一种基于扩频机制的数字图像水印算法

提出一种基于扩频机制的数字图像水印算法。用伪随机序列作为扩频码,对原始水印信息进行周期延拓扩频和加密,在考虑人眼视觉特性的基础上,确定扩频水印在平稳小波变换域的嵌入位置和强度,扩频序列的选取决定了所选用的小波变换域最大系数的个数以及水印的密钥序列。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性。     

网络环境下电网静态安全分析系统的研究与开发

日益复杂的电力系统,发生故障的概率在增加,某些扰动可能导致大面积停电和稳定性问题尖锐化。论文针对原有的电力系统网络拓扑分析中的问题,提出了一种新的快速网络拓扑分析方法,利用VC.net开发了一个网络环境下电网静态安全分析系统。     

基于颜色三角形的彩色图像边缘检测

利用像素点的颜色坐标RGB构建像素的颜色三角形,计算该三角形的周长和内角.将周长和内角作为像素点的信息量的度量.通过像素点在相关邻域上的信息量的计算,确定该像素点是否为彩色图像的边缘点.这种边缘检测方法,在一定程度上合理地考虑了个各颜色分量的相关性,将向量空间的计算以自然的方式转换成了标量的计算,在思想上是一种不同于其他算法新的算法.实验结果表明,与传统方法相比,该方法能检测出更多的边缘,并且算法实现简单,检测出的边缘清晰.     

基于区域一致性测度的彩色图像边缘检测

针对在RGB空间很难有效区分颜色相似性的问题,选择HSI颜色空间进行图像处理和分析。首先计算饱和度、色度、亮度等色差分量,通过引入模糊熵,构造出一组基于模糊熵的信息测度分量来定量描述图像的边缘特征。利用训练样本获取该组分量,并组成一特征向量对BP神经网络进行训练,然后将训练的BP网络直接用于边缘检测。BP网络的结构和训练比较简单,而且不需要设定阈值检测边缘。实验表明,该方法具有较强的细节保持能力,达到了令人满意的边缘检测效果。     

基于Petri网的仓库管理流程建模

Petri网是一种有效的模型描述语言,它的应用几乎涉及到计算机学科的各个领域.本文介绍了Petri网的相关理论和工作流的发展和现状,提出了基于Petri网的工作流建模思想;基于这种思想,对仓库管理流程进行了自顶向下,逐步细化的逐层建模.     

基于RGB空间剖分的彩色图像边缘检测

对RGB颜色空间进行剖分,根据剖分的结果,定义了RGB空间中一点的彩色信息量,通过像素点在相关邻域上的信息量的计算,确定该像素点是否为彩色图像的边缘点.这种边缘检测方法,在一定程度上合理地考虑了个各颜色分量的相关性,将向量空间的计算以自然的方式转换成了标量的计算,在思想上是一种不同于其他算法新的算法.实验结果表明,与传统方法相比,该方法能检测出更多的边缘,并且算法实现简单,检测出的边缘清晰.     

一种改进的LoG图像边缘检测方法

对LoG算子边缘检测算法的性能进行分析,指出LoG算子在实际应用中的不足。针对LoG算子的缺点。通过实验数据得出图像灰度共生矩阵的熵与高斯空间系数的关系。实现使用LoG算子对图像进行检测边缘时能根据具体的图像的熵值自动获取适合该图像的高斯空间系数的值。因此。提出的改进算法既能有效的抑制噪声又能较精确的定位边缘。     

一种基于卡通画的线条画提取方法

给出了一种从卡通画中提取线条画的新方法.方法由三部分组成:线条提取、线条绘制和风格变换.给出了基于形态学方法细化图像,把结果中离散像素点深度优先遍历生成笔划路径集合,用不同细节来控制线条绘制,达到不同程度的抽象效果.给出了生成具有夸张风格的线条画的方法,实验结果显示用文中方法能从图像中抽象出生动的线条画.     

基于网络技术的电力系统安全分析平台的研发

针对原有的电力系统网络拓扑分析中的问题,提出了一种新的快速网络拓扑分析方法,利用VC．NET开发了一个可视化的电力系统静态安全分析平台。     

基于CLIP模型的多元回归边缘检测

20世纪80年代中期由Jourlin和Pinoli提出的对数图像处理LIP模型颇具特色,该模型中的方法对低亮度图像敏感,并且对灰度有界图像的加法运算是封闭的,在边缘检测等方面有着其他方法所不具备的优点。该文基于灰度图像的对数图像处理LIP模型,建立了彩色图像的对数图像处理CLIP模型,并在此模型上进行了对彩色图像边缘检测技术的系统研究。首先,文章在彩色图像的红、绿、蓝、色彩、饱和度、明度以及灰度等各分量场上进行了CLIP模型上的边缘检测的研究,然后,在人机交互的边缘像素采样的基础上,用多元回归的方法,得出了对各分量进行加权组合时各分量的权重系数,再将其用于不同类型样品图像的边缘检测,得到了更理想的结果。