结合重排序和直方图平移的调色板图像可逆信息隐藏

提出了一种新的调色板图像可逆信息隐藏方法. 首先, 将调色板的颜色重新排序, 使得相邻索引值对应的颜色尽可能相近. 然后, 对排序后的索引值直方图平移以嵌入秘密信息. 在嵌入过程中, 将对应的索引值改为与之相近的颜色索引值, 以有效缓解含密图像视觉质量的下降; 多次利用最大最小点, 大大提高了嵌入率. 实验结果证明, 本方法在保证可逆的同时显著提升了嵌入量, 并维持了较高质量的视觉效果; 同时, 对于索引值直方图无零点的情况同样适用, 克服了已有方法的局限性.     

非因果预测和直方图平移下的可逆音频数字水印

预测算法在可逆水印隐藏中扮演重要角色。预测算法越好,得到的预测值就越精确,嵌入水印后的失真度就越低。为此,提出一种新的非因果音频预测算法。在预测之前,利用每相邻3个样本点之间的相关性计算出一个预测系数,再将这些预测系数进行统计平均得到最佳预测系数。根据每相邻3个样本点间的数值关系计算预测值和非整数预测误差。最后利用直方图平移技术嵌入水印信息。该算法利用了相邻3个样本点间的相关性,而且集合了非因果预测的优异性和音频信号本身的固有特性。测试了6个标准的音频文件,对比了已有同类可逆音频水印算法,该算法在预测性能和嵌入失真方面都更有优势。     

可分离加密域可逆数据隐藏方案

利用图像测试,提出了一种可分离加密域可逆数据隐藏算法,能获得质量较高的直接解密图像.加密方在图像流加密之前进行图像测试并生成位置图,嵌入方根据位置图将秘密信息嵌在选中像素的高位,接收方在相邻像素相关性基础上通过一种自适应差值算法实现可逆性.若全部嵌在选中像素的第8位,得到的直接解密图像质量较差;若全部嵌在选中像素的第7位,则无法实现无失真恢复.针对这两个缺点,该文在保证无失真恢复同时获得了质量较高的直接解密图像.实验表明所提出的算法有效,且性能优良.     

关于二次Hermite矩阵方程的解的注记

给出二次Hermite矩阵方程X*AX=A的解的关系,讨论更一般的二次Hermite矩阵方程X*AX=B有解的条件和通解的表达,并在限定条件下对二次矩阵方程的一个公开问题作了解答.     

带约束条件多项式的差分代换及其应用

对三角形几何不等式判定算法agl进行了改进和补充,并根据这种算法设计了agl程序的升级版agl2009,讨论了带约束条件差分代换在证明根式型不等式中的应用;给出了用agl程序发现的若干优美的三角形几何不等式.     

线型三嵌段共聚物的合成与表征

目的制备线型三嵌段共聚物PHEMA-b-PDMA-b-PHEMA。方法以甲基丙烯酸羟乙酯(HEMA)为第一单体,甲基丙烯酸N,N-二甲氨基乙酯(DMA)为第二单体,通过可逆加成-断裂链转移(RAFT)聚合法进行聚合反应。采用FTIR、1H NMR和凝胶渗透色谱/多角度激光光散射(SEC/MALLS)联用技术进行结构表征。结果应用RAFT方法,成功合成了线型三嵌段共聚物PHEMA-b-PDMA-b-PHEMA。结论RAFT可以合成出结构可控的线型三嵌段共聚物,这种聚合物有望在纳米载体、药物控制释放等领域得到应用。     

量子可逆逻辑电路综合

该文阐述了量子可逆逻辑电路综合的意义和现状,着重分析了目前量子可逆电路综合的几种主要方法,即基于变化法的综合法、穷举法、RM展开式法以及群论法,讨论了几种方法的核心思想、综合规则及优缺点,并在此基础上提出了改进的一些设想和思路。     

拟（h，k）阶存贮线性有限自动机的一些结果

利用拟（r,r）阶存贮线性有限自动机可以轻松地构造出一个延迟r步弱可逆的有限自动机,这比文献[2]中通过Ra,Rb变换,对（r,r）阶存贮线性有限自动机进行一系列复杂烦琐的变换来构造一个延迟r步弱可逆的有限自动机的方法要简单可行。文章利用拟（r,r）阶存贮线性有限自动机,给出了一种构造延迟r步前馈可逆的线性有限自动机M和延迟r步前馈逆线性有限自动机时的简便方法。     

双电源切换电路

本文介绍了一种安全稳定的双电源切换电路,除了具有常规的失压和欠压、来电、过流和短路保护外,还具有缺相保护、逆送电保护和故障保护,不会因误操作而导致电源切换事故,现场使用效果良好。     

基于整数小波变换和差值扩展的可逆数据隐藏

针对传统差值扩展嵌入算法存在过分修改像素值、须嵌入溢出定位图等缺点,提出了一种基于整数CDF(2,2)双正交小波变换和差值扩展的彩色图像可逆数据隐藏算法.该算法用较小的差值扩展量扩展1个色彩分量的像素值,扩展方向由溢出像素的数量决定,采用调整像素值的方法避免像素溢出,并用少量的调整信息代替定位图,从而提高嵌入容量.提取端根据临界像素值的顺序定位调整的像素,用调整信息恢复调整像素的值,提取信息的同时可无损地恢复原始图像.实验结果表明:算法的整体性能优于预测误差差值扩展和传统差值扩展算法.