, 基于语音可懂度进行频谱的多通道划分。然后, 采用一种非线性的频率压缩方法, 将高频部分的声音压缩至患者能听到的低频部分。所提出的非线性频率压缩方法是基于不同频段对语音理解度的贡献占比来改变频率压缩比。最后, 为了实现自适应的响度补偿同时防止传统宽动态范围压缩的固定压缩比降低语音质量, 采用一种随时间可变压缩比的自适应宽动态范围压缩方法。实验结果表明, 相对于传统的宽动态范围压缩和频率压缩方法, 该方法可以改善20%的语音鉴别准确率。     

Fractal image encoding with flexible classification sets

Fractal image compression(FIC)technology is an interesting attempt at structure similarity-based image compression.It has been widely applied in many fields such as image encryption,image retrieval,image sharpening,and pattern recognition.However,overlong encoding time is the main difficulty for the application of FIC.In this paper,a new FIC speedup algorithm is proposed with two steps.Firstly,the simplified statistical variable expressions can speed up encoding twice more than the baseline fractal compression(BFC)without loss of image quality corresponding to BFC.Secondly,based on the fact that the affine self-similarity is equivalent to the absolute value of Pearson’s correlation coefficient,a new block classification strategy with flexible classification sets is proposed to speed up encoding further.The experiment results and theoretical analysis show that the proposed scheme achieves high performance in both image quality preservation and encoding efficiency.     

高通量图像编码中的端到端量化参数优化方法

高通量的图像传输可以获得更多的图像细节信息.在传输带宽受限和图像间时域相关性很低的条件下,图像编码的输出受到实时性和码率两方面的约束.有损图像编码的量化参数对输出码率和图像质量都有非常重要的影响.该文不同于基于图像复杂性特征的量化参数确定方法,提出了端到端的卷积神经网络深度模型、直接从图像预测最佳量化系数的方法.考虑编码实时性和算法泛化能力,在Inria aerial image labeling dataset数据集上训练,得到了优化的网络结构.实验结果表明,该文提出的端到端量化参数预测方法相比较相位一致性参数、SATD、图像信息熵等图像特征参数方法,码率预测准确度相较线性回归方法提高了10.31%,相较多层感知器方法提高了8.57%.     

数字图书馆信息资源平台构建中的JPEG2000及其应用

介绍了数字图书馆信息资源平台构建的实现原理和方法。利用JPEG2000图像压缩标准对数字图书馆信息资源中的大量图片信息采用离散小波变换(DWT)压缩技术来提供比JPEG更高的压缩效率,设计了一种数字图书馆信息资源存储和组织中的文件系统结构,并基于Ecllipse平台利用Java语言实现了数字化信息资源平台的开发。     

基于后验概率的LSB隐写分析

LSB隐写是将欲嵌入的秘密信息取代载体图像的最低比特位,是图像隐写最流行的方式之一。已经有大量算法来检测LSB隐写,但是对于图像最低位变化率的估计误差较大。探讨了一种基于后验概率的隐写分析算法：首先利用图像像素是否处于局部平滑区域进行建模,然后采用EM算法估计出图像中每个像素属于上述模型的后验概率并将后验概率作为此像素的权重,最后结合WS模型来估计图像最低位变化率。实验结果表明,该算法能有效地并且准确的估计图像最低位变化率,并且有较好的效果。     

二维距离图分割的激光雷达点云无损压缩方法

激光雷达动态获取点云压缩是智能驾驶的关键技术之一。针对动态获取点云场景范围大,分布稀疏,本文将点云几何信息映射到二维距离图(range image),提出一种基于距离图分割的激光雷达点云无损压缩方法。由于动态获取点云的稀疏性,以及噪声和离群点等的影响,目前的距离图分割算法分割后类别过多,导致对分割区域编码时,边缘信息消耗较大的比特数。对此本文提出孤立区域精细处理的方法,有效地改善了过度分割的问题,提高了分割区域的压缩性能。为了保持残差、地面区域点云等数据原有的相关性,我们利用两种无损的数据压缩技术进行编码。实验结果表明,本文设计的基于距离图分割的激光雷达点云无损压缩方法具有较高的压缩性能。     

