小波分解在信息隐藏中的应用研究

从数字水印的频域研究法出发，提出了一种基于小波多分辨率分解的信息隐藏方法和步骤，并对其隐藏效果进行了分析。结果表明，这种方法不仅能很好地对信息进行隐藏，而且当隐藏信息的载体受到攻击时，仍能有效地提取出隐藏信息。     

基于词聚类的热点话题检测算法

对应用词聚类进行热点话题检测的算法进行了研究。通过将文档分词并用兼顾长短文章的规则进行特征抽取,将文档聚类空间转化为特征词聚类空间,采用基于互信息的词聚类算法产生热点话题类。以TDT5语料作为测试语料进行了热点话题召回率和话题类纯度评测,实验结果表明,采用基于词聚类的算法进行热点话题检测,热点话题的平均召回率达到83.8%,话题类的平均类纯度达到94.4%,检测出的热点话题类别易于理解。     

TDT中新发现话题的分类研究与实现

根据数据源为新闻网站的TDT(topic detection and tracking)系统的话题特点,首先提出了话题分类思想,然后将KNN(k-nearest neighbor)算法与网站频道信息相融合对话题进行分类.实验表明,话题分类的正确率达到98%,具有较高的实用性.     

主轴变换在三维MRI图像校准中的应用

文章主要讨论了如何把主轴变换法应用于三维MRI图像的校准中,重点研究了MRI图像与标准模板的校准。在MRI与标准模板匹配时,为了提高算法的效率和精度,首先将主轴法确定的旋转参数作为仿射变换的三个旋转参数初始估计值,然后对图像做灰度最小平方差的校准,实验表明取得了很好的效果。文章最后深入分析了图像的背景噪声对主轴变换法的影响以及使用分割法去除背景噪声的利弊。     

f-x-y域最小平方反演预测滤波

在对f-x域预测滤波方法深入研究的基础上,本文提出了f-x-y域最小平方反演预测滤波方法。该去噪方法的基本思想是假设信号中也存在不可预测部分,利用信号中的不可预测部分和随机噪音的联合分布建立目标函数,进而实现频率空间的预测滤波。理论模型试算和实际资料处理表明,该方法较f-x-y域预测滤波能更好的提高地震资料的信噪比,保持地震同相轴的连续性。