二值
- 雙因素效應的動態(tài)二值logit模型的參數估計及應用
。在面板數據動態(tài)二值選擇模型中考慮不可觀測的個體效應和時間效應，可以使得模型更加靈活。在營銷學的研究中，通常要考慮廣告或優(yōu)惠券的時效性、競爭商品價格隨時間的變化，以及經濟前景或天氣隨時間的變動,將這些影響因素稱為時間脈沖或不可觀測的時間效應。例如，公司在時變的市場條件下采用新技術，失業(yè)者隨時間變化在外來勞動力市場沖擊下找到工作等[1,2]。Chintagunta等（2005）[3]證明了在研究個體品牌選擇時忽略時間效應會導致平均價格參數的估計是有偏的，同時
統(tǒng)計與決策 2023年13期2023-07-21
- 基于特征圖分塊偏移的二值化卷積神經網絡*
決方案。神經網絡二值化能夠最大限度地降低模型的存儲占用和模型的計算量，將神經網絡中原本32 位浮點數參數量化至1 位定點數，降低了模型部署的存儲資源消耗，同時極大加速了神經網絡的推斷過程。二值化神經網絡（Binarized Neural Network，BNN）由于可以實現極高的壓縮比和加速效果，所以它是推動以深度神經網絡為代表的人工智能模型，在資源受限和功耗受限的移動端設備和嵌入式設備上落地應用的一種非常有潛力的技術。二值化神經網絡最初源于Courbar
通信技術 2022年7期2022-08-23
- 基于二值條紋的快速高精度三維成像系統(tǒng)的研究
建。國內外學者在二值條紋測量方面進行了較多的研究工作。文獻[1]提出了投射Ronchi光柵,通過調整合適的離焦程度來生成正弦條紋,為二值條紋離焦投影的三維測量方法奠定了理論基礎;文獻[2]將該理論運用到數字投影儀,由于投影的圖片由8 bit的灰度圖變?yōu)? bit的二值圖,提高了投影的速度,并且解決了非線性gamma的影響;文獻[3]提出了利用脈寬調制(pulse width modulation,PWM)技術在投影儀離焦時產生正弦分布光柵圖像進行三維測量;
合肥工業(yè)大學學報（自然科學版） 2022年7期2022-08-04
- 基于軟集優(yōu)勢矩陣的二值決策方法
象的決策方式——二值決策，然后利用軟集及其優(yōu)勢矩陣提出了兩種二值決策方法，最后通過實例進行分析與對比，說明這兩種方法的實際意義。1 軟集理論設={,,…,u}是有限對象集合,是一個參數集合。例如，信息系統(tǒng)中的屬性可以被看成參數。?()為的冪集，||表示集合的基數。二元組=(,)稱為上的一個軟集,其中（1）是的子集。（2）:→?()，?∈,() 表示參數對應的的子集。我們用(,) = 1((,)=0)表示是（否）為()的元素。令=(,)是上的一個軟集。?∈，
現代計算機 2022年4期2022-04-24
- 基于垂直投影分割法的車牌圖像的字符分割研究
車牌灰度圖像進行二值化處理后，漢字圖像的偏旁和部首依然保持原始狀態(tài)，偏旁部首并沒有連通[1]，如圖1所示。這樣會導致漢字分割不準確，為后續(xù)的字符篩選工作帶來難度。為了避免此類情況的發(fā)生，需要對二值化后的車牌圖像進行形態(tài)學處理。圖1 車牌漢字符二值化圖像圖像形態(tài)學處理分為腐蝕處理和膨脹處理兩類。且都是對圖像中白色像素進行操作。形態(tài)學腐蝕意為在原有的二值圖像上獲得更小的白色區(qū)域；形態(tài)學膨脹意為在原有的二值圖像上獲得更大的白色區(qū)域[2]。形態(tài)學腐蝕的實質是求局部
安徽電子信息職業(yè)技術學院學報 2021年6期2022-01-14
- 基于牛頓迭代二值采樣信號參數估計的魯棒算法*
論了基于WSNs二值測量信號的參數估計問題，研究了在信號加性噪聲、二值信道擾動噪聲，以及乘性噪聲存在情況下的魯棒估計算法。我們將問題建模為二值變量含誤差(Errors-In-Variables，EIV)系統(tǒng)模型的參數估計問題，提出了一種基于極大似然框架下的牛頓法和擬牛頓法。論文推導了參數估計的克拉美羅下界(Cramér-Rao lower bound，CRLB)，并與本文提出算法的估計結果進行了仿真比較，驗證了算法具有較快的收斂性和較好的魯棒性。1 信號模
