一种基于H.264预测模式的数字栅格地图数据隐藏算法

针对数字栅格地图数据网络分发中安全高效的需求,提出了一种基于H.264/AVC的数据隐藏算法。首先,结合H.264帧内编码特点,根据方向近似性对H.264视频4×4亮度块的9种帧内预测模式进行分组;然后,在分析当前块所采用的预测模式和数字栅格地图数据特征的基础上,建立数字栅格地图数据和预测模式之间的映射关系,根据此映射关系实现数字栅格地图数据的隐藏。实验结果表明,该方法有效降低了数据嵌入引起的视频失真强度,限制了视频位率的增加;嵌入和提取方法简单快速,保证了数字栅格地图数据网络分发的效率和安全性。     

一种安全的双向匿名口令认证方案

改进了Hwang-Yeh方案,提出了一种新的匿名口令认证方案.新方案采用匿名和隐藏口令等方式,弥补了Hwang-Yeh方案的安全缺陷,能抵抗更多的安全攻击,如服务器欺骗、伪造攻击等.新方案与Hwang-Yeh方案、Peyravian-Zunic方案以及Peyravian-Jeffries方案进行了安全性比较分析.结果表明,在不安全网络通信中,新口令认证方案具有更高的安全性和实用性.     

Landsat 8劈窗算法精度评价及适用性分析

针对Landsat 8数据的两种地表温度反演算法:Jiménez-Mu(n)oz(JM)和Offer Rozenstein(OR)劈窗算法,利用辐射传输模型模拟分析算法的绝对精度以及平均绝对精度随参数的变化关系.基于误差传递理论,分析对比两种算法的总精度,在此基础上评价两种算法的适用条件.结果表明:(1)JM算法高估地...     

基于改进SIFT算法的视频图像序列自动拼接

本文提出了一种自适应帧采样和限定特征提取区域的拼接方法,根据帧间重叠率和帧间隔建立线性模型,并把各帧图像对准到其前后的关键帧上。在特征点提取方面,提出了一种改进的SIFT算法进行特征点提取,并采用随机采用一致性(RANSAC)方法来更新匹配点,在图像融合中采用线性加权渐入渐出的自然融合算法。实验结果表明:该方法对一般场景能稳定的抽取到关键帧,并进行拼接,取得了较好的拼接效果。     

chi-square检测算法的特性分析研究

对图像信息隐藏chi—square检测算法的特性进行了剖析，介绍了改变隐藏载体的分布特性、非LSB（Ieastsignificantbits）嵌入和随机嵌入三种抗检测的算法思想，分析了EzStego v2．0b3和Jstegv4．0隐写软件隐藏算法存在的弱点，并进行了改进，达到了抵御chi—square检测法的目的。     

一种无人机视频帧自动拼接方法

无人机视频帧具有低对比度和色彩可读性差等缺点,为了解决这些问题并从视频中自动获取视频帧,本文提出一种无人机视频帧自动拼接方法。首先介绍相位相关理论,并推导出指定重叠度视频帧提取公式,在此基础上进行指定重叠度视频帧的自动提取;最后利用改进的SURF算法完成视频帧的匹配和拼接。实验结果表明本文采用的方法能实现视频帧的自动提取和快速拼接。     

基于多重单应性变换的改进ViBe算法

针对目前运动目标检测领域内较流行的ViBe算法不适用于动态相机的问题,根据平面间变换为单应性变换的事实,提出了一种基于多重单应性变换的改进ViBe算法。利用ORB(oriented fast and rotated brief)特征点匹配与随机抽样一致（random sample consensus,RANSAC）算法,计算得到相邻帧的不同平面的变换关系;采用全局光流补偿算法消除运动目标上的特征匹配点对,避免多重单应性变换中包含运动平面的变换;根据多重单应性变换改进ViBe算法的前景判定与背景模型更新,使改进算法适用于运动相机采集的数据。在公开视频数据集CDnet 2014与Complex Background Dataset上进行了相关实验,实验结果证明,改进算法能在尽量保留真实运动目标区域的同时,大幅度消除相机运动带来的影响,且在精度、特异性以及虚警率上表现出色,实时处理效率能达到20帧/s。     

