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采样定理是现代信息理论与技术的基本工具,具有采样性质的信号具有比较完美的信息重构形式.Walter 和 Zhou 将古典信号的采样定理发展到小波子空间.发展了基于小波框架的数字信号的采样定理与方法.提出并回答了信息理论中的一个基本问题:一个能量有限的数字信号,是否具有采样定理的形式.以小波框架为工具给出了具有采样性质的数字信号的刻画;对于一个给定的采样子空间,给出了该子空间的信号的表示形式;特别是给出了一大类新的具有采样性质的数字信号空间.应用实例表明,从理论和实践上对于数据信息的采样和重构是有意义的,是对以往相关结果的有效改进. 相似文献
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提出了一种基于小波变换的能有效抵抗随机弯曲攻击的有意义数字水印算法。该算法应用双二次几何变换及其逆变换矫正被随机弯曲攻击的水印图像,能很好地抵抗各种程度随机弯曲的攻击,从而彻底解决了数字水印抵抗随机弯曲攻击这一在数字水印研究领域的难题;检测水印时,不需要原始水印图像,从而实现了水印信息的盲检测。实验结果表明,当水印图像被弯曲到了视觉效果很差的情况下,利用该算法仍能正常检测出隐藏的水印信息。另外,该算法还可以较好地抵抗一般的信号处理攻击。 相似文献
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提出了一种新的基于中文自然语言纹理描述词的纹理分类方法,建立了自然纹理分类体系,并用最小二乘支持向量机对纹理进行分类,实现了纹理的视觉特征到语义描述的转换.实验结果证明,该方法在图像理解和基于内容的图像检索中有助于缩小纹理特征的数学描述和人类理解之间的"语义鸿沟". 相似文献
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纹理分类一直是图像处理领域重要的研究课题之一。目前,用数学方法描述纹理特征从而进行纹理分类非常流行,但这些方法无法消除纹理视觉特征和人们理解的纹理概念之间的语义障碍。提出了一种新的基于中文自然语言纹理描述词的纹理方法,把常见的自然纹理分为10大类别,然后利用小波包分解和最小二乘支持向量机对自然纹理进行分类,实现了纹理的视觉特征到语义描述的转换。实验结果证明,该方法在图像理解和基于自然语言的图像检索中有助于缩小纹理特征的数学描述和人类理解之间的“语义鸿沟”。 相似文献
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针对LEACH算法中簇首分布不均匀和每轮循环簇首数目未知的缺陷,提出两方面的优化:①基于SVM的优化,即考虑节点的地理位置,寻找支持向量并对网络进行区域划分,改善簇首分布不均匀的缺陷.②改进LEACH算法的簇首选举机制,即规定每轮循环的簇首数目,改善LEACH算法中簇首数目未知的缺陷.最后对优化的LEACH算法进行实验,实验结果表明,优化后的算法能有效延长整个网络的生存周期,降低网络能量消耗. 相似文献
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