基于邻域相关性MC模型的空域隐写检测算法

空域隐写作为最常用的隐写方式之一,对其进行隐写分析具有较高的实用价值。空域隐写破坏了图像的邻域相关性,通过分析其在隐写前后发生的改变,能有效检测图像是否进行了隐写。如何对邻域相关性进行量化分析成为问题解决的关键。通过对图像邻域相关性进行MC建模,提出了一种有效的空域隐写检测算法。该算法在相关性MC模型的基础上提取出相关性量化矩阵,分析了其在隐写前后发生的变化,并提取出相应的检测特征。最后,以Fisher分类器作为检测分类器进行了检测实验。实验结果表明该算法能有效检测多种空域隐写算法,其平均检测率达到85％以上。与其它空域隐写检测算法相比该算法具有更好的适用性。     

一个结合多方面定性空间信息的新方法

定性空间推理是人工智能领域中非常重要的研究内容.空间信息包含拓扑关系、大小关系、形状、距离等很多方面.以往多侧重于单一方面的研究,如何将孤立的各方面信息进行统一表示和推理是当前定性空间推理中的一个重要问题.提出利用结合操作来融合不同空间信息表示的新方法.利用结合操作,可以由原先完备互斥关系集合得到新关系,同时利用原有的复合表自动生成新关系的粗复合表.基于结合操作,给出2个理论模型:结合拓扑关系与大小关系模型、结合拓扑关系与远近关系模型.并提出了邻域划分图的概念,说明了邻域划分图与概念邻域图的关系.利用邻域划分图回答了Galton提出的问题:为什么LOS(视觉光线演算)的概念邻域图不同于标准的空间或时间关系的概念邻域图,这些关系的复合表中关系总是来自于概念邻域图.     

基于模糊率的FCM自适应图像分割方法

提出一种基于模糊率的模糊C均值自适应图像分割方法。该方法根据波谷波峰梯度检测法自动确定模糊聚类数目,利用模糊阈值法快速确定较为准确的初始聚类中心,建立包含特征信息和空间信息的新目标函数,实现图像的自动分割。实验结果表明,该方法的分割速度快、精度较高,具有较强的鲁棒性。     

归一化算法在文字识别系统中的应用研究

针对汉字图像预处理过程中归一化算法进行了改进.先对单个汉字进行大小归一化,并在此基础上对汉字进行细化,最后对骨架图像进行修正.实验结果表明该算法有效可行,可应用于汉字识别的后续处理.     

基于混合蛙跳算法改进的OTSU遥感图像分割方法

阈值的快速选取和噪声处理对图像分割起着至关重要的作用。针对遥感图像分割过程中阈值快速选取和噪声处理的问题,首次提出一种基于混合蛙跳算法优化改进的OTSU遥感图像快速分割算法。该算法首先对图像进行处理,引入一个邻域的空间和灰度相似测量因子来进行抗噪并且保护图像细节。再以最大类间方差作为混合蛙跳算法适应度函数,通过混合蛙跳算法的局部搜索和全局信息交换来快速确定图像分割的全局最佳阈值。实验结果表明,与传统OTSU图像分割算法及基本遗传算法改进的二维OTSU图像分割算法相比,该算法能更有效地去除噪声的干扰,算法运算效率更高。     

新型智能照明控制系统的设计与验证

针对当今照明控制系统对环境照度变化响应比较慢的问题,提出了一种新型的智能照明控制系统。该系统采用可视光通信技术,并在照明设备和照度传感器之间建立直接通信,用来加快环境照度调节的速度。为了使该系统的控制更加精准,又采用了基于相关性系数的自适应邻域算法,对新的环境照度进行智能推断。实验结果表明,该系统可以在短时间内将测试地点的照度达到新的目标值。     

基于自适应空域滤波的图像去块效应算法

分块有损压缩图像忽略了块间相关性,重构时会产生块效应,该文提出一种空域自适应去块效应算法。对块边缘采用方向自适应有理滤波,以弱化块效应。根据块的内部活动性将图像块分成平坦块和纹理块2类,利用基于方差的空域检测方法检测出平坦块,并对平坦块进行邻块边缘自适应平滑。实验结果表明,该算法有效去除了块效应,一定程度上提高了信噪比,算法简单且鲁棒性较好。     

基于车辆自组网络的分布式自主导航系统

针对交通拥堵和道路安全问题,在车载自组网路由协议改进和实现的基础上,提出一种基于车辆自组网络的分布式智能交通服务系统,实现邻域动态路况展示、突发交通事故预警和交通图片视频信息分发等自主交通导航服务。与传统后台计算动态交通服务实现方式相比,车辆自组网能较好地发挥其在车辆问直接交互交通、安全、娱乐等实时信息的优势。     

基于密度可达的多密度聚类算法

为对多密度数据集聚类,提出一种基于密度可达的多密度聚类算法。使用网格划分技术来提高计算每个点密度值的效率,每次聚类都是从最高密度点开始,根据密度可达的概念和广度优先的策略逐步向外扩展进行聚类。实验表明,该算法能够有效地对任意形状、大小的均匀数据集和多密度数据集进行聚类,并能较好地识别出孤立点和噪声,其精度和效率优于SNN算法。