基于矩阵Schur分解的彩色图像盲水印算法

针对目前大多数彩色图像数字水印算法中嵌入的水印是二值灰度图像且提取水印时需要原始宿主图像或原始水印的现状,提出了一种将彩色水印嵌入到彩色宿主图像中的盲水印算法。该算法分析了矩阵Schur分解的基本特征,通过修改其上三角矩阵对角线上的最大能量元素来嵌入水印,水印提取过程达到盲提取的目的。实验结果表明,该水印方案不但嵌入和提取的速度快,而且具有较好的水印不可见性(峰值信噪比达到40d B以上)和较强的鲁棒性。

一种基于Schur分解的正交鉴别局部保持投影方法

人脸识别是模式识别领域中的一项重要的研究课题。到目前为止,已经提出了许多方法来处理人脸的识别问题。最近,许多流形学习算法被提出并且成功地应用于人脸识别当中。这些流形学习方法能够保持人脸图像数据的局部结构,同时,还可以发现人脸的非线性结构。在这些流形学习方法中,局部保持投影方法(LPP)是最有效的方法之一。基于LPP方法,提出了一种新的人脸识别方法——基于Schur分解的正交鉴别局部保持投影方法(ODLPPS)。与LPP方法相比,ODLPPS把类间散度与类内散度之差的信息融入到LPP的目标函数中并且获得了正交的基向量。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于一些已经存在的方法,如eigenface,Fisherface,LPP和orthogonal LPP(OLPP)。

基于QR码和Schur分解的双彩色盲水印算法

针对大多数盲水印算法不能抗旋转攻击及鲁棒性差的问题,提出一种将彩色QR码作为水印嵌入彩色宿主图像的强鲁棒性盲水印算法。算法基于Arnold变换对彩色QR码分通道置乱加密并归一化,将水印信息嵌入到彩色载体图像对应通道经小波变换和分块Schur分解后酉矩阵的系数差中。实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性,能够抵抗任意角度的旋转攻击,且对裁切、JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、中值滤波、对比度增强等攻击具有较强的抵抗能力。算法在提取水印过程中不需要任何原载体图像相关信息,属于盲水印算法,在数字产品版权保护中具有较大的实际实用价值。

基于Schur分解的Contourlet域水印方案

基于奇异值分解的数字水印方案计算量大、算法实现困难,为此,提出一种基于Schur分解的Contourlet域数字水印方案。将载体图像进行Contourlet变换,利用矩阵分裂理论得到分块对称矩阵,对每个对称矩阵进行Schur分解得到对角矩阵,通过量化对角元素的方法实现水印嵌入。水印提取是嵌入的逆过程。实验结果表明,该水印方案嵌入和提取的速度快,具有较好的不可见性和鲁棒性。

基于Tetrolet⁃Radon变换与Schur分解的盲水印算法

为了增强水印算法的鲁棒性及提取水印的便利性,提出一种基于Tetrolet⁃Radon变换与Schur分解的盲水印算法。首先对原始图像进行一级Tetrolet变换,再将得到的低频子带进行分块Schur分解,从分解得到的上三角矩阵中选择特征值最大的元素嵌入水印,并利用最大特征值元素和均值之间的稳定关系来设计密钥,利用密钥实现水印的盲检测。提取水印信息时,利用Radon变换对含水印图像进行几何校正后再进行水印提取操作。实验结果表明,文中算法在保证水印不可见性的前提下,能够有效抵抗各种类型的攻击,并且在绝大多数攻击下NC值均大于0.98。

Schur分解的快速零水印算法

为解决奇异值分解水印算法中所产生高虚警、鲁棒性不强以及安全性不高的问题,提出一种基于矩阵Schur分解的双重加密快速鲁棒零水印算法。该算法先将原始图像低频块进行矩阵Schur分解得到稳定值;提取Schur分解的块上三角矩阵对角线元素中含有最大能量元素的绝对值,并将其构造过渡矩阵;将该矩阵的平均值与每一个元素值进行比较生成感知哈希二值序列,构造特征矩阵;再将经过混沌映射加密的特征矩阵与斐波那契(Fibonacci)变换加密后的水印信息进行逻辑运算得到零水印;最后在第三方版权认证中心(intellectual property rights,IPR)完成注册。实验表明,在随机载体图像中所提取的水印NC值均在0.5以下,有效地解决高虚警问题;与基于整数小波变换的鲁棒零水印相比,抵抗噪声攻击的性能提高了2.43%;与时域水印算法相比,抵抗JPEG压缩攻击的性能提高了4.88%。

基于系统矩阵实Schur分解的集结法模型降阶

通过有序实Ｓｃｈｕｒ分解将系统矩阵变成分块对角阵，得到一种数值稳定的集结法模型降阶，并给出降阶的Ｌ∞－误差界．降价系统保留了原系统的主导极点且为最小实现．

行(列)对称矩阵的Schur分解和正规阵分解

提出了行(列)转置矩阵与行(列)反对称矩阵的概念,研究了它们的性质,获得了一些新的结果,给出了行(列)对称矩阵的Schur分解与正规阵分解的公式,它们可极大地减少行(列)对称矩阵的Schur分解与正规阵分解的计算量与存储量.

酉对称矩阵的Schur分解

介绍了行(列)酉对称矩阵的概念,研究了它们的性质,获得了一些新的结果.给出了行(列)酉对称矩阵的Schur分解、正交对角分解、Hermite矩阵分解和广义逆的公式及快速算法,极大地减少了计算量与存储量,而且不会丧失数值精度.

