基于图像特征的隐写术载体图像的选择

隐写术不同于其它信息隐藏技术,信息嵌入者可以自由选择载体图像,而选择合适的载体图像有助于提高隐写术系统的不可感知性。本文通过分析载体图像的方差、复杂度、熵、直方图及其函数等图像特征和隐写术系统中的相对熵、直方度改变量等隐写术系统的性能参数之间的关系,探究图像特征是否会影响或者决定隐写术系统的性能,为隐写术载体图像选择方案提供依据。实验证明,选择合适的载体图像是提高隐写术系统不可感知性较有效的途径;在使用类LSB嵌入算法的隐写术系统中,色调、信息和纹理丰富的图像不一定是合适的载体图像,而直方图曲线变化缓慢的图像是较理想的载体图像;使用同样嵌入算法,选择合适载体图像的隐写术系统的相对熵比选择不合适载体图像低6×104多倍。     

一种基于多模式融合的多视点图像颜色校正方法

针对各种多视点成像系统中视点图像颜色不一致的问题,提出了一种基于多模式融合的多视点图像颜色校正方法.该方法通过定义四种通用的线性和非线性校正模式,首先对输入的源图像和参考图像进行视差估计,以视差估计得到的匹配块作为样本,然后对样本分别用四种校正模式进行训练,得到各种模式的校正参数,最后基于最小均方误差准则对各种校正模式进行融合,得到最终的校正图像.实验结果表明,该方法能实现参考图像与校正图像的最小均方根误差,且具有较好的校正效果.     

基于Android蓝牙技术的健康服务系统设计

为了使得移动医疗走进人们的生活中,让大家享受到它所带来的便利,通过研究目前较流行的Android系统以及蓝牙短距离无线通信技术,设计并实现了基于Android蓝牙技术的健康服务系统。该系统实现了健康数据从检测仪器向智能手机传输,以及通过手机平台向远程WEB服务器发送复杂数据的功能,并增加了咨询医生和等待医生回复的功能。通过使用本系统,用户可以很方便地检测和查看身体健康指数。健康服务系统很好地融合了Android系统、无线通信和医疗设备三者的优势,对移动医疗的发展具有推动作用,该技术应用前景广泛。     

基于PVD隐写术的载体图像的选择研究

设计高性能嵌入算法与选择合适载体图像是提高隐写术性能的两个重要途径.基于像素差值PVD(pixel-value differencing)是一种算法复杂度低,嵌入容量大的高性能隐写算法.本文针对PVD嵌入算法,研究最佳载体选择问题.论文分析与讨论载体图像的复杂度、直方图及其平滑度等载体图像特征值,和相对熵、直方图的改变量等隐写术系统性能参数之间的关系,研究载体图像的特征值对PVD隐写术系统性能的影响,为PVD隐写算法选择最佳的载体图像提供理论依据.实验结果表明,选择直方图曲线连续变化缓慢的图像作为PVD隐写算法的载体图像,能有效提高隐写术系统的不可感知性能.     

基于改进变尺度法的超宽带定位新算法

针对传统定位算法收敛速度慢的问题,结合超宽带通信具有时间分辨率高的特点,在到达时间差(TDOA)定位模型的基础上,采用基于Armijo步长的变尺度法(DFP)对目标节点进行初始定位,进一步在初始位置处以泰勒级数展开算法得到目标节点的最终位置,实现超宽带(UWB)通信系统精确定位。实验结果表明,采用改进变尺度法的初始坐标修正算法,不仅能够降低定位优化算法对于初始坐标的要求,而且在测量时间准确的前提下,相比传统最速下降法平均定位精度有7倍的改进,整个算法具有好的定位精度和定位效率。     

一种基于像素差和菱形编码的图像隐写方法

针对当前大多数图像隐写算法嵌入量低且图像质量差,不能满足大数据时代对大容量的要求,提出一种新的基于像素差和菱形编码的图像隐写算法。利用平滑部分占图像的大多数区域,对传统基于像素差的图像隐写方法进行改进,增加嵌入量,并结合菱形编码方法保持图像质量。对改进算法进行了仿真,与传统的像素差算法相比,提出的算法增加了嵌入容量,保持了很好的图像质量,并提高了安全性。     

光敏性ZrO2-SiO2有机-无机杂化光学薄膜

以锆和硅的醇盐为原料,合成了平面波导用紫外光敏性ZrO2-SiO2有机-无机杂化溶胶-凝胶光学材料,用旋涂法在单晶硅片上制备了其光学薄膜.用棱镜耦合仪、FTIR红外光谱仪和原子力显微镜(AFM)等测试了薄膜的厚度和折射率、结构基团和薄膜表面粗糙度,并用棱镜耦合法测试了其平板型光波导的光传输损耗.结果表明该杂化材料可用于制备厚达约20 μm、折射率在1.45～1.50间可调、表面粗糙度小(约0.2 nm)的均匀光学薄膜;以这些杂化薄膜为导光层和衬底层的平板型光波导的光传输损耗小于1dB/cm.     

基于WDFB及形态膨胀的图像压缩算法

将小波和方向滤波器组结合,实现了一种非冗余的图像变换WDFB,它满足各向异性尺度关系,能更稀疏地表示诸如边缘和纹理等几何特征.利用WDFB的优势,提出一种基于形态学操作的有效的图像压缩算法.该算法利用重要树来表达子带间的相关性,同时采用形态膨胀算子来聚类子带内的重要系数.实验结果表明,新算法在PSNR指标上明显优于基于小波的压缩算法,尤其对于含有丰富纹理的图像.例如对于512×512的Barbara图,在0.25bpp压缩率下,新算法比SPIHT和MRWD算法的PSNR分别提高1.08dB和0.87dB.     

基于视觉感知与菱形编码的图像隐写算法

为提供较大的隐写容量和保持良好的载密图像质量,提出一种基于视觉感知和菱形编码的图像隐写算法。根据人类视觉系统,针对人眼对图像的高中低灰度区、纹理区及平滑区的敏感度的不同,在不同区域选择嵌入不同数量的秘密信息;同时为了尽可能减少对图像像素值的改变,采用改进的菱形编码来嵌入秘密信息。实验结果表明,与HVS-OPAP算法相比,该算法图像的嵌入容量提高了4.09%,获取的隐写图像具有更好的不可感知性,同时峰值信噪比平均提高了1.5dB,而且该算法具有抗RS隐写分析能力,安全性更高。     

基于改进BFGS的蜂窝无线定位新算法

在蜂窝网络TDOA(Time Difference of Arrival,到达时间差)定位模型的基础上,将定位问题转化为无约束非线性优化问题,进而提出基于Wolfe步长的BFGS(Broyden-FletcherGoldfarb-Shanno)算法实现对蜂窝网络中移动台的定位。实验结果表明,采用改进的BFGS算法,不仅具有比现有算法更高的定位精度,而且能在一定程度上抑制NLOS(Non-line-ofsight,非视距)传播误差。