基于K-SVD 字典学习的岩心图像压缩感知重构

针对传统方法进行岩心图像压缩感知重构时,在低码率下容易产生细节丢失的问题,提出一种基于 K-SVD( K-Singular Value Decomposition) 超完备字典学习的压缩感知重构算法。首先根据分块压缩感知理论,将 岩心图像分块,采用高斯随机矩阵对相应层级的图像块进行观测,得到对应的观测值块,然后用MMSE ( Minimum Mean Squareerror Estimation) 方法获得初始解的估计并利用提示小波进行滤波,通过全局阈值的思想 得到自适应阈值,最后利用K-SVD 字典结合Landweber 迭代实现压缩与重构。实验结果表明,与传统方法相 比,在相同的采样率下获得的重构图像能较好地保留岩心图像的纹理信息,重构岩心图像的PSNR( Peak Signal to Noise Ratio) 值提高约0． 1 ～ 0． 8 dB。     

Integrated Joint Source-Channel Symbol-by-Symbol Decoding of Variable-Length Codes Using 3-D MAP Sequence Estimation

Most of multimedia schemes employ variable-length codes （VLCs） like Huffman code as core components in obtaining high compression rates. However VLC methods are very sensitive to channel noise. The goal of this paper is to salvage as many data from the damaged packets as possible for higher audiovisual quality. This paper proposes an integrated joint source-channel decoder （I-JSCD） at a symbol-level using three-dimensional （3-D） trellis representation for first-order Markov sources encoded with VLC source code and convolutional channel code. This method combines source code and channel code state-spaces and bit-lengths to construct a two-dimensional （2-D） state-space, and then develops a 3-D trellis and a maximum a-posterior （MAP） algorithm to estimate the source sequence symbol by symbol. Experiment results demonstrate that our method results in significant improvement in decoding performance, it can salvage at least half of （50%） data in any channel error rate, and can provide additional error resilience to VLC stream like image, audio, video stream over high error rate links.     

基于独立分量分析的遥感影像分类方法

多光谱遥感影像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。独立分量分析对未知的源信号的混合信号进行估计,可以获得相互独立的源信号的近似。独立分量分析利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感影像而言,其去除了波段影像之间的相关性,获得的波段影像是相互独立的。最后通过TM遥感影像数据的分类试验,验证了基于独立分量分析的线性光谱混合分析模型应用于多光谱遥感影像非监督分类的有效性。     

基于残差U-Net网络的染色体图像分割方法

针对染色体识别的难题,提出一种基于残差U-Net网络的染色体图像分割方法.以残差网络和U-Net网络为基础简化深层网络的训练,利用丰富的跳跃连接促进信息传播;通过将U-Net网络底层的卷积层替换成不同尺度的空洞卷积,保持特征空间分辨率不变的同时扩大特征感受野,实现多尺度感受野提取图像特征的同时减少特性信息的丢失;压缩路...     

基于延时处理的对角加载信源数估计方法

为了解决在有色噪声背景下信息论准则算法估计信源数失效以及盖氏圆方法在低信噪比下性能下降的问题,提出了一种利用接收信号延时信息的协方差矩阵对角加载技术估计信源数的方法.首先构造接收信号的延时协方差矩阵,抑制色噪声的影响,然后对延时协方差矩阵做出变换处理,得到抑制噪声后的协方差矩阵特征值,最后对得到的特征值进行对角加载技术处理,利用信息论准则进行信号源数目的估计.仿真结果表明了该算法的正确性和有效性.     

基于JPEG2000的感兴趣区域压缩编码算法

提出一种基于JPEG2000感兴趣区域的图像压缩方法.该方法首先提取出感兴趣区域;然后为达到重要信息不丢失的前提下增大压缩率的目的,对不同区域采用不同压缩率,即对感兴趣区域进行低倍率有损压缩,对背景区域进行高倍率有损压缩;最后通过计算均方误差(mean squared error,MSE)和峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR),对该方法进行客观评价.实验结果表明:基于ROI的压缩方法的性能优于一般压缩方法,在获得更高压缩率的前提下,压缩重构图像保持了较高的峰值信噪比,较好地解决了压缩率和图像质量之间的矛盾.     