基于可见性预处理的地形模型视相关简化算法

提出了一种基于可见性预处理的点删除简化算法。该算法针对海量地形数据,首先建立了高效的空间索引系统,利用这一索引系统快速完成了视锥截取、背面剔除和隐藏面消除等可见性测试,再对预处理后的网格模型依据顶点曲率大小进行点删除简化。实验表明,采用可见性预处理可大大提高绘制速度,并且绘制帧速率基本独立于模型的复杂度。     

大范围复杂三维场景并行绘制实时帧同步技术

针对复杂三维模型在实时绘制过程中的帧同步策略,该文提出改进。基于Windows集群开发了一种sort-first数据分布式体系结构的并行图形绘制系统;基于缓存交换技术提出一种多路并行的帧同步算法来提高集群的通信效率。在Windows集群系统上进行了验证实验,结果表明:(1)该算法较大程度地提高了集群的帧同步性能并缩短了同步重建时间;(2)集群并行系统有效地完成了大范围复杂三维GIS场景的流畅绘制显示。     

一种抗裁剪的遥感影像数字水印算法研究

该文提出一种可有效抵抗裁剪攻击的遥感影像数字水印算法.该算法充分考虑了国土资源遥感影像的特点,在水印嵌入方案中,在传统LSB算法的基础上提出了一种改进的水印算法.把异或算子引入水印处理中,避免了传统LSB算法易于被提取被识别的缺点;在水印提取方案中,采用与哨兵位匹配技术提取出最优的水印信息.实验结果表明,该水印方案具有良好的不可见性,能有效保护国土资源遥感影像的安全性及版权问题,对影像的裁剪操作具有较强的鲁棒性,对海量数据处理具有高效性.     

一种基于HVS和自适应小波变换的彩色图像水印算法

数字水印技术是实现数字产品产权保护的一种新方法。本文提出了一种基于HVS和自适应小波变换的彩色图像水印改进算法。首先利用改进的自适应小波变换对原始图像进行处理,然后采用混合置乱算法对水印图像进行处理。同时根据HVS的特点来确定水印的嵌入强度。实验证明这种算法具有较好的隐蔽性,对各种图像处理操作是鲁棒的。     

AR模型中AO类异常值探测及其在GPS卫星钟差预报中的应用

基于EM算法,提出一种AR模型中AO类异常值(additive outlier)探测的算法。该算法可同时进行AR模型拟合与AO类异常值探测,并可有效地解决成片AO类异常值探测时所产生的掩盖和淹没问题。最后,将本文算法应用于GPS卫星钟差预报之中。本文算法可以准确探测出钟差历史观测序列中的AO类异常值,并可对卫星钟差进行精确预报。     

图论算法的无人机影像匹配特征点粗差剔除

无人机影像匹配过程中,粗差是不可避免的,因此,获取稳健性较高的特征点进行无人机影像匹配至关重要。传统的方法是采用经典的RANSAC算法进行粗差剔除,该算法受抽样次数、误差阈值的影响,还会残存部分误匹配的特征点。利用图论原理,对SIFT算法提取的特征点进行预处理,通过构建特征点的能量函数剔除能量较低的特征点,可以提高匹配特征点的稳健性,减少特征点的粗差。本文提出了一种新的方法,将图论算法与经典的RANSAC算法相结合进行粗差剔除。该方法命名为GSIFT-RANSAC算法,利用该算法可以提高特征点的稳健性,获取高精度的单应矩阵。采用两组无人机影像进行验证,本文提出的算法与单独利用图论剔除特征点的算法相比,粗差剔除率分别提高了5.31%和14.29%,说明该方法效果较好。     

修正扩维无迹卡尔曼滤波算法研究

在脉冲星导航中,角位置误差是主要的误差源之一。因此本文基于X射线脉冲星导航,提出了一种修正扩维无迹卡尔曼滤波(MASUKF)算法进行角位置误差的改进。MASUKF算法在原扩维无迹卡尔曼滤波(ASUKF)算法的基础上加入了Roamer延迟的高阶项,并将其作为误差项,将修改后的误差项代入状态方程与量测方程中,即可进行仿真分析。在仿真中,首先将ASUKF算法与UKF算法进行对比仿真模拟试验,结果显示ASUKF算法能显著地提高约45 m的定位精度,在X、Y、Z 3方向的速度误差估计精度约提高了20%;然后比较ASUKF与MASUKF算法,结果显示MASUKF算法较ASUKF算法的速度误差与位置误差的估计精度均提高2%以上。     

