图像配准参数的自适应求取方法

提出了一种可见光和红外图像的自动配准方法 .针对多数配准过程需人工干预的问题 ,建立二维仿射变换模型 ,以图像边界为特征 ,以目标边界互相关函数最大为原则 ,对二维仿射变换模型自适应搜索求取最佳配准参数 .给出了实际可见光和红外图像配准的实验结果     

基于Chirp变换的快速离散时间尺度变换

提出了一种新的快速离散时间尺度变换算法。给出了离散时间信号尺度变换的构造表达式及其Chirp变换快速实现流程。讨论了Chirp变换实现中的参数选取准则,分析了Chirp变换的信号带宽问题。讨论了算法的运算效率并与其它算法进行了比较。仿真试验证明了本文算法的有效性。     

一种基于双重数字水印和数字签名的文档防篡改算法

提出了一种新的文档防篡改算法,将文档和数字图章的签名信息进行不同处理后,利用小波变换的多分辨率特性,在小波变换的中频部分嵌入鲁棒性水印,而在容易遭受攻击破坏的高频部分嵌入脆弱水印。对文档的各种篡改仿真实验表明,该算法对保证文档的安全性和完整性有很好的效果。     

强背景噪声下电晕放电辐射信号小波阈值去噪和分析

分析电晕放电信号小波阈值去噪中小波基函数的最优选取、分解层数及阈值的确定,并对实测电晕放电信号进行小波阈值去噪。结果表明,选取db8小波作为最优小波基函数,选取双变量阈值函数作为小波阈值函数对电晕放电信号进行小波阈值去噪,放电辐射信号与背景噪声可以得到有效分离,具有很好的去噪效果。     

基于提升的双自适应小波变换算法研究

小波变换的传统提升算法的滤波器固定,不能随输入信号的变化而改变,针对该问题,结合现有的自适应算法,提出一种双自适应小波变换算法,并对该算法的更新和预测过程进行了自适应调整。实验证明,该算法比传统的提升算法和单纯的自适应更新或自适应预测算法具有更优越的性能。     

AES密码的三种等价形式

分离了AES密码中S盒的仿射变换,得到了与原密码S盒不同的三种等价密码.研究发现列混合矩阵在很大程度上影响仿射变换的提取,在这种意义上提出了对列混合变换的改进建议.     

全局仿射变换条件下图像不变量提取新方法

从仿射几何理论出发,提出了一种全局仿射变换条件下图像特征不变量构造的新方法.利用仿射区域划分获取一组扩展质心集合作为图像特征点集;求解特征点集的凸包,根据扩展质心的性质将凸包顶点均匀组合成若干特征区域;利用仿射几何性质构造了有效的仿射不变量.实验对该方法进行了全面的比较分析,以验证所构造的不变量更具稳定性和高时效性.     

基于小波去噪半参数回归模型的卫星轨道测量数据预处理方法

由于卫星轨道测量数据中含有非线性误差,使用传统的最小二乘多项式拟合方法对其进行预处理必然会降低定轨精度.在半参数回归模型的基础上,应用小波阈值去噪算法估计并消除观测数据中存在的非线性误差,提出了基于小波去噪半参数回归模型的卫星轨道测量数据预处理方法,以提高数据预处理的精度.对某卫星USB跟踪数据应用该方法进行了仿真,仿真结果表明:该方法可以分离出观测数据中的白噪声和非线性误差,从而可以在观测数据中消除非线性误差的影响,提高数据预处理的精度.     

基于层次方法和PCA特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞多分类,可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法实验后,选取支持向量机（SVM）作为基分类器,先用一对一策略（one- versus -one）训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。又考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能同时,每层分类前先采用主成分分析（PCA）法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次PCA法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。     

平稳小波的侧抑制网络边缘提取方法

侧抑制网络具有“突出边框,增强反差”的功能,但其增强反差的同时也增强了噪声,其抗噪性较差。正交小波阈值去噪法对图像噪声有一定抑制作用,然而对于图像中噪声幅度较大的情况下,正交小波变换会使图像边缘失真,甚至模糊。基于平稳小波变换的图像去噪法,可以有效降低噪声的同时较好地保持图像的质量,与基于正交小波变换的阈值降噪方法相比,有明显的优越性。因此利用新Bubb le函数将平稳小波和侧抑制网络结合起来,用平稳小波变换去除噪声、侧抑制网络突出边框,从而准确、有效地提取出图像的边缘。