基于信息理论与感官特性的数字水印实现

提出了一种将信息理论和感官特性相结合的数字水印空间实现方法,该方法通过感官特性在图像空间中自适应设置数字水印的相关参数.考虑高斯信道传输时信息理论的容量,系统建立了图像空间和水印空间的影射关系,实现了水印系统应用时的理论容载、鲁棒性和人类感官之间的一种平衡关系.     

面向医学图像生成的鲁棒条件生成对抗网络

医学图像生成是计算机辅助诊断技术的关键组成,具有广泛的应用场景.当前基于生成对抗网络的端对端学习模型,依靠生成器和判别器两者对抗训练,获取真实数据的概率分布,从而指导图像生成.但标注有限的医学图像及其高分辨率特点,加大了模型训练难度,影响图像生成质量;同时,模型未纳入数据扰动因素,鲁棒性有限,容易被恶意攻击.为此,本文提出一个基于鲁棒条件生成对抗网络的医学图像生成模型——MiSrc-GAN.该模型包括精度渐进生成器、多尺度判别器以及对抗样本配对构造模块,有效融合GAN框架和对抗样本,改善判别器鲁棒性,有利于学习原始图像与待生成图像的联合概率分布.在真实数据集CSC和REFUGE上的实验表明,MiSrc-GAN生成的图像质量优于现有模型.     

基于自适应稀疏邻域重构的无监督主动学习算法

在很多信息处理任务中,人们容易获得大量的无标签样本,但对样本进行标注是非常费时和费力的。作为机器学习领域中一种重要的学习方法,主动学习通过选择最有信息量的样本进行标注,减少了人工标注的代价。然而,现有的大多数主动学习算法都是基于分类器的监督学习方法,这类算法并不适用于无任何标签信息的样本选择。针对这个问题,借鉴最优实验设计的算法思想,结合自适应稀疏邻域重构理论,提出基于自适应稀疏邻域重构的主动学习算法。该算法可以根据数据集各区域的不同分布自适应地选择邻域规模,同步完成邻域点的搜寻和重构系数的计算,能在无任何标签信息的情况下较好地选择最能代表样本集分布结构的样本。基于人工合成数据集和真实数据集的实验表明,在同等标注代价下,基于自适应稀疏邻域重构的主动学习算法在分类精度和鲁棒性上具有较高的性能。     

X195机油泵转子齿形的研究

对X195机油泵转子短幅内摆线等距曲线齿形的形成进行了一定的研究 ,主要从方程的推导 ,坐标点的求出到模具的初步设计进行了论述 ,并利用线切割机进行了模具的制作。     

ADSL嵌入操作信道及其功能扩展

介绍了ＡＤＳＬ嵌入操作信道ＥＯＣ的功能,说明了原有协议中ＥＯＣ的局限性,并简要说明了 独立数据传送的概念以及在后续的ＡＤＳＬ协议版本中对ＥＯＣ的功能扩展及改进措施。     

视频图像的3D DIWT数据隐藏算法

利用视频信号在空域和时域的高度相关性,通过三维离散整数小波变换(3D DIWT)对视频帧的分解,提出一种视频图像的数据隐藏算法.该算法结合优化的最低有效位(LSB)嵌入方法和3D DIWT良好的空时多分辨率特性,具有嵌入数据量大、操作简便以及易于硬件电路实时实现的优点.实验结果表明,与基于场景分割的3D DWT数据隐藏...     

非标准丝杠配制中的关键工艺问题

主要介绍了配做非标准丝杠时的工艺安排、机床传动路线分析、挂轮设计及刀具设计要求 ,扩大了机床的加工范围     

DMT中一种格型结构算法的DSP实现分析

DMT(离散多音频)调制/解调是ADSL(不对称数字用户线)应用的标准传输技术.尽管DMT能达到比其它调制技术更高的速率,但其计算的复杂性也非常高,尤其是调制/解调核心程序FFT/IFFT的运算.因此,本文探索了一种特别适合DSP处理的时间递归(time-recursive)格型FFT/IFFT算法结构.该结构与其直接运算(N=256)相比仅需原来11%的乘法运算量和9%的加法运算量,从而使ADSL实时性、应用性大大提高.     

数字电视中DSP技术的应用

本文根据MPEG-2音视频传输流的特点,提出了使用高速通用DSP实现数字电视的应用方案。     

基于非对称数据结构实现信息隐藏通信的方法研究

 数据结构是影响信息隐藏通信实时性能的关键技术.为此,系统设计需要对信源统计、信道状态与传输码率之间进行折衷考虑.按照信息隐藏通信的要求,把信源的统计特性以边信息在解码端进行处理,本文提出了一种非对称数据结构实现信息隐藏通信的方法.结合图像系数的方差分布和不同WNR环境下的信道状态,该方法能够降低了系统编解码实现的复杂性.分别应用SCS和QIM(DC-DM)及SS技术,结果表明,该方法实现的通信系统都具有较好的折衷性能.