9/7小波空间组合推举体制的块结构实现

本文针对小波变换的空间组合推举体制算法在实际应用中的存储器容量受限问题,提出了9/7小波的空间组合推举体制基于块结构的实现原理和过程,并分析了这种方案所需要的存储器配置要求,给出了小渡变换处理的流程.通过计算分析可以证明,该方法并未增加小波变换的运算量,但是节省了运算部分的存储器空间开销.     

一种改进的魔方数字水印算法研究

为了提高数字水印算法的安全性和鲁棒性,在研究了各种常见的水印算法优缺点的基础上,提出了一种改进的基于魔方概念的数字水印算法。首先通过魔方混沌算法将原始水印转化为噪声信号,以提高水印安全性。再结合离散余弦变换(DCT)、离散小波变换(DWT)和矩阵奇异值分解(SVD)嵌入水印,以提高水印的不可见性和鲁棒性。实验结果表明,在确保不可见性的基础上,水印信息在噪声干扰、图像处理、图像压缩下具有很好的鲁棒性。     

一种可并行的二维小波变换算法

基于对并行小波的研究，提出一种可并行实现的算法，实验结果表明，该算法能将计算时间，占用空间，变换效果等很好地统一起来，它不仅适用于信号的检测，而且适合于信号融合的自动处理。     

提升小波变换的三种算法性能比较

离散小波变换(DWT)在语音,图像等信号处理中有着广泛的应用,在JPEG2000标准中就推荐采用5/3和9/7小波来分别进行无损和有损图像压缩,取代基于DCT变换的图像压缩,并且还推荐采用提升方法来实现。提出三种基于提升方法的二维离散小波变换的并行算法,并在超常超标量数字指令(VLIW)的数字信号处理器(DSP)上进行了性能方面的比较。这里,我们以在图像压缩中常用的不同分辨率的图像作为实验对象。实验结果表明,此三种算法对图像数据进行小波变换的处理时间有了明显缩短,并且实现在参数空间的不同点上都得到更好的效果。     

一种基于2D-DWT和2D-PCA的人脸识别方法

提出了一种联合图像二维离散小波变换（2D-DWT）和二维主成分分析（2D-PCA）的人脸识别方法。首先通过2D-DWT将当前图像分解成四个子图像,其中一子图像对应原图像的主体部分（低通部分）,其余三个子图像则对应图像的细节部分（高通部分）。在此基础上,采用2D-PCA方法分别对每一子图像进行特征提取。此外,文中还提出了一种简单有效的方法对各子图像中所提取的特征进行融合,根据所得到的特征进行人脸识别。同其他基于小波分解的人脸识别方法相比,所提出的方法能更充分地利用人脸图像的有用判别信息,并得到更好的识别结果。     

一种基于提升小波变换的图像融合改进算法

提出一种基于提升小波变换的图像融合算法.对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像.仿真实验结果表明该算法能有效地减少融合图像的失真,是一种有效的图像融合算法.     

一种基于DWT的彩色图像数字水印算法

本文提出了一种基于离散小波变换（DWT）的彩色图像数字水印算法，算法选择彩色图像的YIQ色彩空间的Y分量嵌入水印，利用人类视觉系统（HVS）的特性，定义视觉掩蔽函数，将二值图像加密后自适应地嵌入到Y分量的DWT系数中，从而兼顾了水印的不可见性的鲁棒性，该算法既能在有源的条件下提取出嵌入的图像水印，也可以在无源的情况下，检测出水印的存在性，因此具有灵活性和应用范围广的特点，大量仿真结果证明了该算法的有效性。     

二维离散小波提升变换算法的并行结构设计

提出了一种二维离散小波提升变换（2DDWT）的2×2并行结构。该结构充分利用了2DDWT算法固有的行并行、列并行、行列并行的三种并行性,有效提高了算法执行速度,同时显著降低了硬件存储需求。处理N×N图像的时间为N2/4+N/2+1,系统存储需求为3N。FPGA实现结果证明了本设计的正确性和有效性。     

一种自适应灰度级数字水印改进算法

灰度级水印图像,因信息量大而影响嵌入质量与稳定性.提出一种基于多级小波变换新的嵌入策略,使得嵌入灰度级水印图像的数据量更少,水印稳定性更强,并且具有良好的抗剪切、擦除、噪音、滤波与JPEG压缩失真的能力.在嵌入过程中,采用公钥密码体制加密,使得水印安全性得到进一步提高.     