基于心理视觉冗余和PCA的图像压缩算法

为了进一步提高图像的压缩率,提出了基于心理视觉冗余和主成分分析(PCA)的图像压缩算法。根据人类视觉处理过程中各种信息的重要程度不同的原理,在不影响图像的感知质量的前提下,通过消除不重要的心理视觉冗余信息;再用PCA对消除心理视觉冗余的图像做进一步降维,使得图像数据进一步压缩。通过实验结果可知,提出的新的压缩算法在不影响图像感知质量的前提下,使得图像压缩比提高了1倍,大大缩小了存储空间。     

基于信息结构的医学图像压缩

提出一种基信息结构的医学图像压缩新算法,在分析与研究以往图像压缩算法的基础上,引入了图像信息结构的概念,先确定图像的信息基因位置,再提取出图像的结构特征参数,这表征图像的参数即为压缩结果,实验结果表明,这种方法是一种有效的新的压缩算法。     

基于变换域注意力机制的压缩伪影去除的方法

图像有损压缩过程往往会导致图像质量退化,使图像出现压缩伪影。针对现有基于深度学习的方法缺乏对联合图像专家组(Joint Photographic Experts Group,JPEG)压缩算法先验信息的利用,提出一种基于变换域注意力机制的去伪影方法。该方法利用卷积神经网络在像素域和离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域分别提取特征,再将双域学习的特征信息进行融合。利用量化表设计了DCT注意力机制,该模块根据DCT系数的损失程度给予各频率系数不同的权值,使网络自适应补偿量化引起的误差。于此基础上,在像素域引入通道注意力机制,从而更好地利用量化表的先验信息。在主要数据集上,提出的去伪影方法以固定的模型参数对多种质量因子的压缩图像进行伪影去除实验。实验结果表明,所提出的方法在各评价指标和主观视觉上取得较好的效果。     

Robust Watermarking Scheme with Side Information and Template Matching Mechanism

Digital watermarking has been proposed for the copyright protections of multimedia products. In this paper, a robust and blind watermarking scheme is presented. The concept of communication with side in-formation is applied at the encoder to improve the probability of detection within acceptable fidelity, while the template matching technique is employed to estimate the undergone attacks in attacking channel. This scheme is optimized by the optimal design of the encoder to match with the media content and the decoder to adapt to the attack channel state. Experiments show that our method is robust against some common at-tacks such as filtering, compression, rotation, scaling, cropping and translation. It can be applied to both color and gray images.     

一种抗JPEG压缩和掩密分析的空间域图像信息隐藏算法

如何有效对抗掩密分析是信息隐藏研究的一个重要方向。提出了一种抗JPEG压缩和掩密分析的空间域图像信息隐藏算法：首先对载体图像和秘密图像分别置乱,然后对载体图像分块,在每块子图像中重复嵌入1bit信息;提取秘密信息时,先对含密图像置乱恢复和分块,然后在每块子图像中按照多数优先的原则提取1bit信息。实验表明,该算法不仅对...     

KL-变换/JPEG和JPEG/KL-变换压缩性能分析

对ＫＬ－变换（ＫＬＴ）／ＪＰＥＧ和ＪＰＥＧ／ＫＬＴ构成的多光谱图象数据压缩系统的性能及优缺点进行了分析比较。在充分利用多光谱图象数据统计特征的基础上，将ＫＬＴ应用于多光谱数据压缩系统来消除谱相关性。仿真实验结果表明，ＫＬＴ／ＪＰＥＧ压缩系统的综合性能优于ＪＰＥＧ／ＫＬＴ压缩系统     

基于自适应无迹卡尔曼滤波的分布式驱动电动汽车车辆状态参数估计

以精确估计车辆状态参数为目标,提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的车辆状态参数估计算法,采用非线性三自由度车辆模型,将模糊控制与无迹卡尔曼滤波算法相结合,实现对系统测量噪声的自适应调整,通过对方向盘转角,纵向加速度和横向加速度等低成本传感器信息融合实现对质心侧偏角和横摆角速度的状态估计.应用CarSim与Matlab/Simulink建立分布式驱动电动汽车整车模型并且联合仿真对估计算法的有效性进行验证.结果表明自适应无迹卡尔曼滤波比无迹卡尔曼滤波更能有效准确地进行车辆状态参数估计,在双移线工况中,质心侧偏角估计精度提高了6.7%,横摆角速度估计精度提高了4.8%.