傳感技術學報 2021年9期2021-11-12
- 基于分層嵌入的二值圖像隱寫方法
?；诜謱忧度氲?span id="5rdjhjz" class="hl">二值圖像隱寫方法程宇翔1,2，張衛(wèi)明1,2，李偉祥1,2，俞能海1,2（1．中國科學技術大學中國科學院電磁空間信息重點實驗室，安徽 合肥 230001；2．中國科學技術大學網絡空間安全學院，安徽 合肥 230001）提出了一種非加性失真的二值圖像隱寫方法，該方法對載體圖像進行分割，生成兩張子圖，通過傳遞影響因子更新失真，并使用最小化失真隱寫編碼實現消息嵌入。相較于固定失真不變的加性失真隱寫方法，所提方法結合了二值圖像只有黑色和白色兩種像素的
網絡與信息安全學報 2021年5期2021-11-10
- 二值卷積神經網絡綜述
中的極致量化，即二值卷積神經網絡(Binary Convolutional Neural Network，BNN，簡稱二值網絡)進行全面綜述。所謂二值網絡，其目標是將激活和權重同時量化為二值，二值化后的網絡具有以下幾個優(yōu)點：第一，內存更少。對于嵌入式移動設備來說，通常無法部署較大內存的網絡模型。而網絡量化減少了網絡所需要的內存，使得網絡模型更容易部署。第二，計算速度更高。當今典型的卷積神經網絡模型在訓練時通常需要較大的訓練數據集和較多的迭代次數，巨大的計算
航空學報 2021年6期2021-07-07
- 數字混沌抗干擾激光雷達設計
別采用連續(xù)信號和二值化處理后的電混沌信號作為激光器的調制信號，通過比較兩者的測距效果，獲得了具有更高測距準確度的二值化混沌編碼方案。1 信號源編碼傳統(tǒng)的抗干擾隨機信號雷達一般采用m序列和Gold序列等偽隨機序列作為編碼信號。m序列是多級移位寄存器或其延遲元件通過線性反饋產生的最長的碼序列。一個n級線性反饋移位寄存器最多有2n個狀態(tài),但當其各級存數都為零時即停止工作，所以除去全零狀態(tài)后，其最長的可能周期為2n-1。該序列的缺點是信號存在周期性，攻擊者可以在采
光通信研究 2021年3期2021-06-22
- 二值無偏測量與三值無偏測量的聯合可測性
2]中給出的兩組二值無偏測量聯合可測的充要條件；為分析給定測量的聯合可測性，文獻[5]引入W-測度，并根據文獻[2-3]中得出的充要條件，分別討論兩組二值無偏測量的聯合可測性和兩組三值無偏測量的聯合可測性；文獻[6]研究一組測量的兩兩聯合可測性與共同聯合可測性的等價性。由于對二值無偏測量和三值無偏測量的聯合可測性還未曾有明確的刻畫條件，故本文研究量子比特系統(tǒng)上的二值無偏測量與三值無偏測量的聯合可測性。1 正算子值測度與W-測度正算子值測度與W-測度及其負性
杭州電子科技大學學報(自然科學版) 2021年2期2021-04-07
- 二值VGG 卷積神經網絡加速器優(yōu)化設計*
基于流架構實現的二值神經網絡加速器研究大多是針對32×32 尺度MNIST 數據集等小尺度的圖像輸入。 而實際應用中更多使用如448×448 尺度的YOLO、224×224 尺度的VGG 等作為骨干網絡，一方面，大尺度輸入的網絡結構參數量往往較大(以VGG 為例，其參數量大約500 MB)，高端FPGA 的片上內存容量也僅32.1 Mb 左右，這對FPGA 實現CNN 加速將是資源瓶頸。 即使采用低精度量化策略，FPGA 有限的片上內存資源仍捉襟見肘。另一
電子技術應用 2021年2期2021-03-11
- 基于深度學習的二值圖像目標輪廓識別算法
種基于深度學習的二值圖像目標輪廓識別算法, 將深度學習算法中應用較廣的深度卷積網絡應用于二值圖像目標輪廓識別中, 利用深度卷積網絡實現算法自主識別, 以有效減少待識別圖像的背景信息, 準確識別圖像目標輪廓, 且可改善上述算法中所識別圖像目標輪廓細節(jié)過多的缺陷, 可應用于復雜二值圖像的目標輪廓識別.1 二值圖像目標輪廓識別算法1.1 深度卷積網絡深度卷積網絡通過描述圖像信息的后驗概率提升目標輪廓識別精準性[4]. 深度卷積網絡主要包括特征提取層和特征映射層.
