Multi-scale noise estimation for image splicing forgery detection

Noise discrepancies in multiple scales are utilized as indicators for image splicing forgery detection in this paper. Specifically, the test image is initially segmented into superpixels of multiple scales. In each individual scale, noise level function, which reflects the relation between noise level and brightness of each segment, is computed. Those segments not constrained by the noise level function are regarded as suspicious regions. In the final step, pixels appears in suspicious regions of each scale, after necessary morphological processing, are marked as spliced region(s). The Optimal Parameter Combination Searching (OPCS) Algorithm is proposed to determine the optimal parameters during the process. Two datasets are created for training the optimal parameters and to evaluate the proposed scheme, respectively. The experimental results show that the proposed scheme is effective, especially for the multi-objects splicing. In addition, the proposed scheme is proven to be superior to the existing state-of-the-art method.     

基于小波变换和Retinex算法的显著性检测

近些年来,关于图像显著性检测的研究越来越热门。基于之前提出的很多算法产生的显著图都存在背景信息杂乱、干扰噪声多、细节丢失等问题,本文提出了一种基于小波变换和Retinex算法的显著性检测算法来解决以上问题。首先,利用Retinex算法对图像进行前期处理;然后,对前期处理过的图像进行SLIC超像素分割,对超像素进行小波变换,分别生成原始图像低频部分和高频部分的特征图,并进行适当的双边滤波降噪,生成对应的显著图;最后,通过加权组合这两种显著图,得到最终的显著性图。实验结果表明,本文提出的算法生成的显著图具有受背景影响小、噪声少以及细节突出等优势。     

利用手机模块实现无线公话的方法研究

本文论述了无线公话技术的实现原理，详细介绍了利用MCS8051系列单片机控制手机模块实现无线公话的方法，并给出了该类设备硬件各模块的功能描述以及关键部分软件的实现方法。     

SOPHO—S2500系统硬件结构剖析

ＳＯＰＨＯ－Ｓ２５００是ＳＯＰＨＯ－Ｓ系列中容量最大的交换机。本文介绍了ＳＯＰＨＯ－Ｓ２５００系统的功能模块组成和专用大规模集成电路，并剖析了各功能模块的硬件结构。     

Le77D11/Le78D11用户线电话接口器件及其应用

Le77D11/Le78D11是Legerity公司生产的VoSLIC/VoSLAC芯片组.通过MPI编程接口配置寄存器,可实现不同要求的用户线接口的BORSCHT功能,用以满足不同国家的标准,具有广泛的应用性.介绍了Le77D11/Le78D11的性能及其应用.     

基于SLIC和改进区域生长的非结构化道路识别

非结构化道路一般没有车道标识线且道路边界模糊,区分道路区域与背景区域难度较大。针对现有非结构化道路识别方法存在全像素域计算分类处理实时性差、易受噪声数据干扰等问题,提出一种基于SLIC（simple linear iterative clustering）超像素分割和改进区域生长算法的非结构化道路识别方法。利用均匀化初始聚类中心的SLIC算法生成低分辨率超像素特征图。在此基础上,利用聚类算法与邻域搜索算法自适应选择种子点,并引入CIEDE2000色差理论作为区域生长法生长准则,初步确定道路区域。根据道路连续一致特点,优化超像素级生长图并映射轮廓区域至原图,获得道路最终区域。基于数据集及真实场景的实验结果表明,该方法具有较高的识别率和抗干扰能力。     

基于SLIC的哨兵1号雷达数据水体信息提取

针对水域面积较少时水体信息提取困难的问题,提出了以Sentinel-1A SAR为数据源,用简化的SLIC超像素分割算法对图像进行分割,根据相似度将分割后图像进行分层区域合并,将图像二值化得到最终水体信息的方法。将提取的信息与Otsu阈值法提取的水体信息进行对比分析,结果表明：水体提取算法相比Otsu阈值法有效提升了水体信息提取的效率和精度,对于防汛减灾具有重要的科学价值。将提出的方法应用于2019年7月份的株洲洪水监测,取得了较好的效果。     

基于SLIC和区域生长的目标分割算法

传统区域生长算法的分割结果依赖于种子点的选取,且图像自身的噪声以及灰度值不均匀等问题易在分割目标过程中形成分割空洞,针对以上问题提出了基于超像素的改进区域生长算法。采用拉普拉斯锐化,增强待分割目标边界,之后根据像素灰度相似的特征采用SLIC（简单线性迭代聚类算法）超像素分割将原始图像分割成若干不规则区域,建立不规则区域间的无向加权图,选取种子区域,根据无向加权图以分割好的不规则区域为单位进行区域生长,最后在分割目标边缘处以像素为单位做区域生长,细化边界。对比于传统区域生长算法,改进后的算法在分割结果上受种子点选取影响较小,且能有效地解决分割空洞等问题。对比于聚类分割,Otsu（最大类间方差）阈值分割法等典型算法,该算法在分割精度上具有明显优势。     

基于边缘敏感的SLIC和二次密度聚类的GGO分割

针对磨玻璃肺结节(Ground Glass Opacity,GGO)边界对比度低、大小各异和灰度不均匀等造成分割准确率低的问题,提出一种基于边缘敏感的SLIC和二次密度聚类相结合的分割算法。将图像边缘检测结果与SLIC超像素算法相结合,并将其中含有边缘的超像素块用区域质心代替其原始聚类中心,改善SLIC边界黏连性较差的问题;针对密度聚类不能完整分割GGO的问题,提出二次密度聚类的方法,对密度聚类定位到的簇及其邻域簇进行二次密度聚类。实验结果表明,该算法分割GGO的平均准确率达90.17%,灵敏度达84%。     

A High Voltage Line Driver for Subscriber Loop Interfaces in a Low Voltage Submicron BiCMOS Technology

This paper presents a 30 V line driver for short loop subscriber line interface circuit applications. The high voltage line drivers was implemented in a low-voltage 0.8 m BiCMOS process using 30 V extended-drain MOS transistors, fully compatible with the low voltage technology. Using a Quasi-Current Mirror architecture for the output stage, the line driver is capable of delivering more than 30 mA current into the lines with an idle current as low as 1 mA, satisfying the short loop requirements. With less than 0.24 mm² area, the circuit can be easily integrated with low-voltage circuitry on a single chip.