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1.
小波变换域图像水印嵌入对策和算法   总被引:150,自引:2,他引:148       下载免费PDF全文
黄达人  刘九芬  黄继武 《软件学报》2002,13(7):1290-1297
稳健性是图像隐形水印最基本的要求之一.嵌入对策、嵌入公式、嵌入强度都影响水印的稳健性.提出了一个基于离散小波变换(DWT)的新的隐形水印嵌入对策.根据小波图像系数的分布特点和对小波系数振幅的定性、定量分析,水印应当首先嵌入小波图像低频系数,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序嵌入高频带.同时指出,水印嵌入到小波图像低频系数和高频系数需要用不同的嵌入公式.应用该嵌入对策,提出了一种把视觉系统掩蔽特性结合到水印编码过程中的自适应水印算法:将小波系数组织成小波块,采用一种新的方法将小波块分类,并根据分类的结果  相似文献
2.
开放式机器人通用控制系统   总被引:49,自引:3,他引:46  
周学才  李卫平  李强 《机器人》1998,20(1):25-31
将数字信号处理器(DSP)为核心的多轴运动控制技术运用于机器人控制,本文提出了一 种新的开放式结构机器人通用控制系统.文中阐述了系统的硬、软件结构,并对系统中主要 功能模块的技术细节进行了分析.最后给出了本系统的部分实验结果.  相似文献
3.
一种自适应图象水印算法   总被引:46,自引:0,他引:46       下载免费PDF全文
数字水印作为数字媒体版权保护的有效办法,近年来在国际上引起了人们极大的兴 趣与注意.提出了一个利用块分类的自适应图象水印算法.为了实现自适应,将原始图象分块 并设计了一个基于视觉掩蔽特性的分类器.根据分类的结果,不同强度的水印分量被嵌入到 不同图象块的DCT低频系数中.实验结果表明,应用所提出的算法实现的水印对常见图象处 理和噪声干扰具有很好的稳健性.  相似文献
4.
数学形态学在图象处理中的应用进展   总被引:43,自引:0,他引:43       下载免费PDF全文
数学形态学是一种非线性滤波方法,形态和差运算,即膨胀与腐蚀是数学形态学的基础,数学形态学已由二值形态学、灰度形态软数学形态学、模糊形态学发展到模糊软形态学,可用于抑制噪声、特征提取、边缘检测、图象分割、形状识别,纹理分析、图象恢复与重建等图象处理问题,在图象处理领域得到了越来越广泛的应用,本文结合目前的研究进展,对数学形态学的理论研究及其应用进展进行综述性阐述。  相似文献
5.
用MATLAB神经网络工具箱开发BP网络应用   总被引:43,自引:0,他引:43  
闵惜琳  刘国华 《计算机应用》2001,21(Z1):163-164
论述了人工神经网络的基本理论,并给出利用MATLAB神经网络工具箱开发BP网络应用的要点.  相似文献
6.
一种基于小波与形态学的车牌图象分割方法   总被引:42,自引:2,他引:40  
针对汽车车牌与车身背景的分割问题,给出了一种基于小波分析和数学形态学的图象分割方法。该方法是通过小波多尺度分解提取出纺理清晰,具有不同空间分辨率、不同方向的边缘子图象。其水平方向低频、垂直方向高频的这一细节分量,主要代表车牌的目标区域。然后,用数学形态学方法对小波分解后的细节图象进行一系列的形态运算,进一步消除无用信息和噪声,以找准车牌位置。用该方法对在不同照明条件下所采集到的一系列车头、车尾图象  相似文献
7.
基于数据流的任意形状聚类算法   总被引:40,自引:4,他引:36       下载免费PDF全文
朱蔚恒  印鉴  谢益煌 《软件学报》2006,17(3):379-387
详细分析了数据流聚类算法CluStream的不足之处,如对非球形的聚类效果不好、对周期性数据的聚类变化反映不完整等,并针对这些不足之处提出了一种采用空间分割、组合以及按密度聚类的算法ACluStream.实验结果表明,ACluStream在准确度和速度上都比CluStream有较大的提高.  相似文献
8.
单交叉口的多相位模糊控制   总被引:39,自引:3,他引:36  
基于人对多相位单交叉口交通指挥的决策过程,设计了一种新的模糊感应控制 器,把队长作为控制目标,综合考虑相邻相位车道上的车队长度,以此来决定绿时分配.仿真及 实际应用结果表明:新的模糊控制方法更接近人的决策过程,能更有效地进行单路口多相位 闭环控制.  相似文献
9.
容灾技术及其应用   总被引:35,自引:4,他引:31  
介绍了容灾技术的原理,并通过介绍IBM公司的SHARE78所提出的7个等级详述了容灾系统的组成结构和不同的构建方式;最后介绍了几家主流供应商所提供的产品和解决方案,以便于更好地理解和应用容灾技术。  相似文献
10.
人工神经网络结合遗传算法在建模和优化中的应用   总被引:34,自引:0,他引:34  
用MATLAB构造了人工神经网络和遗传算法程序。人工神经网络用来建立数据样本间的函数关系,而遗传算法用来求解由该函数作为目标函数的优化问题。最后用一个实例对所编程序进行了测试,结果是令人满意的。  相似文献
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