吉林大學學報（理學版） 2020年5期2020-09-27
- 基于有序分拆的二值自相關序列的設計方法研究*
計中，人們常常用二值型-1/+1的互補差集(Supplementary Difference Set，簡稱SDS)構建二值向量和相應的循環(huán)矩陣，從而得到Hadamard最大行列式問題在某些特定條件下的解.[2]利用二值型SDS求解Hadamard最大行列式問題的核心是計算循環(huán)矩陣的核，即對應的二值型SDS.令其為矩陣的第一個行向量，則第i個行向量可以通過將第(i-1)個行向量向右平移一位得到.矩陣的核如果通過窮舉法進行搜索，則復雜度會隨矩陣階數N的增加呈指
廣西民族大學學報(自然科學版) 2020年1期2020-07-15
- 一種改進的二值圖像邊界保持算法
圖像處理來實現.二值圖像雖然是只有黑白兩種顏色組成的簡單圖像，但是它在數字圖像處理中占據了很重要的地位.二值圖像能夠有效區(qū)分圖像的背景和目標物，這一特性使得二值圖像被廣泛應用到各個研究領域，例如，醫(yī)學圖像中CT圖像特征提取、生物學方向的植物葉片等輪廓分析、車牌識別和圖像的字符提取等.二值圖像處理離不開圖像放大技術，圖像放大有利于觀察圖像的細節(jié)特征.但是傳統(tǒng)的二值圖像放大會給圖像邊界帶來鋸齒，使圖像邊界不光滑，降低二值圖像的視覺效果，嚴重影響圖像的使用和美觀
商丘師范學院學報 2020年9期2020-07-13
- 基于馬爾可夫隨機場的加密二值圖像有損壓縮算法
d，MRF）表征二值圖像空域特征，并構建重構因子圖來進行聯合解壓縮和解密，較大幅度地提高了二值圖像的壓縮效率。隨后，他們將此思想推廣到加密灰度圖像的壓縮［8］。為了在一定質量損失的情況下獲得更大的壓縮率，研究人員也開展了加密圖像的有損壓縮算法研究。根據所采用的壓縮技術，這些算法大致可以分為三類：第一類采用壓縮傳感技術［9-11］，即利用傳統(tǒng)的壓縮傳感測量矩陣［9］、梯度投影矩陣［10］或者學習得到的詞典［11］作為測量矩陣利用壓縮傳感技術來實施壓縮，并用改
計算機應用 2020年5期2020-06-07
- 局部二值描述子的研究進展綜述
皓霖，黃福珍局部二值描述子的研究進展綜述邊后琴1，張皓霖1，黃福珍2(1. 上海電力大學電子與信息工程學院，上海 200090；2. 上海電力大學自動化工程學院，上海 200090)局部二值描述子是局部不變特征中的重要研究對象，廣泛應用于計算機視覺與模式識別中。近年來，以BRIEF描述子為代表的局部二值描述子相繼出現，對十年來局部二值描述子的研究成果與發(fā)展方向進行綜述，旨在為初步研究者與工程應用人員提供參考。首先，對典型的現代局部二值描述子進行概述；其次，
圖學學報 2020年2期2020-05-21
- 二值量化的多尺度描述子網絡優(yōu)化
融合基于正則化的二值量化方法以及基于圖像比特位的多尺度方法，構建二值量化的多尺度描述子網絡，并介紹該網絡的實驗設計、環(huán)境、指標和結果，同時根據實驗結果分析該多尺度方法性能，在NVIDIA Jetson TX2 平臺部署該網絡并測試運行時間等。2 二值量化的多尺度描述子網絡仿真實驗實驗主要基于正則化的二值量化方法以及基于圖像比特位的多尺度方法，構建了多尺度二值描述子網絡，并在HPatches 數據集上測試了圖像匹配精度。2.1 二值量化的多尺度描述子網絡實驗
電子技術與軟件工程 2020年19期2020-02-03
- 基于二維小波變換的圖像二值化方法
對圖像進行分析。二值化是進行圖像分析前必要的預處理操作[1-2]，其性能的優(yōu)劣直接影響圖像分析的結果。二值化的方法很多，基于直方圖的二值化算法是其中一類重要的方法。根據閾值選取辦法，基于直方圖的二值化算法分為灰度平均值、百分比閾值、基于谷底最小值閾值、迭代最佳閾值等幾十種方法。這類方法具有容易實現、執(zhí)行速度快等特點，因此應用廣泛，但效果不穩(wěn)定，特別是對復雜背景的數字圖像二值化效果不佳。小波變換具有多分辨率分析的特點，能夠有效去除圖像中的噪聲，提取圖像的局部
武夷學院學報 2019年9期2019-11-28
- 乘性噪聲環(huán)境和非理想二值信道下的1比特魯棒參數估計*
與融合中心之間的二值信道是理想的;但實際上,傳感器節(jié)點與融合中心之間的二值信道[19-21]同樣容易受到隨機噪聲干擾,導致某些比特值出現反向,例如,某節(jié)點發(fā)送 +1,融合中心錯誤地收到并誤認為是-1。值得注意的是,在乘性噪聲環(huán)境下,基于非理想二值信道的1比特量化信息值的參數估計算法很少有報道。針對此問題,本文結合文獻[16,20],首先針對理想二值信道,提出了一種基于期望最大(Expectation Maximization,EM)的參數估計算法,然后進一
傳感技術學報 2019年11期2019-11-27
- 二值網絡的分階段殘差二值化算法①
