一个基于DWT和DCT的盲的数字图象水印技术

数字水印是解决信息安全和版权保护的有效的方法，已成为多媒体信息安全领域的热门技术，本文提出了一种新的基于离散小波变换和离散余弦变换的盲的水印图象嵌入算法，该算法首先对图象进行小波分解，对LL图象按照一定大小进行分块，然后对每一块进行离散余弦变换，把水印图象的值嵌入到变换后的系数上，最后再进行逆变换。把该算法能够经受住噪声、中值滤波、压缩、高通滤波、低通滤波等的处理，具有很强的鲁棒性。     

一种基于小波包最优基算法的图像压缩方法

小波包是近年来的一个研究热点，在图像处理方面有着很广泛的应用，本文提出了一种基于快速小波包算法的图像压缩方法，在一维情况下，它比传统算法提高2．67倍，在二维情况下，和具体的图像大小有关，但比传统算法还是提高了三至四倍，因此加快了图像压缩的进程，取得了很好的实验效果，将图像在小波包最优基下展开，利用小波包最优基极好的空间，尺度定位性，使得图像的小波包变换系数在小波变换域极可能的集中从而使在不降低压缩信号的视频质量情况下，提高了图像的压缩比。     

一种基于LEACH的新型WSN路由算法

LEACH是针对无线传感器网络设计的低功耗自适应分簇聚类路由算法,与一般的平面多跳路由算法相比,LEACH算法可以将网络生命周期延长15%.但是,LEACH算法存在簇首开销较大、重复性成簇过多地浪费系统资源以及簇规模分布不合理等等不足.针对LEACH算法的不足,从簇的形态、成簇方式和簇首选择依据等方面对其进行了改进.改进后的算法采用固定分簇的方式;形成的簇是不均匀簇,即靠近Sink节点的簇的半径较大,而远离Sink节点的簇的半径较小;簇首选择的依据是节点的剩余能量.仿真实验证明,改进后的算法具有更高的能量使用效率.     

嵌入式电子地图数据分块组织研究

文章研究了基于嵌入式地图数据分块组织。嵌入式设备相对于PC机,CPU运算速度较慢,内存较小;而嵌入式设备处理大量的数据时,CPU和内存资源相对来说比较紧张。实现基于嵌入式电子地图的功能,数据存取策略比较重要。本文提出了一种电子地图数据分块组织的方法,并且使用双缓冲技术在QT/Embedded平台上实现了嵌入式地图在设备上的漫游,放缩等功能[1-2]。     

基于自适应遗传算法的分层图像匹配

图像匹配是计算机视觉的关键技术之一，图像匹配的速度和匹配的可靠性、精度一样，也是性能的重要体现。由于传统图像匹配算法是遍历性的，匹配速度较慢，因此在实际应用中受到限制。本文把自适应遗传算法与归一化积相关相结合实现图像的快速粗匹配，然后在粗匹配点的邻域内利用相位相关算法实现图像的精匹配。本文算法不但能保证匹配的精度，也能大大提高匹配的速度。在实验中，与传统的序贯相似性检测算法(SSDA)作了比较，证明了本文算法的有效性。     

基于城市路网的VANET按需路由策略研究

针对AODV和GPSR路由协议在城市车载Ad Hoc网络环境下的缺陷,提出一种新的路由协议——基于城市路网的接需路由协议.协议利用城市路网信息,结合AODV按需的思想建立路径,并在建立的路径区域内利用方向邻居列表执行优化的贪婪转发机制.利用NCTUns仿真平台,采用真实的shape格式地图对协议进行仿真.结果表明新的路由协议在城市场景中具有较好的性能.     

一种新的灰度水印嵌入算法

文章提出了一种新的基于离散小波变换和奇异值分解的灰度水印嵌入算法,该算法能够经受住噪声、中值滤波、压缩、高通滤波、低通滤波等的处理,具有很强的鲁棒性。     

基于小波的虹膜定位算法的研究

在研究亮度梯度法与Hough定位算法的基础上,结合小波分析的优点,提出一种基于小波的最小二乘算法对虹膜进行了内定位,而对外定位采用了一种改进的亮度梯度算法.内定位算法很好的利用了小波分析和最小二乘算法的优点,在边缘点的基础上对虹膜的内边缘进行了定位.它改变以往对边缘两次定位的特点,直接对边缘点进行拟合.而外定位算法通过改进亮度梯度法减少搜索的范围进行定位.实验结果表明,两者的定位速度比传统的Hough算法快.基于小波的最小二乘法不仅提高了定位的速度,且简化了算法.改进的亮度梯度法减少了搜索范围,使定位速度更快.     

基于Qt／Embedded的虹膜定位算法

虹膜识别被认为是目前最准确可靠的生物特征识别方法,而快速、准确地定位虹膜是虹膜识别系统的关键。在研究了基于Snake模型的虹膜定位算法的基础上,对Snake算法进行了改进,提出了一种采用多次定位的Snake算法对虹膜进行内定位,而对外定位则采用一种简化的Daugman圆形边缘检测算子的方法;并在Linux系统下采用QT编程实现了虹膜图像定位的整个过程。实验结果表明,该算法定位准确,较大地改善了其实时性,并能较好地支持嵌入式系统。     

气液两相辨识中一种类圆形目标的分类方法

化工设备中气液两相辨识过程中的气液接触面积是一个需要获得的关键参数。目前用图像处理和分析的方法获取这一参数成为研究的一个热点。本文将气泡图像的识别归结为类圆形目标的分类。由于分类的依据是气泡表面积的大小,确定了圆面积和圆形度两个最能表征类圆形表面积的分量组成分类特征向量。然后用模糊聚类的方法实现目标的分类,并根据实际数据的特点灵活地选择和调整了模糊聚类的距离函数,比较简洁地实现了目标的分类。