限制失真的网格参数化方法

针对当前网格参数化效率较低、映射失真较严重的问题，提出一种限制失真的网格参数化方法。首先，预处理原始网格模型。输入原3D网格模型，采用Half-Edge数据结构来重新组织网格并切割网格模型产生相应的切缝；构建Tutte映射把3D网格映射到一个2D凸多边形域，即构建2D网格模型。然后，进行限制失真的网格参数化计算。将Tutte映射后的2D网格模型作为限制失真计算的初始数据，建立相对于原3D模型网格的失真度量函数；求得该度量函数的最小值点，即为映射后的网格坐标集合；将映射后的网格作为限制失真映射的输入网格，设定迭代终止条件，循环迭代直至迭代结束，得到收敛的最优网格坐标；在计算映射失真度时，针对等距映射失真采用Dirichlet能量函数度量，针对共形映射失真采用尽可能等距（MIPS）能量函数度量；在求解映射失真度量函数的最小值点时采用代理函数法结合组合牛顿法的最优解方法。最终，实现了该方法并开发了一个原型系统。在原型系统中，分别设计了限制等距失真和限制共形失真的网格参数化实验，对程序执行时间和失真能量下降情况进行了统计和对比，提供了相应的纹理映射效果展示。实验数据表明，所提出的方法执行效率高、映射失真能量下降快，最优值收敛质量稳定；纹理映射时纹理着色均匀、布局紧致、线条均匀，符合实际应用的标准。     

浅析电视节目音频失真及应对措施

随着经济社会的不断发展,人们生活水平的日益提高,人们对于电视节目的要求也越来越高,这给电视节目的制作提出了新的课题。在电视制作中,音频与视频是两个主要内容。其中音频由于多方面原因,可能会出现失真的问题,影响电视节目的质量。本文通过调查研究,系统分析了电视节目音频失真问题,并从完善音频录制系统、熟练应用调音台、协调电视节目的语言和音效、合理运用滤波器四个层面提出应对措施,为解决电视节目音频失真问题提供了科学依据。     

基于面元素重排的三维网格模型数据隐藏算法

目的 为了解决目前三维数据隐藏算法不能兼顾无失真和盲提取的问题，提出一种新的完全无失真的三维网格模型数据隐藏盲算法。方法 首先使用混沌逻辑映射选择嵌入与提取模式，保证数据的安全性。然后利用面元素重排，完全不会造成三维模型失真的性质，通过不同嵌入模式规则对三角面元素进行重排，以嵌入秘密数据。接收端则可根据相应的提取模式规则提取秘密数据。结果 仿真结果与分析表明，该算法不会对三维模型造成任何失真，嵌入容量为每顶点2比特，且能抵抗仿射变换攻击、噪声攻击和平滑攻击等。结论 这种三维数据隐藏盲算法无失真，容量大、安全性高、鲁棒性强，适用于三维载体不容修改的情形，如军事、医学、秘密通信和版权保护等。     

基于多相滤波器组的非线性回声抵消

在免提通话系统和移动通信设备中，扬声器常常工作在较高的音量下，容易发生过载现象，从而产生明显的非线性声学回声，这在小微型扬声器中更加常见。常用的线性AEC(Acoustic Echo Cancellation)算法无法消除此类非线性回声，因此通话质量受到严重影响。非线性回声主要表现为额外的高频谐波分量，这些分量使得全带系统不再满足线性关系，而通常的AEC算法都是基于最小化全带误差推导而来，因此性能很容易受到非线性失真的影响。本文提出了一种基于多相滤波器组的子带AEC算法，把全带误差变成了各个子带的误差，因而把谐波失真成分变成了某些子带内的加性噪声，这使得谐波失真较小的那些子带依然能够正常收敛。通过仿真和实测实验，当出现非线性失真时，新方法的ERLE(Echo Return Loss Enhancement)明显高于经典的全带时域和频域方法，对于非线性失真明显的语音信号，ERLE提升约10 dB。      

基于数据挖掘的三维图像无损恢复研究

三维图像在获取、存储和传递时,由于受成像系统、传输方式、存储时间和存储介质等多种因素的影响,图像质量会产生一定的退化,严重的情况下会导致图像失真,影响使用。传统三维图像恢复方法多以线性分析为基础,假设条件多、运行耗时长、图像恢复效果差。为此,提出一种基于数据挖掘的三维图像无损恢复方法。依据图像变化的关联规则原理,分析三维图像成像的过程,并对其非相干成像条件做离散化处理;深度挖掘图像退化前后灰度变化的关联关系,并基于这种关联关系对原图像进行最大后验估计和先验计算,实现对三维图像的无损恢复。实验数据表明,提出的三维图像恢复方法运行时间短、均值误差低,具有良好的图像恢复效果。