的乘法運算量， 二值網絡[10，11]因其在速度、能耗、內存占用等方面的優(yōu)勢日益被關注. 近兩年來， 單純加入二值化操作的網絡主要有二值權重網絡和二值神經網絡兩種方法.二值權重網絡(BWN)[12，13]是一種只針對神經網絡系數二值化的算法. BWN只關心系數的二值化， 并采取了一種混和的策略， 構建了一個混有單精度浮點型中間值與二值權重的BinaryConnect網絡， 它把原始全精度浮點權重強行置為-1、+1兩個浮點數， 同時不改變網絡的輸入和層之間的
計算機系統(tǒng)應用 2019年1期2019-01-18
- 基于二值的網絡加速
法中較為突出的為二值網絡的加速，硬件FPFA的并行性得到了廣泛的應用。二值神經網絡自從1943年提出以來，由于缺乏有效的從訓練數據中學習網絡系數的算法，而且相關理論的發(fā)展沒有引起足夠的關注，從而迅速被單精度神經網絡迅速超越，未成為神經網絡研究應用的主流，然而直至今日二值神經網絡的使用價值被發(fā)現出來。在日新月異的現代社會里，科技日益更新換代，互聯網信息的傳輸的速度顯得格外重要，這時便少不了二值神經網絡。而二值卷積神經網絡和普通的神經網路相比有什么樣的優(yōu)點或缺
電子制作 2018年24期2019-01-03
- 基于hashing的二值加速
少參數量的目的。二值神經網絡存在的缺點是無法求導的問題，但如果使用Hash網絡就可以解決這一問題。CNN網絡和Hash網絡的使用對計算機的深度學習有著很大的改進，為以后人工智能等社會智能化發(fā)展提供了機會和方法。本文將大致介紹CNN網絡的意義，好處和加速計算的過程，二值網絡的好處及計算流程，最后講述Hash網絡如何解決二值網絡無法求導的問題，通過學術資料的查詢簡述如何進行計算機運算的加速，以期為未來的人工智能發(fā)展提供可能的工具和方法。1 CNN網絡CNN網絡
電子制作 2018年20期2018-11-08
- 面向網絡邊緣應用的新一代神經網絡
神經網絡——微型二值神經網絡，可在保持低功耗的同時減少對存儲器的需求。關鍵詞：二值；神經網絡；CNN；FPGA人工智能（AI）、神經網絡和機器學習領域的發(fā)展十分迅速，開發(fā)工程師正不斷嘗試為系統(tǒng)添加更多智能功能，前景不可估量。其中各類應用對于計算的需求是不同的。在數據中心領域，用于執(zhí)行圖像識別的神經網絡是“經過訓練”的，舉個例子，通過向神經網絡投喂成千上萬的圖像并分配權重直至神經網絡能夠正確識別對象。就像人類從一張白紙到最后成為知識淵博的人，當新數據出現時，
電子產品世界 2018年1期2018-09-21
- 基于二值雙譜和模糊聚類的風電軸承故障診斷
案思路。1 基于二值雙譜和模糊聚類的模式識別基于二值雙譜的模糊聚類故障模式識別法，以風電滾動軸承振動信號的二值雙譜特征為基礎，采用基于目標函數的模糊聚類方法構造各類故障的目標模板，再按照最鄰近準則設計分類器，以測試樣本與目標模板的距離測度作為模式分類依據，對軸承故障位置進行模式識別，其流程圖如圖1所示。圖1 基于二值雙譜和模糊聚類的模式識別流程圖Fig.1 Flow chart of fuzzy clustering pattern recognition
振動、測試與診斷 2018年4期2018-08-25
- 基于二值圖像數字水印算法研究
生妹摘 要：由于二值圖像視覺冗余較少，嵌入容量有限等特點，現有的水印算法大多都無法照搬應用于二值圖像上，本文首先對二值圖像的特點進行分析，然后對現有基于二值圖像數字水印算法進行分析總結，為算法的進一步改進研究打下基礎。關鍵詞：二值圖像 數字水印算法所謂數字水印技術就是用信號處理的方法將一些有意義或無意義的水印信息嵌入到多媒體數據，被嵌入的水印信息可以是文字、作品的序列號、標識、特殊意義的圖片等，它以不可見的形式隱藏在多媒體數據中，如圖像、視頻和音頻等數據，
新教育時代·教師版 2018年19期2018-07-21
- 基于雙評價值的二值圖像分塊隱藏算法
331）0 引言二值圖像存儲簡單，數據傳真、文字識別、條碼識別和數字簽名中得到廣泛應用。通過在二值圖像中嵌入秘密信息，達到隱蔽傳輸目的，是信息隱藏方法的研究熱點?；?span id="dp5f5fv" class="hl">二值圖像的信息隱藏技術在商業(yè)及軍事等領域得到廣泛關注。二值圖像信息隱藏的基本思想是利用載體圖像中的冗余信息來嵌入秘密信息，相關研究大都圍繞不可感知性、魯棒性、嵌入量來展開。一般而言，在秘密信息嵌入載體圖像的過程中，往往要修改載體圖形的部分信息，因此如果能夠修改較少的載體圖像信息，而嵌入較多的秘
現代計算機 2018年8期2018-04-24
- 基于文檔對象模型和圖像處理的網頁分割方法
們將原圖像轉換為二值圖像。對二值圖像，我們進行膨脹操作。對于一個在二值圖像上滑動的3×3的窗口，如果其中心是一個值為255的點，則將整個窗口覆蓋的二值圖像的像素點都標記為255。當窗口遍歷完一次二值圖像之后，將所有標記為255的點的值置為255。經過膨脹操作，二值圖將形成若干個連通區(qū)域。我們將連通區(qū)域的個數或大小設置為終止條件，經過多次膨脹操作，得到最終的結果。我們取這些區(qū)域的最小橫坐標、最大橫坐標、最小縱坐標、最大縱坐標，得到一個包含了該區(qū)域的矩形。接著
現代計算機 2018年8期2018-04-24
