基于置乱变换的DCT域二维数字水印算法

提出了DCT变换域上基于人类视觉特性(HVS)的一种水印算法。该算法先把原始宿主图像进行幻方置乱,然后分块DCT,使原始宿主图像的DCT系数能均匀分布在系数矩阵中。添加水印时,首先对二值水印图像进行2×2分块,然后用伪随机序列对分块后的水印信号进行伪随机排序,最后再把排序后的水印图像进行Arnold置乱,并利用人眼视觉特性(HVS)对嵌入的水印强度进行了调整,把水印信号嵌入到原始图像的DCT系数的低频系数上。使水印的嵌入强度在不引起视觉警觉的基础上得到显著提高,有效地提高了检测正确率,增强了水印的稳健性。     

基于时间轴小波变换的运动对象分割算法研究

对时间轴一维小波变换的视频运动对象分割算法进行了研究。将视频序列进行时间轴一维小波变换，利用变换后的高频帧信息提取出初步的运动掩模图像；进行数学形态学后处理，以消除各种噪声的影响和对象的不连通性，得到理想的运动掩模图像。实验结果表明该方法分割效果较好，分割出的运动对象可直接应用于基于对象的视频编码，且算法耗时较少。     

The Lifting Scheme Based on the Second Generation Wavelets

0 IntroductionTfhaect w tahvaetl e,t“ twheaovreyle thsas ar mea noypt ip rmoaple rbtaiseess w fhoirch coremspurltesisnintghe,esti mating,and recoveringfunctions”[1]. The traditional wave-let defined as the dyadic translates and dilates of one particularfunction, which relies on the Fourier transform, suitable forregular sampling data. But it is helpless for the application ofli mit region,curve surface and not-even sampling. Then W.Sweldens[1]and other researchers develop some other method…     

Digital Watermarking Algorithm Based on Wavelet Transform and Neural Network

An effective blind digital watermarking algorithm based on neural networks in the wavelet domain is presented. Firstly, the host image is decomposed through wavelet transform. The significant coefficients of wavelet are selected according to the human visual system （HVS） characteristics. Watermark bits are added to them. And then effectively cooperates neural networks to learn the characteristics of the embedded watermark related to them. Because of the learning and adaptive capabilities of neural networks, the trained neural networks almost exactly recover the watermark from the watermarked image. Experimental results and comparisons with other techniques prove the effectiveness of the new algorithm.     

N-策略M/G/1/∞可修排队系统的队长

可修排队系统是一种重要的排队论模型.讨论服务台可修的N-策略M/G/1/∞排队系统的队长,利用L-S变换和母函数法,得到了任意时刻系统队长的表达式以及系统达到平衡时的队长.     

一种基于小波提升变换的多尺度边缘提取算法

提出了一种基于小波提升变换的改进图像边缘的检测算法.本算法首先对源图像进行小波提升分解,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取.对于低频信息使用Canny算子进行边缘检测,而高频信息先用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,消噪后再对高频分量进行边缘检测.最后通过一定的融合规则进行融合,得到最终的边缘图像.实验结果表明,该方法具有运算速度快,能有效地抑制噪声,边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘提取算法.     

EDT毛化轧辊表面凹坑形成过程

针对轧辊表面电火花毛化过程中放电中心温度的变化、凹坑形状与电参数的关系等问题进行了研究.通过分析放电通道形成过程和热流密度分布函数,采用解析法建立了单个脉冲放电通道的热传导模型,并运用积分变换法和有限差分相结合的方法进行了温度场求解.讨论了轧辊表面在不同峰值电流下放电区域中心位置的瞬态温度变化,确立了峰值电流和脉冲宽度与熔化凹坑形状的关系.结果表明,理论计算值与实验结果相吻合,所建模型与采用的方法正确,可用于轧辊表面形貌形成过程的仿真.     

基于电流信号的减速器状态监测技术研究

为了监控减速器的现场运行状况,使其工作在额定功率以内,对电机功率进行了理论研究,建立了电动机-减速器功率数学模型,并进行了模拟实验.运用Matlab对所采集的电动机功率监测信号进行希尔伯特变换,得到了所采集电机功率信号的包络线(调制信号).比较采集电机功率信号与其调制信号发现:通过监测希尔伯特变换解调的电机功率信号可以达到对整个减速器系统负载运行状态的监测,从而实现对减速器现场运行状况的监控.     

d''''Alembert公式的推导

纠正了文献[1]推导d'Alembert公式的不足,采用两种方法推导出d'Alembert公式,并把d'Alembert公式推广到三维空间.     

白线焊缝跟踪系统中的图像处理方法

设计了适合于白线焊缝跟踪系统的图像处理算法,利用同态滤波、二值化等方法实现对采集图像的预处理,运用Hough变换法提取图像的特征边缘,并由此确定边缘位置,通过D/A转换将位置偏差量反馈成电压,控制伺服电机推动探架转动,保证探头实时跟踪焊缝。实验结果表明,该图像处理算法检测效果理想,检测精度达到±1 mm内。