基于半色调技术的医学图像硬拷贝研究

介绍一种基于半色调技术的医学数字图像硬拷贝方法 .该方法采用普通激光打印机 ,速度快且价格低廉 .对不同的算法、打印机精度、人眼的视觉特性对图像质量和实际效果的影响进行了研究 ,并通过二维FFT技术对误差图像进行了分析验证 .研究结果对半色调技术的临床应用均具有指导意义 .     

基于细分的数字半色调技术

提出一种用二值图形设备显示多级灰度图象的方法。这种基于细分的数字半色调技术利用了人类视觉系统的生理特点，优先考虑在较大区域内源始图象与经半色调处理后图象间的误差。该技术可用图象灰度级的压缩。此外还对这一算法与有序颤抖法及误差扩散法进行了比较。     

基于叠代傅立叶转换的半色调图像嵌入水印算法

为了提高嵌入水印的数字图像对传输中所遭受的压缩攻击和几何攻击的鲁棒性,本文提出了基于叠代傅立叶转换的半色调图像嵌入水印算法.该算法通过对子图像的合理切割,结合对称式水印嵌入技术的运用,将经由叠代傅立叶转换以及蓝杂讯遮罩所产生的半色调图像进行处理,使水印在传输中具有很好的强韧度,同时图像又能够在人眼视觉下接近模拟的连续.通过实验检验,该算法很好地达到了预计的设想.     

基于微结构网点的信息隐藏防伪技术研究

对基于阈值矩阵的加网方法中的阈值矩阵进行改进,设计出具有微观防伪功能的艺术型网点,利用半色调信息隐藏技术进行信息隐藏,研究其在半色调信息隐藏技术中潜在的应用价值。实验结果表明,将信息隐藏防伪和网点结构防伪结合,可使信息隐藏达到更好的视觉保密效果,在不增加成本的条件下提高了防伪技术水平和产品附加价值。     

半色调误差扩散算法研究综述

误差扩散算法是数字图像处理领域中半色调技术的重要问题.通过跟踪近年来误差扩散算法的技术发展,介绍了误差扩散算法在并行处理、分配系数、阈值调制等方面的改进方案.     

一种与色度相关的图像质量评价方法

由于采用色差方式度量视觉色度阈值,不能直接与色调和饱和度参数对应,限制了与色度图的接轨以及视觉相关方法的进一步研究,为此作者依据电视学色度信号的定义,通过产生色度信号模长与相角变化的测试图像,依据JND思路,分别观察这些不同模长和相角的测试图像,获取与色调和饱和度相关的视觉阈值,确定与色度视觉相关的图像质量评价方法.实验给出了与色调和饱和度相关的视觉阈值,验证了方案的可行性和有效性.     

眨眼特征与颜色不对称立体图像视觉舒适度的相关性分析

提出了一种从眼动生理指标角度客观评价立体内容视觉舒适度的模型.选用颜色色调不对称的立体图像进行了视觉舒适度的主观评价实验,并开展了记录眨眼数据的眼球追踪实验,通过对主客实验数据的分析,验证了在色调不对称立体图像的刺激下视觉舒适度与眨眼次数呈高度负相关关系,而与平均眨眼持续时间没有明显的相关关系;得到了基于眨眼次数的立体图像视觉舒适度客观评价模型.分析模型可知：观看颜色色调不对称立体图像10 s内平均眨眼次数超过9.99次时,开始感觉到视觉不舒适.研究结果可为立体显示的视觉适度评价提供借鉴.     

音频数据加密的二值音频可听密码方案

数字音频文件数据量大、相关性强、冗余度高,传统加密算法难以满足其实时安全性要求.针对此问题,根据人耳听觉特性提出了一种基于二值音频的可听密码方案.该方案借鉴图像半色调技术对秘密音频数据进行二值化处理,以降低音频信息的数据量;结合可视密码技术的(k,n)门限方案的基本阵对二值数字音频进行分存和加密,从而破坏了原始音频数据之间的相关性.在解密时只需同步播放任意k份秘密音频就可直接通过人耳听觉系统解密,少于k份的任意秘密音频同步播放不会暴露原始音频的任何信息.实验结果表明,加密后的音频具有良好的随机性和安全性.与原始秘密音频相比,恢复后的秘密语音虽有一些失真,但其语音内容易于辨识、可懂.     