- 基于稀疏表示的二值圖像超分辨率重建算法
)基于稀疏表示的二值圖像超分辨率重建算法沈怡靈1，趙明哲1，李強懿1，李博涵1,2,3(1.南京航空航天大學 計算機科學與技術學院，江蘇 南京 210016；2.軟件新技術與產業(yè)化協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210093；3.江蘇易圖地理信息科技股份有限公司，江蘇 揚州 225009)目前，關于二值圖像的超分辨率重建的研究很少，而二值圖像應用廣泛，低分辨率的二值圖像會導致對其識別困難。針對這一現狀，對基于稀疏表示的二值圖像的超分辨率重建進行深入研究，提出了一
計算機技術與發(fā)展 2017年12期2017-12-20
- 改進的多尺度局部二值模式的表情識別方法
改進的多尺度局部二值模式的表情識別方法中北大學計算機與控制工程學院 蘆敏 周海英針對傳統(tǒng)的局部二值模式(LBP)對局部特征描述不夠充分的特點，提出一種改進的多尺度局部二值模式的人臉面部表情識別方法，在多尺度局部二值模式的基礎上，通過引入一個可調參數α于編碼中以調節(jié)局部紋理的細節(jié)提取控制。在每個區(qū)域圖像中，將每個像素與可調參數α進行比較，計算它的順時針編碼值和逆時針編碼值，并分別形成各自灰度直方圖。上述方法在保留了局部特征的同時，可以有效降低噪聲和光照的影響
河北農機 2017年10期2017-10-20
- 基于區(qū)域對比度增強的二值化算法
區(qū)域對比度增強的二值化算法盧 迪 黃 鑫*柳長源 林 雪 張華玉 嚴 俊(哈爾濱理工大學電氣與電子工程學院 哈爾濱 150080)降質文檔圖像二值化問題是圖像處理領域的一個難點。該文通過分析圖像不同區(qū)域灰度對比度的差異，為降質文檔圖像提出了新的二值化算法。首先利用四叉樹原理自適應劃分區(qū)域，再對不同灰度對比度區(qū)域采用不同對比度增強法以調整局部區(qū)域內的灰度對比度，最后根據灰度值出現的頻率確定局部閾值。該文測試了隨機拍攝的降質圖像及DIBCO(Document
電子與信息學報 2017年1期2017-10-13
- 基于旋轉變換的灰值形態(tài)算子
200080)在二值旋轉形態(tài)算子研究的基礎上，研究了基于旋轉變換的灰值形態(tài)算子的相關理論及方法，通過引入本影集合上的點積運算和灰值旋轉變換等方法，將本影變換與表面算子應用于構建灰值旋轉形態(tài)算子，提出并建立了基于空間旋轉變換的灰值腐蝕、膨脹及開、閉算子，論證了一系列重要的性質，這些結論充實了基于旋轉變換的形態(tài)學理論．灰值旋轉形態(tài)算子；本影變換；表面算子; 二值旋轉形態(tài)算子Serra的形態(tài)學理論[1]建立在空間平移變換的基礎之上，平移形態(tài)算子通過平移變換實現對
中南民族大學學報（自然科學版） 2017年2期2017-06-28
- 掩模圖像生成時閾值取值的合理性探討
成符合某種條件的二值及多值掩模圖像是否正確至關重要，而這項技術是去除干擾信息及提取有用信息的關鍵步驟?；诓煌拈撝?，探討如何判斷在生成單一干擾因素的二值掩模圖像時閾值是否合理的方法； 并以青海省天峻地區(qū)TM數據為例，利用閾值合理的多值掩模圖像得到無干擾信息的遙感圖像，進而提取了礦化蝕變異常信息，以實現閾值的合理性驗證。結果表明，當利用多種干擾因素的二值及多值掩模圖像提取的非干擾區(qū)域一致時，則說明生成單一干擾因素的二值掩模圖像的閾值取值合理，各種干擾因素相
自然資源遙感 2017年2期2017-04-27
- 基于Lorenz三維系統(tǒng)的偽隨機二值序列生成方法
三維系統(tǒng)的偽隨機二值序列生成方法劉 冰1,2，劉雪梅3 (1. 達州職業(yè)技術學院，四川達州635001；2. 西南大學計算機與信息科學學院，重慶北碚400715；3. 四川省達州市統(tǒng)計局，四川達州635000)針對目前大多數偽隨機二值序列的生成方法皆不能很好地滿足Golomb的三個隨機性假設,提出了一種基于三維Lorenz混沌系統(tǒng)的偽隨機二值序列的生成方法.首先通過三維Lorenz混沌系統(tǒng)生成三個離散隨機序列，然后在這三個序列中分別取較小的序列數輪次地組成
四川文理學院學報 2017年2期2017-03-31
- 用于紋理特征提取的改進的成對旋轉不變共生局部二值模式算法
旋轉不變共生局部二值模式 （PRICoLBP） 算法計算特征維度大、旋轉不變性較差、對光照變化敏感的問題，提出一種融合局部紋理信息的改進PRICoLBP算法。首先，分別最大化和最小化圖像像素點的二值序列，得到兩個鄰域像素點的坐標，由中心像素點坐標和得到的鄰域像素點坐標計算出共生點對的坐標；其次，利用完備二值模式 （CLBP） 算法提取圖像的每個像素點的紋理信息。在相同分類器下，對Brodatz、Outex（TC10，TC12）、Outex（TC14）、CU
計算機應用 2016年12期2017-01-13
- 二值型響應與連續(xù)型響應聯合建模的變量選擇
