基于深度学习的图像隐写研究进展

图像隐写是信息安全领域的研究热点之一.早期隐写方法通过修改载体图像获得含密图像, 导致图像统计特性发生变化, 因此难以抵抗基于高维统计特征分析的检测.随着深度学习的发展, 研究者们提出了许多基于深度学习的图像隐写方法, 使像素修改更隐蔽、隐写过程更智能.为了更好地研究图像隐写技术, 对基于深度学习的图像隐写方法进行综述.首先根据图像隐写过程, 从3个方面分析了基于深度学习的图像隐写方法:1)从生成对抗网络和对抗样本2个角度介绍载体图像获取方法; 2)分析基于深度学习的隐写失真设计方法; 3)阐述基于编码-解码网络的含密图像生成方法.然后, 分析和总结了无载体图像隐写方法的优缺点, 该类方法无需载体图像即可实现图像隐写, 因此在对抗统计分析方面存在天然优势.最后, 在深入分析与总结基于深度学习的图像隐写与无载体图像隐写2类方法优缺点的基础上, 对图像隐写的发展方向进行了探讨与展望.     

TC4钛合金铣削温度预测的试验及响应面法研究

为研究不同铣削参数下TC4钛合金铣削区域最高温度的变化,搭建TC4钛合金的铣削温度测试系统。使用红外热像仪实时采集刀具与工件接触区域的铣削温度,得到不同铣削参数下测温区域铣削温度的时间历程曲线;分析不同铣削参数下最高温度的变化特征。基于试验数据,在Design-Expert软件中进行以铣削参数为影响因素、以最高温度为响应值的响应面优化法试验,建立最高温度关于铣削参数的三元二次多项式回归模型。结果表明：随着铣削参数的增大,最高铣削温度总体呈上升趋势;所建立的铣削温度特征值回归模型是显著的,可以较好地预测最高铣削温度;通过对最高温度进行数值优化,可得到铣削温度特征值最低时的最佳铣削参数。     

星上迭代图像处理算法的FPGA实现研究

针对现场可编程门阵列(FPGA)不擅长处理迭代运算的问题,提出一种基于FPGA的星上迭代图像处理算法的架构.首先,对算法所需参数个数进行估计;然后,依据参数个数及类型对双口RAM进行相应分配;最后,控制双口RAM和寄存器组"读"写"时序以实现算法迭代和不同CCD之间的运算切换.提出的算法架构嵌入了包含迭代运算的图像处理算法,使图像处理算法能够流水线处理多片不同类型的CCD,而只占用处理一片CCD的FPGA资源.实验以8片不同类型线阵CCD为例,FPGA的Slice资源仅占用20％,满足了设计需求,有效的提高了FPGA资源的利用率.且该架构可以广泛应用于其他迭代算法的FPGA实现中.     

仿生研究食品中铝的体内迁移分配及其生物利用率评价

目的重新界定食品铝进入人体后的形态(水溶态和单层脂质体亲和态),分别考察食品铝(粉条和千层饼)在胃肠中的溶出率及其迁入体循环系统的比率(生物利用率)。方法以"仿生胃肠消化、仿脂质体生物膜亲合吸附"为模型,对食品中铝在人体内的迁移分配进行了体外仿生消化研究。结果被测食品中铝在胃肠溶液中的溶出率为31.0%～42.5%,单层脂质体亲和态占比为69.4%～76.8%。结论食品铝在人体中具有与食品基质和体内环境相适应的生物可给性和生物利用率,不能以食品中铝的总量测定简单代替。因此,对于铝的每周耐受摄入量的确定应在同时考虑人体消化系统溶出率和食品铝的生物有效性的基础上制定。