基于Schur分解的比例边界有限元方法求解环形域静电场

应用比例边界有限元方法求解同轴电缆(环形域)静电场边值问题。为了避免特征值方法出现的奇异问题,采用Schur分解修正原有的特征值方法。在比例边界坐标变换的基础上,利用加权余量法将环形域静电场边值问题的控制方程半弱化为关于径向坐标的2阶常微分方程的两点边值问题,引入辅助变量将其降阶为1阶常微分方程,用Schur分解方法求解此方程可获得通解,并通过边界条件确定积分常数。计算不同截面形式的同轴电缆,结果表明,Schur分解很好地避免了特征分解的奇异性问题,与其他数值方法相比,此方法适用性强,且具有精度高、数据量小、运算量小的优点。

基于系统矩阵有序实Schur分解的模型降阶

对复杂高阶系统进行模型简化,为研究与设计系统提供了方便的条件。对系统模型的降阶是控制系统设计与仿真工作者的一个重要研究课题,对高阶复杂系统的分析、设计、仿真等具有重要的理论意义和工程实用价值。针对目前比较成熟的基于系统矩阵的有序实Schur分解方法,提出了采用时矩输出拟合来改善降阶系统输出响应逼近程度的改进方法,从而使简化模型具有输出误差更小、计算简便等优点,通过给出的实例仿真证实了这一点。

o-对称矩阵的Schur分解和正规阵分解

给出o-对称矩阵概念及结构,研究其中具有轴对称结构矩阵的Schur分解和正规阵分解与其一子阵Schur分解和正规阵分解之间的定量关系,得到一些新结果,据此可大大减少这类结构矩阵的Schur分解及正规阵分解的计算量和存储量.

一种新的基于Schur分解的Fisher鉴别分析方法

特征抽取是模式识别研究领域的一个热点。本文提出了一种新的基于Schur分解的Fisher鉴别分析的特征抽取方法。此方法引入了零空间的概念,指出了前人算法中的不足之处;给出了一个完整的基于Schur分解的Fisher鉴别分析方法。ORL人脸数据库上的实验表明了该方法的有效性。

拟行（列）对称矩阵的Schur分解及正交对角分解

考虑拟行(列)对称矩阵的Schur分解、正交对角分解、Hermite矩阵分解和广义逆,给出拟行(列)对称矩阵的Schur分解、正交对角分解、Hermite矩阵分解和广义逆的计算公式.实例计算结果表明,该方法既减少了计算量与存储量,又不会降低数值精度.

关于一类辛不变矩阵的schur分解

本文给出了一类辛不变矩阵的一此基本性质，讨论了其schur分解．

基于系统矩阵有序实Schur分解的模型简化

针对目前比较成熟的基于系统矩阵的有序实Schur分解方法,提出了采用时矩输出拟合来改善降阶系统输出响应逼近程度的改进方法,从而使简化模型具有输出误差更小、计算简便等优点,通过给出的实例仿真证实了这一点。

基于Radon变换与Schur分解的彩色图像水印算法

目的针对彩色图像盲水印算法较为复杂且抗旋转能力差等问题,结合矩阵Schur分解和Radon变换提出一种抗旋转攻击的彩色图像盲水印算法。方法该算法首先提取彩色宿主图像的U通道图像,其次对U通道图像经NSCT变换后的低频分量进行分块处理,将每个像素块分解为对称矩阵和反对称矩阵,最后对每块对称矩阵进行Schur分解,将二值水印嵌入至分解后上三角矩阵的最大特征值中。提取水印信息时,利用Randon变换对含水印图像进行几何校正后再进行水印提取操作。结果文中算法提取水印相似度较高,其NC值达到0.9414;结构相似性较高,其SSIM值达到0.9183。结论该水印算法在常规信号处理攻击、抗旋转攻击下均具有极强的鲁棒性。

基于Schur分解和正交邻域保持嵌入算法的故障数据集降维方法

针对转子故障特征数据集降维问题,提出一种基于Schur分解和正交邻域保持嵌入算法的故障数据集降维方法——Schur-ONPE降维方法。该方法首先应用小波包分解提取不同频带内的能量以组成故障特征值集合,然后运用Schur分解和ONPE算法将高维特征集向低维投影,使降维后类内散度最小化及类间分离度最大化,最后将降维后得到的低维特征集输入K近邻分类器进行模式识别。通过双跨转子试验台的故障特征数据集进行验证,结果表明该方法能够有效地解决转子故障特征集的降维问题。

基于Schur分解和混沌置乱的彩色图像鲁棒水印算法

针对传统的彩色图像水印算法往往仅是将一个随机信号或二值图像嵌入到彩色载体图像中这一问题,结合混沌系统和Schur分解的优点,提出一种将彩色水印图像嵌入到彩色载体图像中的鲁棒水印算法。首先,对彩色水印图像进行Arnold置乱和混沌加密,提高了待嵌入彩色水印图像的安全性能;其次,将彩色载体图像分离成3个通道,每一通道被划分为4×4的不重叠分块并对选择的分块进行Schur分解;最后,将预处理后的水印信号嵌入到Schur分解后的最大值元素中。实验结果表明,提出的算法具有较好的不可感知性,对滤波攻击、噪声攻击、JPEG压缩攻击和多种组合攻击都具有较好的鲁棒性。与基于Schur分解的相似水印算法相比,对于大多数攻击本文提出的算法具有更优越的抗攻击性能。

翻转全对称矩阵的Schur分解

在翻转矩阵概念的基础上,提出了翻转全对称矩阵,并讨论其基本性质,获得了一些新的结果,给出了翻转全对称矩阵的Schur分解,它们可极大地减少翻转全对称矩阵的Schur分解的计算量与存储量.