京100875）二值型響應與連續(xù)型響應聯合建模的變量選擇胡亞南，張?zhí)仗眨锩伲?.中國人民大學統(tǒng)計學院；2.中國人民大學統(tǒng)計研究中心，北京100875）由于多重響應變量之間可能存在相關性，文章考慮對二值型響應變量和連續(xù)型響應變量進行聯合建模。利用probit模型，對二值響應引入了具有正態(tài)分布的潛變量，從而對多重響應建立線性回歸模型，能得到二值變量和連續(xù)變量的聯合分布。然后考慮回歸系數會存在稀疏性，通過對似然函數加懲罰，從而對二重響應的回歸系數和協(xié)方差矩陣
統(tǒng)計與決策 2016年19期2016-12-09
- Structure theorem of solutions for flat dilation and flat erosion equations
定理。推廣了有關二值膨脹方程和二值腐蝕方程的相應結論。平坦膨脹；平坦腐蝕；膨脹方程；解的結構2015－04－01國家自然科學基金資助項目（11271282）王宇青（1988-），女，河南洛陽人，碩士研究生，研究方向：數學形態(tài)學。O29；O153.1MR（2000）Subject Classification：16H99；52C99；54A99A1672－0687（2016）04－0018－05責任編輯：謝金春*通信聯系人：國起（1957－），男，教授，博士
蘇州科技大學學報(自然科學版) 2016年4期2016-12-02
- 二值圖像邏輯與運算CNN模板的穩(wěn)定性設計
830012)?二值圖像邏輯與運算CNN模板的穩(wěn)定性設計李碩a, 魏小亭a, 李國東a,b(新疆財經大學a.應用數學學院;b.新疆社會經濟統(tǒng)計研究中心, 烏魯木齊830012)結合細胞神經網絡(Cellular Neural Networks)理論，提出了一類能快速實現二值圖像邏輯與運算的模板。對模板穩(wěn)定性的數學分析表明，只要模板參數符合文中定理的要求，CNN就能夠對兩幅二值圖像進行與運算。實驗仿真證明了LOGAND CNN在實際應用中的有效性及穩(wěn)定性設計
四川輕化工大學學報(自然科學版) 2016年4期2016-11-28
- 邊界保持的二值圖像放大算法
3)?邊界保持的二值圖像放大算法江巨浪，鐘倫超，王振東，吳翰(安慶師范大學 物理與電氣工程學院，安徽 安慶 246133)采用傳統(tǒng)的圖像放大算法處理二值圖像會產生明顯的鋸齒效應，從而影響圖像視覺質量。對此提出一種基于形態(tài)學的二值圖像放大算法。首先采用近鄰采樣法將圖像放大到指定倍數，然后運用像素補償法使圖像邊緣區(qū)域變得光滑。最后采用基于目標物像素占比約束的形態(tài)學腐蝕方法，解決圖像邊界外擴問題。實驗結果表明，該算法用于對二值圖像放大，不僅能有效消除鋸齒效應，還
安慶師范大學學報(自然科學版) 2016年3期2016-11-01
- AD采集中二值跳動分析及對策研究
09）AD采集中二值跳動分析及對策研究曹振華（蘇州經貿職業(yè)技術學院機電與信息技術學院，蘇州215009）0 引言二值跳動，指的是測量值在兩個值之間反復跳動，例如溫度測量儀表中顯示當前溫度的值一直在23和24之間跳動，這種跳動影響系統(tǒng)體驗感和穩(wěn)定性。本文以溫度測量系統(tǒng)為例，僅研究在反映真實溫度值情況下的二值跳動原因、危害及解決策略。1 AD采集模塊常見參數在嵌入式系統(tǒng)中，溫度值的獲取通常采用AD采集模塊和溫度傳感器搭配的方式實現，溫度傳感器自身限定了溫度測量
現代計算機 2016年24期2016-10-17
- 基于地址-事件表示的高速二值連通域標記方法*
-事件表示的高速二值連通域標記方法*閆石，徐江濤*，高志遠，王含宇 （天津大學電子信息工程學院，天津300072）摘要：為提高二值連通域標記的速度，將地址-事件表示AER（Address Event Representation）思想引入到二值圖像處理，提出了一種基于事件對等價標號的二值連通域標記方法。該算法無需多次遍歷圖像中的背景點和冗余目標點，首先將待標記的連通域以AER“事件對”的方式編碼保存，通過“事件對”的遍歷生成臨時標號和等價標記表；然后根據等
傳感技術學報 2016年3期2016-05-03
- 基于旋轉變換的二值形態(tài)算子的研究
集圖像的信息.在二值形態(tài)學中，將圖像視為集合，結構元素以平移變換的方式在圖像內部移動，對于圖像內部信息的收集則是通過集合的包含關系(序關系)和集合的交、并、余等運算為主要工具建立的二值形態(tài)算子實現的［1-4］.這樣意義的二值形態(tài)算子也稱為平移形態(tài)算子.本文在文獻［5］的基礎上，將結構元素移動的方式通過平面旋轉變換來實現，建立稱之為旋轉形態(tài)算子的相關理論，引入了基于旋轉變換的二值形態(tài)腐蝕、膨脹、開、閉算子，并對其性質進行了較為詳盡地研究.1 預備知識考慮E2
中南民族大學學報（自然科學版） 2015年2期2015-11-26
- 利用二值描述符的實時目標跟蹤算法