一种改进的边缘检测算法

针对图片易受到噪声的干扰很难检测到真正的边缘,提出了一种新的边缘检测算法,该算法首先对含有噪声的图片采用二维小波分析和图像的中值滤波进行图像平滑预处理,然后采用遗传算法改进的sobel边缘检测算法对图像进行边缘检测.再对预处理的图片进行Canny算子检测,得到清晰的连续的边缘.把sobel边缘检测算法和Canny边缘检...     

基于改进演化算法的空间数据聚类方法

分析空间数据的特点和用常规方法进行空间数据聚类分析的难点与不足,提出一种基于改进的演化算法空间数据聚类方法——SDCEA。解决用传统方法进行空间数据聚类分析时存在的问题,增强聚类分析方法的灵活性和有效性。实验结果表明,对于空间数据的聚类分析问题,该算法具有很好的性能。     

基于一种改进的遗传算法的空间聚类分析

空间数据挖掘是数据挖掘的一个研究分支。空间聚类分析是空间数据挖掘的一个重要的研究领域。传统的K-均值方法用于聚类具有收敛速度快、算法实现简单等特点,但容易陷入局部最优,并对初始解敏感。遗传算法是一种全局搜索算法,但是收敛速度较慢。提出一种改进的遗传算法进行聚类,该算法通过全局搜索与局部搜索相结合,取得较好效果。实验表明:文中提出的算法在聚类分析中搜索到全局最优解(或近似全局最优解)的能力要优于经典的K-均值聚类算法,且局部收敛速度和全局收敛性能较好。     

基于一种改进的遗传算法的空间聚类分析

空间数据挖掘是数据挖掘的一个研究分支。空间聚类分析是空间数据挖掘的一个重要的研究领域。传统的K-均值方法用于聚类具有收敛速度快、算法实现简单等特点，但容易陷入局部最优，并对初始解敏感。遗传算法是一种全局搜索算法，但是收敛速度较慢。提出一种改进的遗传算法进行聚类，该算法通过全局搜索与局部搜索相结合，取得较好效果。实验表明：文中提出的算法在聚类分析中搜索到全局最优解（或近似全局最优解）的能力要优于经典的K-均值聚类算法，且局部收敛速度和全局收敛性能较好。     

一种基于差分的改进STAM算法

STAM算法是硬件实现非线性函数的一种有效方法,它用查找表和加法运算实现了精确的非线性函数近似,并利用函数的对称性极大地缩减了查找表的尺寸,但算法中第一项系数占用的查找表仍然较大。针对此问题,提出了一种基于差分的改进方法,并在FPGA上实现了双曲正切S形函数。实验结果显示,算法经过改进可以缩减17%~30%的存储空间。     

一种改进的多纹理方向空域错误隐藏算法

为了提高视频压缩码流传输过程中抗误码性能,提出一种改进的多纹理方向插值算法.该算法将丢失宏块多纹理区域自适应划分为若干子块,分别进行插值恢复;并结合一些现有算法的特点,对宏块不同纹理类型切换隐藏算法.实验结果表明,该算法不仅提高了方向插值的精确性,也避免了虚假边缘的产生,有效地提高了错误图像的掩盖效果.     

基于改进算法的航拍图像匹配方法

针对无人机航拍过程中因发生机体抖动或机身倾斜而造成的拍摄图像畸变会导致匹配效率低、错误率高的问题,提出一种改进的ASIFT和RANSAC算法相结合的航拍畸变图像匹配策略。对航拍畸变图像采用ASIFT进行预处理,在关键点周围建立的内、外两个八边形邻域内构建112维描述子代替传统SIFT算法的128维描述子,再采用RANSAC算法剔除误匹配点。仿真结果显示,该方法适用于无人机航拍图像的配准,具有仿射不变性,且与传统的ASIFT+RANSAC方法相比匹配速率提高了10%~20%,正确匹配率提高了5%~10%。     

基于矩阵的Apriori算法改进

对基于矩阵的Apriori算法进行了改进,同时改进了发现关联规则算法,将Apriori算法的剪枝与矩阵联系起来,可以大大减少扫描数据库的次数,从而提高算法的效率,在生成关联规则中,利用了概率论的基本性质也大大减少了计算量。并通过实例说明它是一种有效的关联规则挖掘方法。