基于反锐化掩模技术的红外图像增强算法设计

为了克服传统的反锐化掩模技术的缺点,减小伪像对于处理效果的影响,基于传统反锐化掩模思想,提出了一种改进的红外图像细节增强方案,该方案利用双边滤波和自适应边缘补偿技术将图像分为基频背景分量和高频细节分量,有效地改善了灰度翻转和过冲现象的产生.对背景层分量采用自适应平台直方图均衡的方法,加强了图像整体的对比度与层次感,对于细节层分量,根据人眼的视觉特性,在抑制噪声的同时着重增强了细节纹理.最后,利用客观评价参数对处理结果进行了仿真分析,通过与其他算法的对比,表明该改进算法的细节增强能力和噪声抑制能力均得到了有效提升.     

CIE L*a*b*色空间色调角对比敏感度函数研究

为获取人眼视觉在均匀颜色空间下的空间频率响应特性并构建其模型,在CIE 1976 L* a* b*色度系统下,对色调角对比敏感度函数(S_H)进行了测试研究. 采用校准的彩色显示系统,对色调角正弦波变化的图像序列进行显示,经大量视觉观察实验,获取了人眼在12种色调角中心下的对比敏感度函数曲线. 结果表明,在不同色调角中心下,色调角对比敏感度函数存在差异,这种差异与人眼对不同色调的辨别能力紧密相关. 基于测试数据,构建了色调角对比敏感度的数学函数模型.      

大型舰船主尺度方案生成及优选

基于多目标混沌差分进化算法(CDEMO)与直觉模糊多属性群决策(IFMAGDM)对大型舰船主尺度方案生成及优选进行了研究.建立了主尺度方案评价指标体系,以客观属性指标为优化目标建立优化模型,采用CDEMO对模型进行求解,生成了Pareto最优方案集.引入IFMAGDM模型对方案进行优选,针对群决策一致性修正问题,引入最大调整程度的概念对迭代算法进行改进,使一致性修正既简便高效又符合专家初始偏好.通过实例研究验证了一致性修正方法具有很高的可靠性,所提出的方案生成及优选方法具有很高的实用性,为大型舰船初步设计提供了一种简便、高效的新方法.
     

NGI中反应式一体化容错QoS单播路由机制

在IP/DWDM光Internet中,如何提高其容错能力同时改善其QoS(qualityofservice)是需要解决的主要问题.容错QoS路由是解决该问题的一个有效方法.采用反应式容错策略,基于启发式A算法,设计了一种一体化容错QoS单播路由机制,在寻找路由的同时进行波长分配.该机制以网络延迟、负载、波长转换代价达到平衡的最佳值为目标,兼顾波长资源的高效利用和故障恢复率的提高.仿真研究表明,该机制是可行和有效的.     

地下洞室群开挖顺序优化设计

遵循动态规划原理建立了地下洞室群开挖顺序动态规划模型,提出了评价不同开挖排序方案优劣的最小能量偏差准则,并以能量偏差为目标函数.实例计算表明,开挖顺序对围岩稳定的影响是明显的,对开挖顺序的优化要给予重视;提出的地下洞室群开挖顺序动态规划模型合理,计算工作量较少;以形状改变比能偏差为目标函数的优化方案中最大洞周位移比位移类目标函数的最大洞周位移略大,但从应力状态、塑性区面积和能量的角度考虑,前者的优化方案更佳.因此,以形状改变比能偏差为目标函数更合理.     

大跨越输电塔的结构优化分析

为了研究和解决大跨越输电塔的优化设计问题,以结构截面、根开和腰部尺寸为设计变量,以结构质量为经济性优化目标,以结构各构件应力比差的平方和为等强度优化目标,提出了经济性等强度优化设计方案,建立了优化目标函数,并采用APDL语言编制了相应的优化程序,利用基于共轭梯度法的一阶优化算法对优化目标函数进行了求解.优化计算结果表明,经济性优化设计方案侧重于节省钢材,等强度优化设计方案则侧重于结构的等可靠性,而经济性等强度优化设计方案既可以满足工程的经济性要求,又可以适当提高结构的整体安全性.     