10038)利用二值描述符的實時目標跟蹤算法覃 兵,田 軍,查宇飛,張立朝,黃宏圖(空軍工程大學航空航天工程學院,陜西西安 710038)針對目標跟蹤過程中的速率低和存儲量大的問題,提出了一種新的利用二值描述符特征的快速穩(wěn)定的目標跟蹤算法.該算法首先在保持目標結構信息的情況下,通過尋找最優(yōu)正交矩陣對樣本進行旋轉聚類,將樣本從歐式空間投影到漢明空間,生成二值描述符.然后在粒子濾波采樣的框架下,通過計算目標與候選樣本的漢明距離確定目標跟蹤位置.實驗結果表明,當
西安電子科技大學學報 2015年5期2015-07-24
- 基于Gabor和二值疊加CS-LBP 特征的人臉表情識別
維數都較高。局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）[4]能描述圖像的局部紋理，但易受噪聲的影響。而隨著該方法的不斷深入研究，已涌現出許多改進的LBP新方法，如中心對稱局部二值模式（Center-Symmetric Local Binary Pattern，CS-LBP）[5-6]，局部定向二值模式（Local Directional Binary Pattern，LDBP）[7-8]在不同程度上提高了識別率。目前的一種研究方向是提
計算機工程與應用 2015年19期2015-04-16
- 除氧器水位保護誤動處理與防范措施
；當除氧器水位高二值液位開關（KKS編碼：LBD40CL204≥2400 mm）發(fā)出聯鎖信號時，聯鎖關閉除氧器水位調節(jié)閥，聯鎖開啟除氧器溢流閥；當除氧器水位低二值液位開關（KKS編碼：LBD40CL201≤1000 mm）發(fā)出保護信號時，延時10 s，停給水泵。#1、#2機組正常運行，協(xié)調方式投入，#2機組有功功率280 MW，除氧器壓力0.77 MPa、水位2234 mm，2A、2B電泵并列運行，2C電泵投聯動備用，主給水三沖量投入，2A電泵電流446
設備管理與維修 2015年9期2015-04-10
- 基于陰影變換的動態(tài)灰值形態(tài)算子的研究
于固定結構元下的二值形態(tài)算子的研究，隨后Serra、Heijmans等學者將二值形態(tài)算子理論的研究擴展到了灰值圖像形態(tài)算子理論的研究，如文獻[4-6]中作者通過陰影變換和表面算子的理論將函數與集合進行相互轉化，實現了數學形態(tài)學理論從二值形態(tài)學到灰值形態(tài)學的擴展.然而隨著形態(tài)學應用領域的不斷發(fā)展，基于固定不變的結構元進行圖像處理有時達不到理想效果，因此Beucher 、Debayle等很多學者基于空間變化(Spatially-Variant)的思想對自適應的
中南民族大學學報（自然科學版） 2014年3期2014-08-06
- 基于DCT的大容量二值水印嵌入新算法
WT與DCT嵌入二值水印雖取得了較好的實驗結果，但是嵌入的水印容量不夠大。傳統(tǒng)的基于DCT變換的二值水印嵌入算法通常是在8×8分塊系數矩陣中選擇一對中頻系數實現1bit水印信息的嵌入，以512×512灰度載體圖像為例，可實現64×64二值水印信息的嵌入。即使每塊系數矩陣選擇兩對共4個中頻系數實現2bit水印信息的嵌入，512×512灰度載體圖像僅能實現兩個64×64二值水印信息的嵌入。本文針對傳統(tǒng)方法水印嵌入容量較小的問題，提出的一種新的基于DCT的大容量
電子設計工程 2014年9期2014-03-16
- 基于誤差擴散的圖像二值化
30012）圖像二值化是圖像處理的基本技術，與灰度圖相比，二值圖像的傳輸與存儲更方便，因此二值圖廣泛應用于傳真、印刷和圖像數據的壓縮存儲等領域.目前，關于圖像二值化的研究方法主要分為6類：基于直方圖的二值化、基于聚類思想的二值化、基于熵的二值化、基于目標屬性相似度的二值化、基于空間的二值化和局部自適應方法［1－2］.雖然多數二值化算法可將圖像很好地壓縮，但二值后的圖像較原灰度圖會丟失很多重要信息，不能很好地保留原始圖像的細節(jié)特征，視覺效果較差.與通常的二值
吉林大學學報（理學版） 2014年3期2014-03-06
- 基于多載體的二值圖像信息隱藏算法
成數字化文檔，以二值圖像的方式存儲，因此在其中隱藏保護性信息尤為重要。目前適用于二值圖像的信息隱藏方法有圖像分塊嵌入法［1－7］、結構微調法［8］、游程修改嵌入法［9］等。文獻［4］將二值圖像分塊，根據每塊中黑白像素的個數不同，自適應地確定可嵌入秘密信息的比特數。文獻［6］提出了一個翻轉點選擇標準，利用STC（syndrome trellis codes）編碼算法實現信息的嵌入。文獻［9］把游程長度變化看作直方圖調整，從而組合了游程編碼和直方圖調整兩種技術
計算機工程與設計 2014年4期2014-02-09
- 時空混沌二值化方法研究
0072時空混沌二值化方法研究李紅燕，楊萬利裝甲兵工程學院基礎部，北京 1000721 引言密碼學中序列密碼的安全性依賴于偽隨機序列的隨機性和不可預測性。由于混沌系統(tǒng)可以提供具有良好隨機性能的偽隨機序列，因此在密碼學中具有很大的應用價值。將混沌實值序列直接應用于加密系統(tǒng)是不安全的[1]，也不實用，所以更多的應用是由混沌序列生成的二值序列。在擴頻通信系統(tǒng)中，抗干擾、抗噪聲、抗截獲、信息數據隱蔽和保密、多徑保護、抗衰落、實現同步與捕捉等都與擴頻序列的隨機性能密
