基于小波包变换的动态阈值去噪方法

由于语音信号的非平稳性,传统的小波阈值去噪算法虽然能够衰减一部分语音信号中的噪声,但这些算法会不可避免地造成有用语音信号的损失,以至于去噪后的语音听觉质量下降,达不到很高的信噪比.一种基于小波包变换和动态信噪比估计的阈值方法可以更好地解决这一问题,这种方法可以有效保护有用信号不被去除.实验结果也证明这种方法可以达到更高的信噪比.     

高斯型点扩展函数估计及图像复原

点扩展函数估计是图像复原的重要内容,目前还没有精确估计的算法。根据高斯型点扩展函数曲线的特点,提出了新的高斯型点扩展函数参数的估计方法。分析发现高斯型点扩展函数曲线中,存在着几个特征点,它们很好地表现在降质的图像傅里叶变换图像中,这几个点与扩展函数参数存在着一定的关系。根据这种关系推导出点扩展函数参数,从而达到图像复原的目的。实验结果表明,这种算法简单、精度较高,有一定的参考价值。     

基于小波包分解的自适应数字水印嵌入算法

提出一种新颖的基于小波包分解的自适应数字水印算法。为了提高水印图像的攻击鲁棒性和水印的不可见性,该文提出基于人类视觉特性(HVS)和小波包分解的数字水印算法,同时引入信噪比自适应水印嵌入机制。实验表明:应用该算法对宿主图像嵌入水印可以达到更好的抗攻击鲁棒性和视觉效果。     

一种基于小波包分解的自适应数字水印嵌入算法

提出一种新颖的基于小波包分解的自适应数字水印算法.为了提高水印图像的攻击鲁棒性和水印的不可见性,该算法提出基于人类视觉特性(HVS)和小波包分解的数字水印算法,同时引入信噪比自适应水印嵌入机制.实验表明应用该算法对宿主图像嵌入水印可以达到更好的抗攻击鲁棒性和视觉效果.     

基于小波变换的遥感图像压缩的研究

本文主要对小波变换在遥感图像压缩中的应用进行了研究,首先对小渡变换理论及其实现进行了简要的介绍,然后重点讨论了小波变换在遥感图像压缩中的应用.其中包括遥感图像压缩小波基的选择、以及使用Matlab软件利用本文提出的方法进行仿真试验.试验结果表明,将小波变换用于遥感图像压缩具有压缩比大,压缩效率高等优点.     

局部定向模式在人脸识别中的应用

人脸识别是当今模式识别和人工智能领域的一个活跃研究方向。基于局部二值模式（LBP）算子提出局部定向模式（Local Directional Pattern,LDP）算子。对人脸图像进行分块,采用局部定向模式算子对每块图像进行特征提取并计算每块区域的特征直方图,对特征直方图采用Chi距离测度进行比较识别。实验证明,该方法在Yale人脸数据库和Yale B人脸数据库相比局部二值模式有更好的识别率,说明该方法对光照有良好的鲁棒性。     

置换DCT域中频系数的盲水印嵌入算法研究

介绍了一种基于离散余弦变换域(DCT)中频系数置换的盲水印算法,用该算法对数字水印进行了自适应嵌入方法研究.该算法突破了数字水印的加性算法、乘性算法等传统的水印嵌入方法;解决了被提取水印中含有原始图像DCT系数从而影响水印检测准确性的问题.该算法使用人类视觉模型对水印图像进行自适应嵌入,使嵌入的数字水印从根本上不可逆.实验证明该算法对数字水印的滤波、剪切、噪声等攻击有很强的鲁棒性.     

基于多通道小波变换的彩色图像数字水印嵌入算法研究

提出了一种基于多通道与离散小波变换(DWT)的彩色图像数字水印嵌入算法.该算法利用彩色图像人类视觉系统(HVS)的掩蔽特性,首先将彩色图像由RGB彩色空间映射到YCbCr彩色空间,然后利用YCbCr的空间独立特性获取3个相对独立的彩色通道Y、Cb、Cr.其次,计算视觉阈值矩阵JND,最后在离散小波域内进行水印的自适应嵌入.实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、几何剪切、图像增强、彩色图像的分色攻击等攻击性实验均具有较好的鲁棒性.     

二段加煤量对两段组合式气化的影响研究

通过建立小型两段式气化热模装置,考察煤基两段式气化工艺中二段加煤量对煤—高温煤气的气化反应的影响,分析了出口煤气组分、煤气热值及碳转化率、CO2和H2O转化率等气化参数,并且通过ASPENPLUS软件对二段加煤量参数进行模拟。结果表明,块煤—高温煤气的气化性能随着煤量的增加而逐渐优化,第二段固定床加煤量一般为加煤总量的17%～25%较为适宜。     

一种改善无损压缩性能的预处理及其理论分析

在 JPEG2000 无损编码方案中增加一步预处理而提出了一种新的编码算法。这种算法在编码端增加一项简单的预处理运算,在解码端增加了逆预处理运算。算法十分简单,在时间上没有明显增加,而在压缩比上有一定程度的提高。试验结果表明,采用这种编码算法时,压缩比可以提高 20%;理论分析也证实,只要能够保证减小图像的整体方差就能改善压缩比。该预处理也可应用于其它无损压缩算法。