基于NSCT域核模糊聚类的视频水印算法

为减小水印嵌入对视频视觉效果的影响,结合人类视觉系统,提出了一种基于无下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)域核模糊聚类的视频水印算法。首先利用独立分量分析提取视频同一镜头中视频序列的静态分量;然后根据人类视觉系统的掩蔽特性和图像的局部特性,对静态分量NSCT后的带通子带进行核模糊聚类分析;最后将置乱后的水印嵌入到适合嵌入水印类的子带系数中。文中给出了视频嵌入水印后的平均峰值信噪比、算法鲁棒性比较和视频被攻击后所提取的水印。实验结果证明该算法能取得极佳的视觉效果,同时还能抵抗空间域和时间域的常见攻击。     

应用电子声场增强系统的室内声场测量初步研究

从有关系统对建筑声学参量的具体表现的量值获取出发,根据现场测量和对标准制定过程的研究,探讨应用电子声场增强系统的室内声场有关建筑声学参量测试方法,为后续进一步研究提供参考。     

基于分解的二维指数交叉熵图像阈值分割

尽管用对数定义的Shannon熵是测度信息不确定性的有效方法,但存在无定义值和零值的问题,且现有的二维Shannon交叉熵法其运行速度仍有提升空间。为此,提出了一维和二维指数交叉熵阈值分割算法。首先给出了指数交叉熵的定义,并导出了一维指数交叉熵阈值选取方法;然后将其推广提出了基于分解的二维指数交叉熵阈值分割算法。通过分别求原像素灰度级图像和邻域平均灰度级图像的一维指数交叉熵最佳阈值,并将其组合求解二维指数交叉熵最佳阈值,从而将二维运算转换到两个一维空间上,大大缩小了搜索空间,使计算复杂度由O(L4)降为O(L)。实验结果表明,与最近提出的二维Shannon交叉熵法及二维Tsallis交叉熵法相比,所提出的方法能够得到更为优越的分割效果,且运行时间大幅减少。      

天然气流量计的测量原理与使用建议

孔板流量计属于一种差压式流量计,可以通过测量差压来间接测量天然气流量的大小.当天然气流经涡轮流量计时,首先要使天然气的流速增加到一定的值,经过计算可知,涡轮转动角速度(∞)与气体流量成线性关系.对于现存的无压力、无温度补偿的天然气流量计,应尽可能实现入口介质压力及介质温度的标准化;当天然气管道内的气体流量较大时,应加压力以及温度修正功能;对于较为特殊的流量计(如气流流量较大的流量计),其安装使用环境应该达到一定的标准,尤其是需要注意控制外部环境温度,尽量避免在过高或者过低的温度下使用.     

基于混沌粒子群优化的Contourlet域红外图像自适应增强

为进一步增强红外图像的对比度、提高清晰度并抑制噪声,提出了一种基于混沌粒子群优化(PSO)的Contourlet域红外图像自适应增强方法。首先对红外图像进行Contourlet变换,调整低通图像和细节图像在原始图像中的比例,并经灰度线性拉伸增强图像对比度;然后通过非线性增益函数调整含噪带通方向子带系数;利用兼顾对比度、清晰度和信噪比3个指标的定量综合评价函数作为混沌PSO的适应度,寻找基于Contourlet的空间域增强和带通方向子带系数调整的非线性增益函数所涉及的最优参数。大量实验结果表明:与近年提出的4种图像增强方法相比,该方法能使红外图像的对比度和清晰度提高,噪声降低,整体视觉效果更佳。     

以全装修住宅为切入点加快推进我国住宅产业化进程

本文从住宅产业化与全装修住宅的关系入手,首先分析了现阶段我国全装修住宅处于住宅产业化进程初级阶段的快速发展期这一特殊背景,其次分析了推广住宅全装修所遇到的困难,并在此基础上提出了推动全装修住宅的若干具体措施。希望能促进全装修住宅的推广,并加快推进住宅产业化进程。     

基于支持向量回归的Contourlet域盲水印算法

为进一步提高基于支持向量机(SVM,support vector machine)水印算法的性能,提出了基于支持向量回归(SVR,support vector regression)的Contourlet域盲水印算法。首先对宿主图像进行Contourlet分解,然后利用SVM建立图像尺度内的局部相关性模型,根据模型的预测结果自适应地嵌入水印。实验结果表明,所提出的算法不仅具有较好的不可感知性,而且对叠加噪声、JPEG压缩、锐化、平滑滤波和对比度增强等常规图像信号处理以及旋转、剪切等几何攻击均具有较好的鲁棒性,其性能明显优于基于SVM的空间域和小波域的水印算法。     

基于Tsallis交叉熵快速迭代的河流遥感图像分割

为了使河流遥感图像分割的精度和速度进一步提高,本文提出了一种基于二维Tsallis交叉熵快速迭代的河流遥感图像分割方法。鉴于现有的Tsallis交叉熵阈值法运算效率不够高,首先提出了一维Tsallis交叉熵阈值选取的快速迭代算法;然后导出了基于灰度级—邻域平均灰度级直方图的Tsallis交叉熵阈值选取公式,以进一步提高分割精度,并采用递推方式计算阈值选取准则函数中的中间变量,避免其重复运算,加快运算速度;最后,提出了二维Tsallis交叉熵阈值选取的快速迭代算法,推导出相应的公式,大大减少了运算量。大量实验结果表明,与近年来提出的4种阈值分割方法相比,本文方法在对河流遥感图像的分割效果及运行时间上均有明显优势,是河流检测与类型识别系统中可选择的一种快速有效的分割方法。      

基于NSCT和Tsallis熵的SAR图像快速分割方法

针对小波域SAR图像分割结果粗糙及运算速度低的不足,本文提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和混沌粒子群优化(CPSO)的最大Tsallis熵的SAR图像快速分割方法。首先,利用NSCT提取SAR图像的概貌和细节信息,并建立相应的概貌-细节灰度级矩阵模型;然后,利用Tent映射CPSO算法搜索最优阈值,并提出递推算法大大减少迭代过程中适应度函数的重复计算。实验结果表明,与小波域SAR图像快速分割方法相比,该方法采用了具有多方向性和移不变性的NSCT分解图像,信息提取更为有效,分割结果更佳;同时由于引入混沌序列并以递推方式计算粒子适应度,粒子群搜索的收敛精度更高,运算时间更少。      

基于混沌PSO或分解的二维最小误差阈值分割

为了进一步提升现有的二维最小误差阈值分割快速递推算法的运行速度,提出分别基于混沌粒子群优化（PSO）和分解的2种二维最小误差阈值分割算法.第 1种算法利用混沌粒子群优化算法搜寻二维最小误差法的最佳分割阈值,且在迭代过程的适应度函数计算中引入递推算法,大大减少了冗余计算;第2种算法将二维最小误差法的运算分解成一维最小误差法和一维最小类内对数方差法的运算,计算复杂度由二维递推算法的O(L2) 进一步降为O(L).实验结果表明,提出的2种算法能够在分割效果达到或优于现有的二维最小误差阈值分割法的同时,大大加快运行速度.