差值量化椭圆球面波脉冲产生系统设计

为提高量化精度,降低量化存储空间需求,分析了直接数字波形合成椭圆球面波函数(prolate spheroidalwave function,PSWF)脉冲产生系统的幅度量化误差,指出了影响量化精度的主要因素,进而提出一种差值量化PSWF脉冲产生系统的改进设计方案.该方案对采样幅度差值进行量化存储,代替采样幅度直接量化存储的方法,并对数模转换模块进行改进.理论分析和仿真实验表明:当过采样率大于π时,采用差值量化代替直接量化有助于改善量化噪声功率谱.过采样率每提高1倍,可使量化噪声功率谱改善6 dB,优于直接量化方式3 dB.同样的量化位数情况下可获得更高的量化精度,在相同量化精度要求下可有效降低存储空间需求.差值量化PSWF脉冲产生系统更适合于高采样率、高精度的PSWF信号产生.

嵌入多级空间量化差值信息的局部特征匹配策略

针对特征点间错误匹配现象严重,造成目标无效识别的问题,基于ORB相关的检测和描述方式,进一步提出嵌入多级空间量化差值信息的局部特征匹配策略,以满足卫星装配过程中准确高效识别装配件的要求.具体的匹配策略是:利用预先建立的查询矩阵和相似度规则快速实现中心特征点对的初始匹配;依据三组近邻特征点的描述向量信息以及空间位置、尺度和主方向的量化差值结果,确定中心特征点对的匹配等级;从满足初始匹配条件的所有中心特征点对中,挑选出具有高可信度的子集.实验结果表明,同样利用ORB的检测和描述步骤,本文匹配策略与采用汉明距离运算和随机采样一致性原则的传统匹配方式相比,具有区分性能和实时性能方面的优势.能够很好的克服视频图像中的各种变换干扰和相似背景信息影响,准确高效的识别出卫星装配目标.

基于直方图量化和混沌系统的感知图像Hashing算法

研究了基于图像灰度级压缩的直方图差值量化(DQH)技术,并结合混沌系统,提出了一种新的感知图像Hash ing算法。算法首先利用混沌系统把压缩后的图像中各个灰度级的出现概率调制成一个固定长度的中间Hash序列;然后将中间Hash序列经过差值量化和二值量化得到最终的图像Hash序列。仿真结果表明,该算法对JPEG压缩、低通滤波、图像缩放和旋转等操作有良好的鲁棒性,而且混沌系统的引入使算法具有较强的安全性。

基于位平面分解的可逆图像水印算法

为了提高现有基于差值扩展可逆图像水印算法的视觉质量和嵌入率,提出了一种基于位平面分解的可逆图像水印算法.对载体图像进行位平面分解,选取其低6 bit位平面组合在一起构成新图像.对构成的新图像进行互不重叠块划分,计算每块熵值,选取其熵值较小的图像块利用广义差值扩展算法嵌入水印.选取熵值较大的图像块所对应的原始图像块利用差值量化法嵌入溢出图等相关辅助信息.采用Lena,Barbara等标准的8 bit灰度图像作为测试图像进行了可逆水印算法的试验.结果表明该算法不仅嵌入率高,而且有较高的视觉质量,能实现原始图像的完全恢复.以Lena为宿主图像时,其有效载荷可达0.93 bpp.和其他算法相比,在维持较好视觉质量的前提下提高了水印嵌入率.