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961.
无线传感器网络是一种新的应用型网络,被认为是未来改变世界的十大技术之首,有着广阔的应用前景。近年来,随着无线传感器网络受到越来越多的关注与应用,其安全问题也变得越来越重要。首先分析了无线传感器网络的特点,并在其基础上讨论了传感器网络的易受的安全威胁及安全需求,然后重点研究了SPINS安全协议,并针对其依赖基站的弱点提出了一种变换基站的改进方案。 相似文献
962.
基于FEKO 的微波成像研究 总被引:1,自引:0,他引:1
雷达为了快速识别目标,需建立相应的目标特性库,现有的得到目标特性的方法有实测法和仿真法,实测法耗时耗力又耗钱,不能大量使用。而目前的仿真方法将电磁计算和成像分开进行,不利于快速及准确成像。本文使用MATLAB 编写成像系统,通过后台调用FEKO,将FEKO 建立的模型计算远场来模拟回波,将计算结果成一维距离像和二维ISAR 像,从而大大提高了成像速度和精度。 相似文献
963.
低功率微处理器的储存空间比较小,如何用其实现FFT变换一直是一个比较重要且很难实现的问题。详细介绍了实现FFT的具体算法包括低功率微处理器的固有缺点,采集样本需要注意的问题及其程序实现,加窗程序以及在实现过程中应注意的问题。在低功率微处理器中实现了FFT变换,结果表明所设计的方法在低功率微处理器中具有良好的性能。 相似文献
964.
965.
966.
基于模糊PCNN的小波域超声医学图像去噪方法 总被引:2,自引:1,他引:1
在分析了斑点噪声和PCNN的特点的基础上,将PCNN引入到小波域中,并结合小波软阈值去噪思想,提出了基于PCNN的超声医学图像软阈值去噪方法(ST-PCNN),该方法的优点是实现了在小波域中利用PCNN来识别高频信号的小波系数,并采用相应的方法处理小波系数,改善了PCNN难以确定斑点噪声的位置和采用固定阈值造成高频信号损失的缺点,更好的保留了低于固定阈值的高频信号的小波系数;在此基础上,将模糊算法引入到PCNN模型中,进一步提出了基于模糊PCNN的小波域超声医学图像去噪方法(F-PCNN-WD),该方法利用模糊算法来去除PCNN点火过程中大于点火阈值的斑点噪声的小波系数,以更好的去除斑点噪声。实验结果表明,ST-PCNN和F-PCNN-WD方法不仅能够有效地去除噪声,而且能够很好的保留图像的边缘和细节信息。 相似文献
967.
基于背景位平面向低位位移的ROI压缩算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对JPEG2000中一般位移法消耗大量的比特数编码形状信息和最大位移法不能控制感兴趣区域(ROI)与背景(BG)区域相对质量的问题,以及经典多级树集合分裂(SPIHT)压缩算法中忽略小波子带兄弟间相关性的缺点,提出了一种应用于ROI压缩编码的BG位平面向低位位移的移位方法,并对SPIHT压缩编码算法的零树结构进行了改进,在解码端即使BG部分未被反向平移,仍能有较好的结果。通过缩小BG幅值及改进零树结构的SPIHT压缩算法的仿真实验表明,该方法实用有效,适用于较大压缩比及低码率传输的情况。 相似文献
968.
基于小波变换和相对量化的图像数字水印算法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种基于分块小波变换和相对量化的图像数字水印算法。由于在算法中采用了量化嵌入策略,从而在提取水印时无需原始图像和原始水印。实验结果表明,该算法对嵌入的水印具有很好的透明性,对亮度和对比度调整攻击具有非常强的稳健性,对JPEG压缩、重采样、颜色抖动、平滑和加噪声等常见的图像处理攻击具有很强的稳健性,并且算法思想简单、步骤简便和容易实现。 相似文献
969.
基于人眼视觉特性的遥感图像融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
首先提出基于非下采样Contourlet变换(NSCT,Nonsubsampled Contourlet Transform)的人眼视觉相对对比度灵敏度函数(RCSF,relative contrast sensitivity function)和绝对对比度灵敏度函数(ACSF,absolute contrast sensitivity function)。然后提出了基于人眼视觉对比度灵敏度函数(CSF,contrast sensitivityfunction)的遥感图像融合算法(IFA-CSF,image fusion algorithmof human visual contrast sensitivity function)。IFA-CSF采用NSCT作为多尺度变换工具,对单方向高频子带采用ACSF融合,对多方向高频子带采用RCSF融合,并对8方向高频子带采用先方向分组再融合的方法。实验结果表明,IFA-CSF优于基于传统CSF和基于局部能量的图像融合算法。 相似文献
970.
针对基于像素值的图像质量评价方法忽视图像结构信息和需要完全参考图像等问题,提出了一种基于Contourlet域奇异值分解CW-SVD,部分参考图像质量评价方法(contourlet weighted singular value decomposition)。在Contourlet域中,利用奇异值向量对图像结构的表征能力,结合人眼视觉敏感性确定每个子带的视觉权重,得到每个子带的评价测度,再综合得出图像的最终评价指标。实验表明,该方法应用于4种类型的降质图像质量评价时,比峰值信噪比(PSNR、MSSIM)等算法具有更好的稳定性和更好的主客观评价一致性。 相似文献