基于DCT和感知哈希的纹理防伪标签鉴别算法

针对纹理防伪标签在光线不足、视力不佳的情况下难以鉴别的问题,提出了一种基于DCT、感知哈希和视觉特征向量的纹理防伪标签鉴别算法.首先通过DCT和感知哈希提取图像的特征向量;然后建立特征数据库,通过特征向量之间的归一化相关系数(NC)实现纹理防伪标签的自动鉴别.实验结果表明,该方法可以有效抵抗常规攻击和几何攻击,可实现自动鉴别技术.与现有的纹理防伪技术相比,该算法可以减小占据的数据库存储空间,具有更好的实用性.     

土壤墒情影响因子及旱情分析与预测

本文对影响土壤墒情的几个因子进行了分析，并对旱情分析方法进行了探讨。     

淮河中游汛期——非汛期洪污调度数学模型

针对淮河中游防洪及防污调度的实际需求,在流域现有水文信息平台和水文预报系统的基础上,以一维模拟为主线,通过对水工建筑物、行蓄洪区等河网要素的概化处理,构建了淮河中游汛期-非汛期全过程防洪防污一体化数学模型。模型主要由水文预报模拟、河道水动力模拟、闸坝泵调度模拟、行蓄洪区蓄行功能模拟及河道水质模拟等功能模块组成,并采用水文-水动力-水质相耦合的集成措施,实现淮河中游多闸坝,多行蓄洪区水量水质的联合计算。模型复演了淮河近年来发生的典型洪水事件和水污染物事件,并和实测值进行了比较。结果表明,所建模型能够准确客观地描述研究区的洪水演进规律和污染物输移扩散规律,根据调度准则,汛期可给出任意断面水位、流量要素及行蓄洪区进出洪量等信息,非汛期可以获取污染团下泄的详细过程,为全年淮河中游闸坝群的洪污调度提供模型支撑。     

浅地层剖面仪在内陆浅水域淤积探测中的应用——以河、湖为例

随着浙江省"五水共治"工作进入全面开展河湖库塘清污(淤)阶段,有效实施淤积情况调查,科学指导制定清污(淤)工作计划显得至关重要。地球物理探测技术在海洋勘探中发挥着重要作用,其中浅地层剖面探测以效率高、成本低的优势在近岸工程中得到广泛应用,但其在河湖库塘等内陆浅水域应用较少。运用浅地层剖面仪进行淤积探测,并同步结合柱状样物理、化学和生物性质分析的技术手段在浅水区域的淤泥勘探实例,证明该技术在内陆浅水域淤积探测中的实用性。     

带光电隔离符合PC总线标准数据采集卡设计

文中介绍一种性能价值比较高,带光电隔离的１２位高速数据采集ＰＣ－１６７４的设计,具体给出了此卡的性能指标,组成框图及为了提高该卡转换速度所采用的并行技术,最后讲述在绘制该卡的ＰＣＢ图时应考虑的问题。     

2020年梅雨期长江流域安徽区域暴雨洪水过程及特性分析

为总结2020年暴雨洪水特性,详细分析了2020年暴雨洪水过程,介绍了水库调度及圩区分洪情况.结果表明:2020年梅雨期时间长,降雨强度大,累计雨量大.洪水呈现范围广、总量大、高水位持续时间长的特点.长江干流高水位受安徽区间洪水影响大,滁河洪水以滁河干流襄河口以上来水为主.研究成果可为长江流域安徽区域防汛工作提供参考.     

基于离散小波变换和感知哈希的加密医学图像检索算法

针对加密存储在云服务器的医学图像安全检索问题,提出基于离散小波变换（DWT）和感知哈希的加密医学图像检索算法。首先结合Henon映射的特点对图像进行频域加密运算;然后,对加密医学图像进行小波分解,得到逼近原图的子图;其次,根据离散余弦变换（DCT）的特性,通过比较DCT各系数与系数均值的关系得到图像的感知哈希序列;最后通过比较感知哈希序列之间的归一化相关系数来实现对加密医学图像检索。与基于非负矩阵分解（NMF）的哈希算法相比,所提算法在高斯噪声下检索精度提高了近40%,且在JPEG压缩攻击、中值滤波攻击、缩放攻击和扭曲攻击下检索精度与之相差无几。实验结果表明,所提算法对于常规攻击和几何攻击具有较好的鲁棒性,同时降低了图像加密的时间复杂度。     

第5代多波束测深系统在水库库容测量中的应用

传统测绘技术获取的库容数据已经难以满足当前水库精细化管理的要求,可采用多波束测深系统获取高分辨率水下地形信息,通过计算处理获取满足管理需要的库容数据。主要研究使用第5代多波束测深系统进行水库水下地形测量及相关数据的处理方法和流程,并基于DEM法,采用Arc Map计算了某水库的库容-高程关系,绘制了高程-库容关系图。测试结果表明,该方法在水库库容测量和计算中具有广阔应用前景。     

基于3D-DWT及混沌映射的加密医用体数据鲁棒检索算法研究

随着医疗数据的共享日益频繁,数据安全问题变得日益突出.安全起见,把医学图像加密后存储到服务器或云端.如何实现对加密医学图像检索成为一个亟待解决的问题.提出一种基于混沌和三维小波变换的加密医用体数据鲁棒检索算法.其主要步骤为:首先,通过三维小波变换和混沌映射对医用体数据进行加密;然后,对加密体数据进行小波分解,得到子带图像,再对子带图像进行DCT变换,提取DCT变换能量聚集的低频系数作为加密体数据的特征向量,建立加密图像的特征向量数据库;最后,通过计算加密图像的特征向量的相似度来检索目标图像,将检索到的加密图像返回,并解密所检索到的医用体数据.实验结果表明,该检索算法对加密体数据的常规攻击和几何攻击具有较强的鲁棒性,并提高了图像检索的安全性和准确性.     

一种基于Arnold置乱变换和DCT的医学图像鲁棒水印算法

针对数字信息管理系统在现代医疗体系中不断暴露出的信息安全问题, 提出了一种基于Arnold置乱变换和DCT的医学图像鲁棒水印算法。首先利用置乱技术对所要加入的水印信息进行加密预处理, 再与图像的视觉特征向量相结合, 通过hash函数生成一个二值逻辑系列, 将该序列作为密钥, 存储在第三方以获得原图像的所有权。不需要人为地选取感兴趣区域, 不受容量大小的限制, 水印的提取也不需要原始医学图像的参与, 从而解决了水印嵌入、提取的安全性和快捷性问题。仿真结果表明, 该算法实现简单, 具有很理想的鲁棒性和不可见性。与其他算法相比, 实用性更强。