计算机彩色印前系统中的挂网技术

挂网技术是计算机彩色印前处理的关键技术之一，对彩色印刷的质量影响极大，文中介绍了作者研制开发的一个计算机彩色印前系统中所采用的高精度挂网技术，其中包括自动搜索选取满足传统网角精度与相近网频要求的各版超网目参数的算法，以及以超网目为基础实现的挂网控制技术，整个算法实现了预定的网角与网频，达到了实用程度。     

排阵式交叉口交通安全分析及鲁棒优化模型

针对排阵式交叉口的交通设计及控制方法,运用交通冲突技术对排序区交通运行安全进行分析,结果显示交通流量是排阵式交叉口交通安全主要影响要素之一.在此基础上,考虑进口道交通流量随机波动的特性,建立了排阵式交叉口鲁棒优化模型,采用改进的NSGA-Ⅱ算法进行求解,运用主客观信息偏差最小法(MDASOI)对优化结果进行决策分析得到最优鲁棒优化配时方案.实例分析及对比结果表明:该模型充分考虑进口道交通流量随机波动的干扰影响,可得到更加优化的配时方法,与传统美国高速公路通信能力手册(HCM)及澳大利亚公路研究局手册(ARRB)配时方法相比,该模型可降低延误指标约28.80%和6.29%,降低最大排队长度约32.43%和7.41%.与实例方案相比,优化方案可降低左转及直行交通冲突约23.8%和11.1%,提高了交叉口的安全效益.     

基于局部自适应约束的图像恢复模型

针对基于自适应Lp范数的图像恢复(adaptiveLpnorm based image restoration,ALPIR)模型在恢复图像时引入"阶梯"效应的问题,提出了一个基于局部自适应约束的图像恢复模型."阶梯"效应的产生与ALPIR模型的Lp范数自适应方案性能密切相关;在新模型中,依据人类视觉感知特性,采用图像方向信息测度和局部方差表征图像的边缘特征,利用可见度函数构建了一个新的自适应方案确定Lp范数.实验结果表明,新模型在恢复图像的同时很好地保持了图像的边缘细节,有效地抑制了"阶梯"效应,综合性能优于ALPIR模型.     

基于ANN 和Boosting 的教学质量评价方法

针对学校教学质量传统评价方法中存在的线性化、静态化等缺陷,提出了更加客观、合理的智能评价方法。利用人工神经网络设计了智能评价器的方案,实现了评价因素到结果的非线性映射,采用不同时期发生的评价数据,通过机器学习方法确定当前阶段各评价因素对评价结果的作用参数,使动态权重能够适应不同时期的评价取向。评价器采用提升算法( Boosting) 集成3 个子评价器形成智能评价器,并通过多评价器集成运行规则进行智能评价。实践证明此方法相比传统的评价方法更能反映因素与结果之间的复杂关系及其动态特征,获得良好的评价结果。     

异构型无人机群体并行任务分配算法

异构型无人机(UAV)群体任务分配机制起着至关重要的作用,分析了并行任务分配的特点,以时间消耗最短为优化目标,建立了整数线性规划的任务优化分配模型。对基本遗传算法进行了改进,提出了有效降低算法复杂度的编码方案,建立了相应的适应度函数,改进了现有遗传算法的变异策略。仿真案例表明该算法具有较强的寻优能力,能够有效地完成异构型群体UAV的并行任务分配。     

联合火力打击中武器目标分配问题的多目标优化模型及算法

联合火力打击中确定最优的武器目标分配方案是具有挑战性的问题.为解决该问题,考虑需要在潜在打击目标中确定打击目标,建立了一个以最大化期望毁伤收益和最小化打击成本为目标的多目标优化模型.采用加权求和法以及偏好将多目标优化模型转化为全局约束优化模型.设计了具有较好搜索能力的交叉和变异算子的遗传算法.实验结果表明,所提出的算法可以得到比对比算法更好的分配方案.