甘肃省科技攻关计划(2GS035-A052-011)
- 作品数：48 被引量：159H指数：7
- 相关作者：张贵仓赵学锋魏伟一秦娜杨小东更多>>
- 相关机构：西北师范大学兰州理工大学甘肃畜牧工程职业技术学院更多>>
- 发文基金：甘肃省科技攻关计划甘肃省自然科学基金教育部科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信机械工程文化科学更多>>
- 基于细胞自动机的迷宫问题求解被引量：1
- 2006年
- 提出了一种在计算机上求解迷宫问题的新方法,将迷宫布局看作只有2种状态的点阵,利用细胞自动机的演化规则消除了迷宫中的分支,最后只保留迷宫中真正的通道.通过实验说明了该算法的可行性.
- 赵学锋张贵仓王治和
- 关键词：细胞自动机
- 基于图像特征和HVS的数字水印算法被引量：5
- 2006年
- 提出了一种基于图像的统计特征与人类视觉系统相结合的水印嵌入方法.原始图像经4级小波分解后,在除低频子带与第一层子带之外的子带中选择重要系数,结合视觉掩蔽模型嵌入水印,实验仿真表明水印是不可见的,并且具有较好的鲁棒性.
- 杨俊张贵仓张国治
- 关键词：数字水印离散小波变换人眼视觉特性
- 新的基于小波对比度的LSB密写被引量：2
- 2010年
- 利用图像块的小波对比度可以判定图像各像素的LSB(Least Significant Bit)嵌入深度,以提高嵌入容量并保持载密图像的质量。提出了一种新的基于小波对比度的密写方案,将图像块像素的低4位置0后进行小波变换并计算小波对比度作为嵌入深度的判决信息,由嵌入深度逐块逐像素密写。实验结果表明,该方法不仅保持了较高的嵌入容量,而且提取秘密信息时不需任何附加信息。
- 魏伟一李战明
- 关键词：密写小波变换小波对比度
- 基于小波包分解的数字水印算法被引量：2
- 2011年
- 从小波包域水印算法的现状出发,提出了一种小波包域的图像水印算法,采用较大灰度级图像作为水印,实现了一种小波包域灰度图像水印算法,该算法在水印类型和信息量方面是一个较大的突破,对比实验结果表明,在大多数鲁棒性能攻击测试中,与传统小波包域水印算法相比,该算法提取水印的归一化相关系数NC值更大,水印性能更优越。实验结果证明了算法的可行性。
- 潘禄生
- 关键词：数字水印小波包变换灰度图像分块处理
- 基于Bézier混合的数字图像隐藏
- 2011年
- 将Bézier曲线方程引入数字图像隐藏,提出了n次Bézier混合图像,混合精度的定义,分析了混合精度与混合次数之间的关系。给出了控制混合图像质量的参数和方法。实验表明该方法具有一定程度的鲁棒性,该方法还可应用到数字水印的研究和应用中。
- 蓝鹏张贵仓
- 基于小波域灰度拉伸的Ostu图像分割被引量：9
- 2009年
- 针对Ostu分割方法简单有效但不适用于没有明显双峰直方图图像分割的问题,提出了一种基于小波域灰度拉伸的Ostu图像分割方法,结合小波变换和最大类间方差分割的原理对图像进行灰度拉伸和边缘信息增强后再利用Ostu方法进行分割.实验结果表明,新的分割方法在没有明显增加计算复杂度的情况下增大了Ostu方法的普适度,保留了更丰富的细节成分,提高了分割精度.
- 魏伟一
- 关键词：图像分割小波变换灰度拉伸OSTU
- 一种基于DCT域系数的信息隐藏算法被引量：11
- 2005年
- 提出了一种盲信息隐藏算法,通过调整DCT系数,将秘密信息嵌入在数字图像中.该算法具有较大的数据隐藏能力,在秘密信息的提取过程中不需要原始图像的参与.计算机实验结果表明,所隐藏的秘密信息可以被有效地恢复.
- 赵学锋张贵仓王小牛
- 关键词：数字图像DCT系数信息隐藏
- 基于堆的最小连通支配集高效近似算法被引量：2
- 2011年
- 提出一种解决连通网络图上连通支配集(CDS)问题的贪心近似算法。利用堆结构逐步选出支配节点,将支配节点加入由之前已确定节点组成的树中,完成网络图中支配树的构造。通过计算堆操作次数,分析算法在平均情况下的时间复杂度。在随机网络模型上的模拟实验结果表明,与已有算法相比,该算法可以得到点数更少的连通支配集。
- 赵学锋杨海斌张贵仓
- 关键词：最小连通支配集
- 两跳支配集的高效近似算法
- 2011年
- 提出一种求解连通图2-hop支配集(2-DS)的贪心算法.首先将图中每个节点和其两跳邻居节点连接,然后在此基础上求图的2-hop支配集,最后采用修剪规则剔除支配集中的冗余节点.由于支配点支配2-hop内的邻居节点,从而构造出较小的支配集.仿真结果表明,新算法优于其他已有算法.
- 赵学锋王占华高红玉
- 关键词：贪心算法
- 一种改进的基于密度的聚类算法被引量：20
- 2012年
- 聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究方向,在基于密度的聚类算法DBSCAN的基础上,提出了一种改进的基于密度的聚类算法,该算法在核心点的邻域扩展中不再将邻域内的点作为种子点,而是按顺序选择一个邻域外未被标记的点作为种子点,然后分不同情况进行相应的聚类扩展,此算法可以有效减少聚类中核心点邻域重叠区域查询的次数和运行的时间,实验测试结果也表明该算法聚类的效率和质量明显优于DBSCAN算法.
- 许虎寅王治和
- 关键词：DBSCAN聚类
