抗压缩的照片图像与真实感计算机图形识别

数字图像取证是计算机取证、信息安全领域的一门新学科。为实现照片图像与真实感计算机图形的可靠识别,提出一种基于图像稀疏表示的数字图像取证方法,该方法在抵抗压缩方面具有较好性能,从而保证图像压缩不会改变照片图像与真实感计算机图形的真实性本质。Tetrolet变换为保护图像局部几何结构,在L1-范数最小约束下搜索4×4图像块的最优覆盖(Covering)形式,获得图像的稀疏表示。观察自适应值c的统计分布,得到一幅图像中117种Covering出现次数的归一化直方图,从而得到图像的HoC(histogram of covering)特征。实验结果表明,在饱和度(S)分量提取的HoC特征能够很好地刻画照片图像与真实感计算机图形在局部几何结构上的不同统计特性,算法在识别能力、泛化能力,尤其是抵抗压缩能力上表现出良好性能,能够应用于图像真实性检测及照片图像与计算机图形的自动分类。     

小波变换和特征加权融合的人脸识别

在人脸识别领域,提取人脸特征和降低维数是人脸识别的关键。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅在小波分解的低频分量上提取用于分类的图像特征,造成了高频分量中部分对识别有利信息的丢失。为了更有效地提取人脸图像特征,提出一种基于小波变换和特征加权融合的人脸识别算法。首先通过小波变换对人脸图像进行降维处理,然后对4个小波子图分别运用主成分分析法(PCA)提取特征,并把这4部分特征加权融合,最后利用支持向量机(SVM)进行分类识别。在ORL人脸库上进行实验验证,识别准确率可达到97.5%,实验结果表明该算法能够有效提高人脸识别能力,与传统识别算法相比具有较高的识别准确率和识别速度。     

基于FPGA的高速二维DCT变换的研究与实现

空间科学实验中图像的分辨率不断提高、数据量越来越大,因此需要对图像数据进行星上压缩处理后再进行传输。FPGA具有低功耗、高性能的特点,已普遍应用在卫星的各种有效载荷上,因此可采用FPGA实现图像压缩。基于FPGA的图像压缩算法的核心是DCT变换,而DCT变换中需消耗大量的乘法资源。为了提高图像压缩的效率,同时减少对专用乘法器的依赖,本文就充分利用FPGA中的BRAM与LUT资源,使用改进型的分布式算法、流水结构和乒乓操作,在避免使用乘法器的同时,实现JPEG压缩算法中的DCT变换,具有良好的可移植性。经验证,该方法用于基于FPGA的JPEG图像压缩系统中,相比传统DCT快速算法运算速度显著提高。     

基于图像仿射不变特征点的零水印算法

本文提出了一种基于图像提升小波变换和仿射不变特征点的零水印算法。首先对图像进行3级提升小波变换,然后在低频部分,利用Harris-Affine算子提取出图像的仿射不变特征点和仿射协变特征区域,利用这些特征区域来构造零水印信息。实验证明,该算法不仅对常规信号处理攻击和简单的几何攻击具有很强的鲁棒性,对于剪切、纵横比改变、行列去除,局部扭曲等较复杂的几何攻击也具有较强的抵抗能力。     

电火花线切割加工中实体数据格式的程序转换

针对电火花线切割编程系统绘制、编辑复杂曲线图形、文字功能差以及数据文件兼容功能不强的弱点，本文提出一种综合解决方案。利用AutoCAD强大的图形能力，基于对其图形实体数据表的分析，对AutoLISP程序提取实体数据，并自动转换成线切割自动编程系统所需的数据文件。该方法可使电火花线切割系统完成复杂图形、字体及具有尖角造型实体的加工，实践证明有较大的实用意义。     

小波变换在伺服焊枪电极位移曲线分析中的应用

电极位移曲线能够反映出点焊规范参数波动，是一个理想的监控参数。采用离散Daubechies4阶小波对电极位移曲线进行滤波处理，成功地将测量曲线分为电极位移趋势曲线、波动曲线。这两种曲线分别反映了点焊质量的整体质量优劣、过程一致性这两方面特征，提高了位移曲线表征焊接过程的能力，为伺服焊枪的点焊质量控制提供了准确、优良的数据基础。     

Modeling guided wave propagation with application to the long-range defect detection in railroad tracks

The aim of this work is to demonstrate the use of a commercial finite element package, ABAQUS EXPLICIT, to model ultrasonic guided waves in structural components. The particular application of interest is modeling the interaction of a broadband vertical bending mode with transverse-type defects in railroad tracks. This topic is part of a broader project on high-speed defect detection in rails by long-range ultrasonic inspections. Reflection coefficient spectra in the 20–45 kHz range are obtained for four different sizes and three different orientations of transverse head flaws. A preliminary study of Lamb waves in a free plate helps drawing modeling guidelines for the rail.     

基于MODWT和BP神经网络的微电网故障诊断方法

近年来,随着微电网技术的持续发展,电力用户对其供电可靠性的要求也不断提高,因此微电网故障诊断研究也变得越来越重要。提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)和反向传播(BP)神经网络的微电网故障诊断新方法,并通过仿真与算例进行了验证。结果表明:该方法能快速、准确地识别出故障类型,且不受故障初始相位角和过渡电阻等因素的影响;与现有的基于离散小波变换和反向传播神经网络的诊断方法相比所提出的方法可以提供更好的故障分类精度。     

结合编码交织的频数质心零水印算法

针对传统数字水印算法的透明性随嵌入强度的增加而下降,且存在鲁棒性和稳定性差的问题,提出了一种基于极化码与二维交织算法相结合的频数质心零水印算法.该算法依次对水印信息进行极化码编码,二维交织构造出交织矩阵,然后对载体图像进行非下采样轮廓波变换获得其低频系数,再通过分块非负矩阵分解得到一维基矩阵;根据频数分布特征计算局部频数质心以构造出特征矩阵,最后将含有水印信息的交织方阵和特征矩阵进行异或操作生成零水印.大量实验表明,该零水印算法可以有效地抵抗常规的信号处理攻击、几何攻击以及组合攻击,水印提取的归一化系数值在0.88以上,具有较强的鲁棒性和稳定性,且具有良好的实用价值.     

面向对象轮廓约束GGVF Snake的建筑物边界优化方法

分析高分辨率遥感影像中建筑物的特征和常用方法提取建筑物存在边界漏检误检导致的边界不规则等问题,提出面向对象轮廓约束广义梯度矢量流（GGVF）Snake模型的建筑物边界优化方法. 在利用分类法获取建筑物轮廓的初始结果基础上,自动提取每个建筑物轮廓线作为GGVF Snake的初始轮廓线,获取各轮廓外接矩形进行对象裁剪,提取每个建筑物的子图对象. 对每个子图对象进行Canny边缘检测,结合Hough变换提取直线特征,输入到广义梯度矢量流模型的迭代求解中快速最小化能量函数,实现对象级建筑物轮廓的精确优化. 实验结果表明,利用提出的方法能够自动获取初始建筑物的轮廓信息,提高优化的自动化程度;基于对象级的边缘检测与直线特征的加入,有助于GGVF Snake快速拟合,准确地平滑建筑物边缘且准确度高. 相对于其他对比方法,本文方法的轮廓优化总体精度和综合值均有提升,可以作为有效提升分类原理获取的建筑物轮廓的优化后处理手段,提高了建筑物提取的精度.