一种基于JPEG压缩图像的信息隐藏方法

描述了一种基于JPEG图像的信息隐藏新方法.该方法用I/I矩阵在8×8子块DCT域的2m比特中低频量化系数的最低位中,最多修改[m/2]比特数据,即可嵌入m比特信息,有较高的数据嵌入率及较好隐蔽性.该方法已在计算机上进行了模拟实验,并获得了较好的结果.     

一种基于Polar码的可抗差错图像传输方法

Polar码是第一种理论上被严格证明能达到香农限的信道编码方法。结合Polar码的构造特点,提出了一种基于Polar码的可抗差错的图像传输方法,将传输图像进行离散变换后获取的频率分量与Polar码极化后信道的可靠性一一对应,然后进行编码传输。仿真结果表明,新构造的图像传输系统,能以较少的信息完成图像传输,同时达到较高的传输质量,具有良好的可抗差错性和较高的传输效率。     

一种基于提升小波变换的音频无损编解码方法

提出了一种基于整型提升小波技术的无损音频编解码方法,该方法在AVS（Audio Video Coding Standards）无损编码基线系统提案RM0框架基础上,通过增加整型小波提升模块,对音频信号进行分带处理,增强了带内信号的相关性,提高了信号的压缩比。最后通过与AVS无损编码基线系统RM0的对比,验证了该技术的有效性。     

一种基于服务总线的图像传输方法

针对传统 IT 系统架构下，系统灵活性与易扩展性不足的问题，提出面向服务架构 (Service-Oriented Architecture，SOA)是解决方案。在介绍了 SOA 及服务总线基本概念的基础上，以图像传输应用为例，提出了一种基于服务总线的图像传输方法，主要讨论了总线架构、发送端服务构件与处理流程，以及接收端的处理流程。该方法能够在满足图像传输功能基础上，更便捷地进行业务功能更新，从而提高系统的灵活性与可扩展性。     

一种改进型无损音频编码器的MATLAB实现

本文在探讨分帧、预测器、熵编码等设计技术的基础上,阐述了如何利用MATLAB设计、实现和分析无损音频编码器,同时完整地实现了音频信号的编解码。     

一种基于GSM的低码率语音信息隐秘传输方法

本文描述了一种将一路低码率2．4kb／s混合激励线性预测（MELP）语音信息隐藏在另一路GSM编码的语音中,通过公共信道隐秘传输的方法。可将机密数据嵌入GSM语音中对人耳不敏感的比特,每（2L＋1）可修改比特,可嵌入2三比特数据而最多只修改其中的三比特,具有较高的嵌入率。隐藏在GSM语音中的低码率信息码率最高可达3．4kb／s。该方法,计算复杂度不高,易于硬件实现,从而可满足实时隐秘传输的要求。该方法已用微型机在局域网进行了模拟实验,获得了较好的结果。     

基于嵌入矩阵的二值图像隐藏方法

描述了一种基于嵌入矩阵的二值图像信息隐藏方法,该方法将图像交叉分块后,计算各子块的可修改分值,根据可修改分值的大小选取子块的中心像素作为数据嵌入的位置;数据嵌入时,使用基于嵌入矩阵的信息隐藏方法,在嵌入同等数据量的同时,可有效地减少对原图像数据的修改.     

基于公用电话网的图像远程传输

文章就利用６４ｋｂｉｔ／ｓ的公用电话网实现远程图像传输进行了探讨，提出了一种传输方案，并进行了系统设计。     

基于改进LZO的高灵敏度图像无损压缩方法

针对测控装备图像传输中无损压缩的问题,提出了一种基于改进LZO(Lempel-Ziv-Oberhumer)的高灵敏度图像无损压缩方法.分析了无损压缩算法原理,根据高灵敏度图像特点,利用中值边缘预测消除空间冗余,改进LZO算法流程.试验表明:改进算法无损压缩效率高,性能稳定,能够满足任务图像实时无损的传输需求.     

一种基于自适应预测的医学图像高效无损压缩方法

随着数字化医学图像海量的增长及PACS系统的广泛应用,对医学图像进行高效的无损压缩已成为广泛关注的问题.本文提出一种基于自适应预测的无损压缩方法,该方法利用神经网络模型自学习的能力,自适应的调整预测器的预测系数.实验表明,该方法能有效去除X线医学图像的空间相关性,还能同时去除彩色医学图像的空间和谱间相关性,取得较高的压缩比,且编解码速度较高.     

