搜索结果: 1-14 共查到“计算机科学技术 K-SVD”相关记录14条 . 查询时间(0.046 秒)
在图像被大噪声污染或具有较低分辨率时,传统的偏微分方程(PDE)模型的稳态解会产生明显的阶梯效应,恢复图像质量较差。针对此缺点,提出了一种新的基于K-奇异值分解(K-SVD)的PDE图像恢复方法,并应用于毫米波(MMW)图像的恢复。K-SVD是一种图像稀疏表示方法,对图像进行稀疏估计的同时实现去噪,对噪声方差较大的图像具有较好的去噪鲁棒性。首先采用K-SVD对MMW图像进行去噪,对去噪图像再应用全...
一种提高SVD滤波性能的新方法
奇异值分解 图像去噪 方向检测 自适应滤波
2010/3/26
提出一种提高SVD滤波性能的新方法。基于奇异值分解滤波可以有效地分析水平（垂直）方向的图像特性。根据图像的局部方向，自适应地调整待滤波区域的形状，使重采样后局部区域中的边缘垂直或水平，再对局部区域进行奇异值分解滤波；所得的结果加权平均，得到信号估计值。将这一算法应用于图像去噪，实验结果表明，新方法可以有效地提高SVD的滤波性能。
针对现有适用于图像的数字水印对信号处理和几何失真比较敏感的问题，提出一种稳健的数字图像水印算法。该算法先对整个图像应用三级离散小波变换，再对低频域运用奇异值分解，并通过修改奇异值，嵌入经过混沌置乱的水印图像的奇异值，在小波变换域的中频系数上嵌入水印信息。水印检测时，分别在中频区域和低频提取水印并进行比较，采用效果较好的水印作为检测水印。实验结果表明，该方法对一般的信号处理操作及几何攻击等均具有较好...
基于Hilbert扫描和SVD的小波域图像水印算法
Hilbert扫描 小波域 奇异值分解（SVD）
2009/12/3
为了提高水印的安全性、鲁棒性和不可见性，提出了一种基于Hilbert扫描和SVD（Singular Value Decomposition，奇异值分解）的小波域图像水印技术。算法以一幅有意义的二值水印图像为水印信号。首先对原始图像进行一层小波变换，对低频分量进行图像分块，并对每一个图像块进行SVD。利用了SVD的单向非对称性和正交矩阵的性质，给出了一种自适应水印方案。同时，利用了Hilbert扫描...
基于小波掩模的自适应图像SVD水印算法
数字水印 小波掩模 奇异值分解
2009/9/18
基于小波掩模给出了一种奇异值分解盲水印算法，算法自适应于图像特征。算法用重要小波系数确定不同图像特征对应的量化步长，以达到最大化水印嵌入强度的目的，在透明性和鲁棒性之间实现了较好的平衡。实验结果表明，对于常见的图像处理操作均有较好的鲁棒性。
基于SVD的协同过滤算法的欺诈攻击行为分析
协同过滤 推荐系统 欺诈攻击
2009/7/29
协同过滤是一种个性化推荐系统最常用的技术，但它对用户概貌信息较为敏感，欺诈攻击者很容易通过注入有偏差的用户概貌使系统的推荐结果有利于他们。研究表明欺诈攻击的攻击模型、攻击成本对攻击性能有不同程度的影响。针对这个问题，实验分析基于奇异值分解（SVD）的协同过滤算法在不同攻击模型下的性能表现，并以三种评估参数分析不同填充规模和攻击规模对攻击效率的影响。
基于Block-SVD的小波域彩色图像数字水印算法
Arnold变换 分块奇异值分解 离散小波变换
2009/7/21
提出了一种基于Arnold变换和分块奇异值分解（Block-SVD）的小波域彩色图像数字水印算法。该算法采用彩色图像作为载体，灰度图像作为水印，增加了嵌入的信息量。仿真结果表明，该算法具有时间效率高、水印不可见性好、抗攻击能力强等特点，在版权保护方面具有一定的应用价值。
SVD与小波变换相结合抑制面波与随机噪声
面波 随机噪声 地震记录
2009/6/11
为了从含强面波干扰和随机噪声的地震记录中提取有效信号,将每条面波同相轴旋转为水平后,用奇异值分解（SVD）方法恢复出来,再从原始地震记录中消除面波,最后用小波变换方法滤除部分随机噪声。根据同相轴走向与SVD第一奇异值、第二奇异值之间的关系,提出了一种新的判别最佳面波同相轴走向的依据,并用于处理合成地震记录,有效地去除了面波。
基于相关性和SVD技术的盲隐写分析算法
相关性 奇异值分解 特征向量
2009/1/16
针对图像分块离散余弦变换(DCT)域加性噪声隐写和基于奇异值分解（SVD）技术，提出了一种新的盲隐写分析算法。分析研究了载体图像和掩秘图像统计特征，建立了能够全面反映DCT系数相关性的数学模型；采用SVD技术提取图像特征，构建特征向量和盲隐写分析判决函数。试验结果证明：该算法检测可靠率在90%以上，综合性能比一般的隐写分析方法有明显提高。
切线距离的SVD方法在汉字识别细分问题中的研究
手写体汉字识别 切线距离 细分类
2009/1/6
针对手写体汉字字形变化复杂，而传统的欧式距离对汉字形变比较敏感。将基于切线距离的SVD分解选取切线向量方法应用于大字符集脱机手写体汉字识别细分类中，取得了较好的识别结果。实验证明，采用SVD选取切线向量的方法具有较好的通用性和重复性，适合应用于手写体汉字识别。
一种基于SVD的镜头边界检测方法
SVD 视频特征提取 视频特征矩阵
2008/12/25
为了有效地进行视频镜头边界检测，在简要介绍了现有的镜头边界检测基本方法的基础上提出了基于SVD的镜头边界检测方法。该方法通过特征提取来构造视频特征矩阵，经过SVD变换得到特征值矩阵，然后将特征值矩阵映射到向量空间，最后通过分析向量间的夹角来判断镜头的变化。实验结果表明，在镜头边界检测性能上优于已有的基于帧差的双阈值镜头边界检测方法。
基于DWT-SVD与量化相结合的盲水印算法
盲水印 离散小波变换 奇异值分解
2008/12/3
提出了一种新的盲鲁棒水印算法，它充分利用了小波变换的多分辨特性和矩阵奇异值分解的能量稳定特性，通过量化的方法将二值水印嵌入到原始图像的低频区域中，在水印的提取过程中不需要原始图像参与。实验证明,该水印算法的鲁棒性较好，具有不可见性，比Sun算法的性能有所提高。
基于小波域SVD的彩色图像自适应水印方案
水印 认证 奇异值分解
2008/3/12
提出了一种针对彩色图像认证的半脆弱水印方案，彩色图像亮度信息通过线性变化处理后进行离散小波变换（DWT），对低频子图分块后进行奇异值分解（SVD），将置乱后的二值水印信息通过自适应量化嵌入到奇异值中实现内容认证。线性变化处理能改善由水印带来的对彩色图像明暗度的影响，同时利用一维Tent混沌的特性构成混沌二维置换网络，只需要一个初值，使算法更加简单。由实验结果表明该算法对JPEG压缩稳健，而对恶意操...
关于SVD与PCA等价性的研究
正常正交分解 主成分分析 Karhunen-Loève分解 奇异值分解
2007/11/1
利用矩阵的Frobenius范数对奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）的正规正交基的最优性给出了一种新的证明，论述了SVD与主成分分析的等价性.