基于四阶迂回相位编码的计算全息水印技术

利用四阶迂回相位计算全息原理实现原始图像计算全息图的制作,并将其作为水印信号嵌入到载体图像。在水印嵌入过程中选择载体图像离散余弦变换(DCT)域中频系数作为嵌入点,以提高抗JPEG压缩能力,而对全息水印数据的Arnold置乱处理可明显提高水印信息的抗剪切能力。仿真实验结果表明,基于迂回相位编码方法的计算全息水印技术在透明性和稳健性方面具有一定优势,特别在抗剪切方面具有优良性能。计算全息术及置乱的引入使所嵌入的水印具有较高的安全性。     

基于小波变换与灰色系统理论的图像边缘检测

多尺度边缘综合一直是多尺度思想中较难解决的问题。本文将灰色系统理论与多尺度边缘检测思想相结合．提出基于灰色关联分析和梯度方向的图像边缘宽度计算策略,并根据边缘宽度自适应地调整样条小波的滤波尺度参数,从而实现对有噪图像进行自适应尺度边缘检测。仿真结果表明本文算法不仅能有效地抑制噪声,而且对细节边缘和模糊弱边缘均有较好的检测效果。     

多重虚拟三维物体菲涅耳全息水印方法

提出一种基于菲涅耳全息变换和OFDM的多重虚拟三维物体水印实现方法, 首先利用快速卷积算法分别计算观测面上单个虚拟三维物体的菲涅耳衍射分布, 然后结合OFDM原理通过串并转换、共轭对称、IFFT和并串转换处理实现多个三维物体实值编码计算全息水印信号的设计; 水印信号嵌入在载体文件小波域的水平和垂直细节分量, 通过修改小波系数邻域平均值隐藏信息, 并能实现盲提取. 仿真实验结果表明, 所提出的方法对剪切、滤波、JPEG压缩等攻击表现出较强的稳健性, 特别是具有良好的抗剪切性能.     

商贸城项目价格制定策略

随着市场化的日益发展，只有建立一套成熟的价格制定战略才可以适应现代信息社会的要求。     

多三维物体菲涅耳变换数字实现方法

提出一种在同一张全息图上记录多个三维物体菲涅耳衍射分布的数字化编解码方法。首先利用一次快速傅里叶变换算法计算三维物体全息面上的物光波复振幅分布;然后对物光波数据预处理以克服频谱面上各三维物体数字频谱的混叠问题;最后控制不同的载频系数制作计算全息干涉图。数字再现通过在全息图数字频谱面的特定位置提取有效频谱分量,再计算离散菲涅耳逆变换的方法实现各原始三维物体的数字重建。仿真实验结果表明所提出的方法实现了不同制作参数的多个三维物体的同时记录,并且具有良好的数字再现质量,全息图制作参数如波长、再现距离、载频系数还可作为密钥,实现多个三维物体的加密存储。     

基于子块特征的遥感图像边缘灰提取

遥感图像为地理信息系统数据的更新和应用提供了有利条件,遥感图像的特征提取是其中的关键问题.针对灰色绝对关联度计算模型的特点,提出一种基于灰色绝对关联度和图像子块标准差的边缘检测算法,实现遥感图像边缘灰提取过程中阈值的自适应调整.实验结果表明本文算法能有效提取图像弱边缘,具有很好的实用性.     

基于FPGA的数字滤波系统设计

为研究基于FPGA的数字滤波系统的设计与实现过程,根据数字滤波系统的基本工作原理在芯片内部设计了模数转换采样控制、基于分布式算法的FIR滤波器以及基于FFT IP核应用的频谱分析电路等功能模块,并给出了QUARTUS Ⅱ平台上的系统设计时序仿真波形.实验结果表明,相比于一般实现方法,基于FPGA实现的数字滤波系统具有高速灵活的优点,FPCA可广泛应用于高速数字信号处理领域.     

基于灰色加权绝对关联度的边缘检测算法

探讨了灰色关联度计算方法在边缘检测中的适用情况，提出并实现了基于灰色加权绝对关联度的灰度图边缘检测算法。实验结果表明在基于灰色系统理论的边缘检测过程中采用加权灰色绝对关联度其效果明显优于采用一般关联度．该算法为基于灰色系统理论的边缘检测的新思路做出了有益的发展和补充。     

基于牛顿迭代法的计算全息干涉图仿真

介绍了计算全息干涉图制作的基本原理,并根据实现原理设计相应的计算机仿真算法实现各类波面计算全息干涉图绘制。算法主要基于牛顿迭代法思想。在全息图面上搜索满足二元全息函数基本方程的点以获取干涉条纹的具体坐标位置,并将它们连成线或者绘制与y轴平行小线段构成计算全息干涉图。给出了MATLAB平台上球面波、锥面波及螺旋形波面的计算全息干涉图。该算法提供了制作计算全息干涉图的新手段,同时仿真结果也表明这是一种高效快捷的实现方法。     

基于曲率估计的Canny边缘检测算法

为了解决传统Canny边缘检测算法对噪声敏感的问题,针对噪声边缘弯曲度大且弯曲空间范围小的二维空间特性,构造了基于曲线曲率估计的边缘曲度算子,并利用大尺度Canny算法边缘检测结果对边缘曲度算子进行修正,使该算子能够准确地表征噪声强度在二维空间中的分布情况,在此基础上,提出了一种在边缘检测过程中加入边缘曲度算子进行噪声衰减的边缘检测算法. 实验结果表明,算法在有效抑制噪声的同时,保留了变化丰富的细节边缘及变化缓慢的轮廓边缘,检测结果较好地反映了图像的原始结构特征.