基于数字图像三角形剖分的信息伪装算法

提出按像素的灰度值作图像区域非均匀剖分的思想,并利用这种思想实现了一种信息伪装算法.视像素的灰度值为拟合数据,用最小二乘法作数据拟合,得到数字图像的自适应非均匀剖分算法,并以图像的非均匀三角剖分为例给出了详细剖分过程.将保密图像的三角剖分信息用四进制数记录,并对公开的数字图像作相同的剖分,将剖分信息及保密图像的灰度信息隐藏于公开的图像中,利用三角形剖分下图像的重构,即得到一种图像信息伪装新算法,其突出优点在于极大地降低了编码和解码的时间.通过不同类型图例的实验,表明带隐藏数据的伪装图像不易被察觉带有隐藏信息,并且重构图像的质量较好,是一种可行的信息伪装新算法.

基于多结点样条的自由曲线最小误差逼近及其应用

多结点样条函数具有良好的局部性,而最小二乘法对数据拟合的全局性较好,因此多结点样条函数最小二乘逼近的稳定性及数值精度都能得到有效的保证。该文综合两者的特点,实现了自由曲线离散数据最小逼近误差数学模型的建立。同时应用此数学模型于一些平面及空间(甚至一些带噪音的)自由曲线拟合上和几何造型骨骼化上,测试其对各种自由曲线的拟合效果,结果证明最小逼近效果明显。

最小环最大化的FPGA布线资源结构设计方法

为了提高FPGA布线资源的灵活性,提出一种通过扩大布线资源图的最小环来设计布线资源的方法.首先分析了布线资源图的最小环大小和布线资源中信号传播灵活性的关系,并通过调整布线资源中线网的连接结构来扩大该最小环.采用该方法设计了一种新的开关盒结构——最小环最大化(MLM)开关盒.实验数据表明,MLM开关盒与4种学术上典型的开关盒结构——Disjoint,Universal,Wilton和JSB相比,在时序上处于平均水平,而布通率分别提高了17.7%,8.0%,2.4%和2.2%.

基于多层次多方向分解的医学图像融合算法

传统多模态医学图像融合技术融合后图像的细节表达不清晰、病灶不明显。为此,设计一种V-变换与非下采样Contourlet变换(NSCT)相结合的融合方法。对源图像进行多层次V-分解,使其被分解为轮廓图像和细节图像两部分,对其中的轮廓图像做NSCT变换,在NSCT域中设计融合方案,针对细节图像给出细节信息的融合策略,将融合后的轮廓图像和细节图像叠加,以得到最终融合图像。实验结果表明,与传统离散小波变换、NSCT变换的方法相比,该算法在视觉效果和评价指标方面都有较好的表现。

DT-CWT和色调映射相结合的低照度图像增强算法

为了提高低照度图像的质量,提出基于双树复小波变换(DT-CWT)与色调映射相结合的图像增强算法.首先将RGB图像转换到HSV色彩空间,然后对亮度分量V进行双树复小波分解,分离出高、低频子带;然后对高频子带进行Butterworth滤波,增强图像细节、抑制噪声;对低频子带,则使用文中改进的色调映射算法来调整图像亮度;最后进行DT-CWT逆变换得到处理后的V分量,并将之与H分量、S分量合成,转换为清晰的RGB图像.文中充分利用DT-CWT能准确表达图像细节的优良特性,并在Retinex基础上改进了色调映射算法,实现对低照度图像的增强.实验结果表明,该算法可以明显地改善低照度彩色图像的视觉效果.

一种基于频域的红外与可见光图像融合新算法

引入具有详细数学表达的多小波——V-系统,利用V-系统的多分辨性和NSCT的多方向性,对红外和可见光图像进行多层次、多方向分解,各层次各方向采用不同的融合方案进行图像融合。首先对源图像进行多层V-分解,得到图像的轮廓信息和多层细节信息;接着用NSCT对V分解得到的轮廓信息再分解,得到相应的低频和高频系数,低频系数用基于稀疏表示的融合规则融合,高频系数用基于二维Log-Gabor能量的融合规则融合,将改进的脉冲耦合神经网络融合规则用于V分解得到的细节信息的融合;最后,经过相应的逆变换得到融合图像。本文算法从不同层面、不同方向对源图像分解,使得源图像的细节得到细致刻画,同时多种融合方案的结合,使得融合图像的细节信息更加清晰,对比度得到提高,客观指标也有显著提高。

U-正交变换的可逆实现及其图像无损编码

把U-正交变换应用到图像无损编码中,研究U-正交矩阵的基本三角可逆矩阵(TERM)分解与单行基本可逆矩阵(SERM)分解.一个N阶U-正交矩阵的TERM分解由N-1个自由变量决定,用区间收缩方法可以搜索到TERM分解的局部近似最优解.如果用行交换方法搜索正交矩阵的SERM分解,那么一个8阶的正交矩阵最多只有40320种可能的SERM分解,用穷举法即能找到SERM的近似最优分解.最后,用U-正交矩阵的可逆分解对图像进行无损编码,实验表明可逆U-正交变换的无损编码的码率与浮点U-正交变换的近似无损编码的码率基本相同,SERM分解要比TERM分解更有效,三次U-正交变换的编码效果与离散余弦变换的编码效果几乎完全相同.因此,在图像无损编码中,可用三次U-正交变换代替DCT.

机器人在教育领域应用的探索与实践

机器人在教育领域的应用正在展现出越来越广阔的前景,无论是机器人技术发达的美国还是人口众多的中国内地,对此都进行了很多探索和实践。机器人在教育领域的应用面临很多复杂问题,教育机器人的资源需要不断开发,应用模式需要持续创新,应用领域需要积极拓宽,本文将结合作者多年来的探索与实践,对机器人在教育领域的应用进行阐述。

一种基于时序的加/减法器组优化方法

针对现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)电路模块中混合加/减法器组的时序优化问题,本文提出了一种在寄存器传输级(Register-Transfer-Level,RTL)综合优化阶段考虑加/减法器的输入端口数据位时延的正负矩阵优化方法,有效地利用了FPGA芯片中的进位链结构。在FPGA公司软件工具平台上的算法实现和芯片测试结果显示,这种正负矩阵优化方法相比于传统方法取得了很好的时序优化效果。