光照变化条件下的光流估计

目的 为了提高光流法在处理光照变化和大位移方面的稳健性。提出一种结合结构纹理分解预处理和加权中值滤波的光流场模型。方法 该方法数据项采用灰度守恒假设和梯度守恒假设相结合、局部约束与全局约束相结合的思想。同时采用结构纹理分解、加权中值滤波、金字塔结构等高效的光流估计技术,进一步增强了光流算法的精确性与实用性。结果 分别通过Middlebury光流数据库图像和真实场景图像对提出的光流估计算法进行了大量实验验证。实验结果表明,改进的光流估计法在处理光照变化方面表现不错,不仅获得稠密的光流场,而且提高了光流场准确提取目标边缘的能力。结论 和传统光流方法相比,所提方法在光照变化情况下能获得更加理想的结果,降低了实际场景中光线变化的干扰,能更好地适用于实际场景中。     

一种基于3D-DCT的彩色图像信息隐藏算法

提出了一种基于3D-DCT的彩色图像信息隐藏盲检测算法.本算法不但可以在512×512的RGB彩色图像中嵌入多达2048字节的数据,而且实现了完全盲检测,即在信息检测时,该算法不需要原始图像和任何附加信息.同时,采用3D-DCT和算法中的信息嵌入方式,能充分地利用信息载体的容量,很好地平衡隐藏信息的不可见性和稳健性之间的矛盾.算法采用了纠错编码技术和数据扰乱技术,以提高算法抵抗各类攻击的性能.实验证明,该算法所隐藏的信息在StirMark的攻击下,对高达3×10-1～10-2的误比特率,仍具有很好的稳健性.     

抗统计分析的LSB密写方案

由于通过RS统计分析和Chi—square统计分析,可以察觉以LSB方法密写的秘密信息的存在,因此为提高密写方案的安全性,提出了一种改进的LSB密写方案,即如果被嵌入的秘密比特与原始灰度的最低位相同,便不作改动;否则根据周围像素作增1或减1的调整,而在接收方,只需将载体图象的最低位取出即可恢复秘密信息．大量图象的模拟实验结果说明,该方案不仅可以抵抗RS分析和Chi—square分析,而且不增加失真度．并可保持计算量小、提取方便的优点．并表明改进方案对抵抗这两种密写分析是有效的．     

高稳健性图像水印算法

提出了一个以8位灰度图像作为水印的DCT域水印算法。首先对以往的基于人眼视觉掩蔽特性(HVS)的块分类方法进行了改进,使其能更充分地挖掘载体图像的信息隐藏能力。在图像水印的嵌入方法上,将水印图像进行DCT变换,然后将DCT系数的低频分量嵌入到拉伸因子较大的块中。同时,对水印图像的DCT系数进行调整,使得各频率的能量基本相当,间接地提高了提取的水印图像的信噪比。实验结果表明,所提出的水印算法对多种攻击具有较好的稳健性,尤其对JPEG压缩、旋转和剪切攻击。其稳健性更明显。     

多项式正态变换水文频率分析方法的稳健性研究

采用Monte Carlo模拟分析技术,研究了多项式正态变换(PNT)法的稳健性能,并与线性矩(L M)法进行了比较.结果表明:在污染样本情况下,PNT法无偏性优于L M效性略差于L M法;当污染样本比例较大时,与L M法相比,PNT法更具稳健性.因此,当样本组成复杂或总体分布难以确定时,采用PNT法估计水文变量的设计值,有望提高估计精度.     

基于小波域HMM模型的稳健多比特图像水印算法

稳健性是多比特图像水印的关键问题之一,提出了一种基于小波域隐马尔可夫模型(hidden Markov model,简称HMM)的多比特图像水印算法,该算法的主要特点为:(1) 利用向量HMM模型精确描述图像小波系数间的统计特性,基于此统计模型的水印盲检测系统较之传统的相关检测器,在性能上有显著的提升;(2) 结合视觉掩盖特性,自适应地调整水印嵌入强度,使之在一定的嵌入强度下,视觉主观失真较小;(3) 提出了一种适合隐马尔可夫模型树型结构的多比特数据优化嵌入策略和最大似然检测.数值仿真结果表明,该算法可以较好地利用图像小波域的低频子带以实现较大容量图像水印的嵌入,并在抵抗Stirmark平台攻击,如JPEG压缩、加噪、中值滤波和线性滤波等方面具有很强的稳健性.     

随机-认知混合不确定性下稳健性评价新指标

在随机不确定性和认知不确定性信息混合并存的产品稳健设计中,现有的基于概率理论、模糊集理论、区间理论等建立的质量稳健性度量指标适用性受到限制。针对此问题,将各类不确定性在证据理论的统一框架下表征和处理,构建了产品质量指标的证据理论模型和不确定性量化传递方法,从随机不确定性和认知不确定性两个维度提出了产品质量稳健性的评价指标和评价方法。实例仿真表明,该方法可克服现有方法的不足,对产品质量稳健性的评价更加全面、合理。     

基于参数和代理模型不确定性的冲压稳健性设计优化

在传统的基于代理模型的冲压稳健性设计中,由于代理模型与真实模型间存在着误差,必然会导致优化结果存在一定的误差。将实验设计、Kriging模型相结合,综合考虑参数不确定性和代理模型不确定性的影响,提出了一种新的冲压稳健性优化设计方法。通过因素敏感性分析筛选出相应的设计变量和噪声因素,基于Kriging模型构建设计参数和质量指标的代理模型,采用蒙特卡罗分析方法以及遗传算法获得最优工艺解。实例分析结果表明,综合两种不确定因素的稳健设计方法能有效地降低拉裂、起皱约束失效概率,提高冲压件成形质量和工艺稳健性。     

函数再现机构的模糊稳健优化设计方法

针对函数再现机构的综合问题 ,分析了可控因素与不可控因素对机构运动精度的影响 ,探讨了机构运动精度设计目标的模糊特性 ,提出了模糊稳健设计准则 ,给出了模糊稳健优化设计数学建模方法。设计实例和理论分析表明 ,该方法能使机构运动精度和各尺寸的制造公差得到合理匹配 ,具有工程实用价值