基于灰度指纹图像信噪特征的无损压缩算法

本文提出了一个有效的针对灰度指纹图像的无损压缩算法.该算法通过将指纹图像的信噪特征融于新一代国际无损图像压缩标准的基本算法(基于上下文预测编码)而实现.该算法主要包括三个特色技术:基于纹线局部走向的分类预测、体现指纹微观纹理的扩展上下文以及基于成像仪器的分类熵编码器概率模型初始化.对一组真实数据及ISO标准图像的压缩结果表明该算法的压缩比居于国内外文献中的领先水平.     

基于网络行为特征的隐蔽通信模型研究

隐蔽通信技术是信息隐藏技术在通信保密领域的重要应用,是近年来信息安全领域研究的热点之一。文章提出一种基于网络行为特征的隐蔽通信模型,首先通过主机的网络行为特征判定两者之间通信最频繁通信特征,而后将秘密信息嵌入到多媒体载体中,最后将携带秘密信息的多媒体根据通信特征发送到接收方完成隐蔽通信。实验结果表明,该模型不仅能够将隐蔽通信行为掩盖于主机间正常的通信行为中,而且还可以提供较高的通信安全性。     

面向隐蔽双站反向散射网络的性能优化

针对双站反向散射通信（Backscatter Communication,BackCom）网络易遭受恶意窃听的问题,提出了隐蔽双站BackCom网络。推导了窃听者检测错误概率和BackCom传输中断概率来刻画其信息传输的隐蔽性与可靠性,并提出一种方法在满足隐蔽性约束下来进一步提高系统的传输性能。利用统计信道状态信息,在高信噪比条件下依次推导窃听者检测错误概率BackCom中断概率的闭合表达式。通过联合优化窃听者的检测阈值和BackCom发射机的反射系数,构建一个BackCom传输中断概率最小化的非凸多维资源分配问题。为了解决该非凸问题,采用块坐标下降法（Block Coordinate Descent,BCD）将其分解为两个子问题。在此基础上,深入分析子问题的结构特性并利用目标函数关于反射系数的单调递减特性设计一种基于BCD的迭代算法,以此求解转换问题。仿真结果验证了分析结果的正确性并且所提方案能够提升基准方案的性能,当传输速率为0.1 Mb/s时,系统的中断概率能够降低至10-2;对于较大传输速率,系统的中断概率仍保持在10-1以下。     

一种新的隐蔽通信算法

近年来,在通信领域隐蔽通信技术正越来越受到重视.本文提出了一种新的实时隐蔽通信算法,该算法利用了混沌序列具有容易生成、对初始条件敏感,以及具有白噪声的统计特性等特点,有效地解决了隐蔽通信技术的两个问题:同步以及突发信息的接收.实验结果表明这种算法是非常有效的.     

一种图像自适应预测分组编码无损压缩方法

结合经典无损预测编码方法和变长编码思想,提出了一种有自适应性的预测分组编码方法.通过自适应预测编码对不同纹理特征的图像均能有效地做去相关性处理,再结合图像数据分布规律通过分组编码实现图像的无损压缩.实验结果表明这套方法具有高压缩比和高压缩效率的特点.     

图像灰度级动态分段的无损压缩编码方法

文中提出了一种新的无损图像压缩编码方法．通过对图像灰度值按四种情况进行动态分段编码压缩,对于不同的图像会有不同的分段选择,因而具有一定的自适应性．实验证明,这种压缩方法具有很好的压缩效果．     

图像无损压缩的预测编码及量化误差处理

本文提出了一种基于预测编码并对量化误差进行四叉树编码从而实现对灰度图像无损压缩的方法。采用固定预测系数的算法，使得预测过程速度很快；通过四叉树编码方法处理量化误差，避免了对小数编码和处理这一复杂的过程。整个实现过程十分简单，实验结果显示，图像通过预测器后的平均码长明显小于原始图像的熵。     

一种基于改进的SOFM神经网络的图像无损压缩方法

在介绍矢量量化和自组织特征映射神经网(SOFM)的基础上,针对SOFM算法的特点对其进行了几个方面的改进,提高了SOFM网络的性能。采用改进后的基于SOFM的矢量量化技术对图像进行无损压缩编码,码书设计时间减少了约70%,图像效果、编码质量均有所提高,实验结果表明了本算法的压缩比比传统的差值编码(DPCM)无损压缩最高可提升40%,证明了算法的有效性。