計算機工程與應用 2013年21期2013-07-20
- 圖像隱寫容量歸一化研究
布不變，但不適合二值圖像隱寫。Tseng［6］提出了二值圖像的經典算法。它允許在二值圖像中的任何位置進行黑白像素修改，在一個的分塊中，若允許至多改變其中的兩個像素，則其最大的嵌入容量為但它只能適用于二值圖像中。Wu［7］基于圖像的連通性和平滑性的要求，依據二值圖像分塊的可修改度的分值提出的信息隱藏算法，隱藏容量和安全性與具體的圖像有關，而且完全不適于灰度圖像。通過對灰度圖像和二值圖像的特征分析，本文基于圖像LSB比特流的特點，提出了一種通用圖像的大容量隱寫
計算機工程與設計 2012年6期2012-05-04
- 基于周期線的模糊二值形態(tài)開路徑算法
基于周期線的模糊二值形態(tài)開路徑算法申雪利,張成斌 (中南民族大學數學與統(tǒng)計學學院，湖北 武漢 430074)數學形態(tài)學作為一門新的自動搜索圖形中2點之間的最短路徑技術引起了廣泛的關注。傳統(tǒng)形態(tài)學路徑算法由于結構元方向的不變性,并不能獲取圖形中2點之間的最短路徑。針對路徑的方向變化特征,提出了利用不同方向的周期線結構元的模糊二值形態(tài)開路徑算法,該算法不僅可獲取圖形中2點間的最短路徑,省略了Lin算法中的距離變換復雜過程,而且該算法簡單、易操作。周期線；模糊二
長江大學學報(自科版) 2011年19期2011-11-22
- 多級秘密信息隱藏方法
信息隱藏方法，而二值圖像的信息隱藏方法則相對較少。二值圖像即黑白圖像，在日常生活中的應用很廣泛，隨著全球信息數字化進程的日益加快，個人檔案、醫(yī)療記錄、學歷證書、專利證件、手寫簽名、設計圖樣、館藏圖書、機要文件等大批的重要資料，已掃描成數字化文檔以二值圖像的方式備存。顯然，與一般的灰度、彩色圖像或音、視頻相比，這些二值圖像的價值要昂貴得多。因此，在其中隱藏保護性信息也就顯得尤為重要[1]。1 基于置亂變換的多級分塊信息隱藏算法1.1 算法流程本文提出的信息隱
電子測試 2011年2期2011-06-13
- 基于模板匹配的車牌漢字識別方法及判別函數
一幅圖像進行灰度二值化后，白色部分像素值為1，黑色部分像素值為0。因此將兩幅圖像進行邏輯‘與’運算結果為:白＆＆白=白，白＆＆黑=黑，黑＆＆白=黑，黑＆＆黑=黑。以‘京’字為例，下圖分別表示了待識別字符‘京’與3個不同標準字符模板進行邏輯‘與’運算后的結果。圖3 與模板‘冀’匹配圖中(a)表示字符‘京’、‘津’和‘冀’的標準模板，(b)表示待識別的字符‘京’，(c)表示待識別字符與該模板運算后的結果。從圖中可以看出，待識別字符與相應的模板進行運算后得到的結
電子科技 2011年12期2011-06-01
- 數字水印中二值圖像信息隱藏方法研究
01)數字水印中二值圖像信息隱藏方法研究趙可新,劉振名(河北工程技術高等專科學校,河北滄州 061001)通過對數字水印技術和二值圖像信息隱藏方法研究,給出了二值圖像信息隱藏算法,有效提高了電子簽章系統(tǒng)的安全性。數字水印;二值圖像;信息隱藏;信息安全近幾年,政務電子化成為了社會數字化的一個新的發(fā)展方向,相關信息加密的技術的相對成熟以及對數字信息安全認證的廣泛需求,使得電子簽章技術得到了各行業(yè)的廣泛關注,成為信息安全傳輸的研究趨勢之一。電子簽章系統(tǒng)的技術基礎
河北水利電力學院學報 2011年1期2011-04-19
- 基于數字水印的二值圖像認證算法
9基于數字水印的二值圖像認證算法王春嫻1李會山2朱運利31.天津工業(yè)大學,天津,300160 2.軍事交通學院,天津,300161 3.北京電子科技職業(yè)學院,北京,100029提出了一種新的用于二值圖像完整性認證的水印算法。將二值圖像像素劃分為可翻轉像素和不可翻轉像素兩種類型;在水印生成過程中,將不可翻轉像素作為Hash函數的輸入生成與圖像內容有關的認證信息,并利用混沌序列對認證信息和圖像所有者信息進行加密生成水印信號;將水印信號替代可翻轉像素,完成水印的
中國機械工程 2011年6期2011-01-29
- 本影變換與灰值形態(tài)變換
430074)在二值形態(tài)變換的基礎上,通過引入本影和表面算子,給出了灰值形態(tài)變換的定義,較為全面地討論了本影變換和表面算子的相關性質以及以此為基礎所建立的灰值形態(tài)學變換的相關性質,并給出了詳盡的證明過程.本影變換;表面算子;灰值形態(tài)變換在灰值和二值形態(tài)學之間存在著密切的關系,這種關系可以用本影變換來描述[1].在一些文獻中對本影變換和灰值形態(tài)變換及其性質進行了討論,但都沒有系統(tǒng)地從本影變換出發(fā)建立灰值形態(tài)學,從而使得讀者對本影變換在連接二值形態(tài)學和灰值形態(tài)
中南民族大學學報（自然科學版） 2010年1期2010-08-31