基于手机传感器和互补滤波的行人航向解算

目前行人航迹推算逐渐成为室内定位研究与应用的热点。针对利用陀螺仪推算行人航向时存在较大累积误差的问题,本文提出了一种基于智能手机传感器的行人航向解算算法。该算法根据陀螺仪输出的角速度数据与手机传感器参数计算合适的阈值,实时调节PI调节器的误差补偿系数,对预处理后加速度计和磁力计数据解算的航向角进行补偿,并与陀螺仪数据互补滤波融合,得到融合后的航向角。试验基于低成本智能手机,分别在磁场强弱环境下采集手机传感器数据,对比分析本文算法与传统互补滤波算法及九轴数据融合算法在推算行人航向时的精度。试验结果表明,在室内磁干扰较强的环境下,本文算法与传统互补滤波算法、九轴数据融合算法相比定位精度分别提升了68.4%和65.9%,平均航向误差分别减小了3.4°和1.8°,验证了本文算法有较好的抗磁干扰性能,提高了行人航向角解算的可靠性。     

一种基于跳距修正的物联网中节点定位算法

针对传统的DV-Hop算法存在较大定位误差的问题,提出基于狮群优化算法的节点定位(NLLSO)算法. NLLSO算法从估计最小跳数、修正平均跳距误差和定位算法三方面进行改进,进而降低定位误差. NLLSO算法用不同通信半径传递Beacon包,进而提高估计最小跳数值的精度.同时,通过引入权值参数修正平均跳距的估计值.最后,通过狮群优化算法(LSO)估计未知节点位置.仿真结果表明:NLLSO算法的定位精度高于传统的DV-Hop算法.     

Improved adaptive filter with application to relative navigation

An improved adaptive Kalman filter algorithm is presented to model error and process noise uncertainty. The adaptive algorithm for model error is obtained by using an upper bound for the state prediction covariance matrix. The process noise is estimated at each filter step by minimizing a criterion function, which was determined by measurement prediction. A recursive algorithm is provided for solving the criterion function. The proposed adaptive filter algorithm was successfully implemented in GPS relative navigation for spacecraft formation flying in high earth orbits with real orbit perturbations. Software simulation results indicated that the proposed adaptive filter performed better in robustness and accuracy compared with previous adaptive algorithms.     

改进的粒子滤波及其在GPS动态定位中的应用

针对城市环境中GPS动态定位系统的特点,提出了一种基于粒子滤波的GPS动态定位算法。与传统卡尔曼滤波算法相比,该算法利用观测伪距误差分布建立重要的密度函数,能够处理噪声符合非高斯分布的情况,且无需对观测方程线性化,提高了GPS动态定位的精度。通过实际算例分析,验证了该算法的有效性。     

基于打印机和视觉模型的阶调误差扩散算法的研究

提出了一种基于打印机模型和视觉模型的阶调误差扩散算法。这种基于模型的半色调方法是利用打印机的特征和人类的视觉特性使打印图像的质量达到最佳。为了保证根据阶调不同获得最优矩阵，使用基于人眼视觉模型的误差算法对半色调结果进行评价。     

基于衰减因子的虚拟应答器信息融合方法研究

针对虚拟应答器(VB)信息融合时使用Kalman滤波易出现滤波发散的问题,提出了基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的信息融合方法. 首先采用自适应滤波动态调节噪声统计特性参数,抑制滤波发散,在预测误差方差矩阵中引入衰减因子,减小陈旧数据的影响进而提高滤波精度,最后进行仿真实验,将所提出的滤波算法与Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波在VB的位置误差和速度误差上进行对比. 仿真结果证明:在相同的时间内,本文所述算法在VB的定位误差上具有显著优势,具有较好地稳定性.