任意形状图形的灰度掩模图的设计系统研究_杜立群
- 格式:pdf
- 大小:1.05 MB
- 文档页数:7
基于灰度变换的图像隐藏方法探讨
薛凯娟
【期刊名称】《科技情报开发与经济》
【年(卷),期】2006(016)022
【摘要】随着信息技术的飞速发展,图像已成为人们传递信息的主要载体.介绍了基于灰度变换的图像隐藏算法,分析比较了几种常用的图像隐藏方法.
【总页数】3页(P220-222)
【作者】薛凯娟
【作者单位】山西工程职业技术学院,山西,太原,030009
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.灰度变换在图像隐藏领域的应用 [J], 薛凯娟
2.基于灰度变换及边缘检测的脑地形图像识别算法的研究 [J], 陈新磊
3.基于灰度变换与两尺度分解的夜视图像融合 [J], 朱浩然; 刘云清; 张文颖
4.基于混合灰度变换Retinex的视网膜图像增强 [J], 宛楠;张义
5.基于图像灰度变换的OTSU阈值优化算法 [J], 娄联堂;何慧玲
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
三角白化权函数的灰色评估模型1.引言1.1 概述概述部分旨在介绍本篇文章的研究背景和主要内容。
本文关注的主题是三角白化权函数的灰色评估模型,该模型在灰色评估中具有重要应用价值。
灰色评估是一种定量分析方法,用于评估和预测一些缺乏完备信息的系统或问题。
然而,传统的灰色评估模型存在一些局限性和不足之处。
为了克服这些问题,近年来,研究人员提出了一种新的灰色评估模型——三角白化权函数。
该模型通过引入权重因子,能够更准确地评估和预测系统的状态或发展趋势。
本文将首先介绍三角白化权函数的基本原理和定义。
然后,将探讨灰色评估模型的基本原理,包括建模、评估和预测的方法。
接下来,将重点讨论三角白化权函数在灰色评估模型中的应用,以及该模型相对于传统模型的优势和局限性。
通过本文的研究,读者将了解三角白化权函数的概念、原理和应用,以及灰色评估模型在实际问题中的应用和价值。
同时,读者还可以对该模型的优势和局限性有更深入的了解,从而能够更好地应用该模型进行系统评估和决策分析。
总之,本文旨在介绍三角白化权函数的灰色评估模型,并探讨其在实际问题中的应用和优势。
通过本文的阅读,读者将对该模型有更深入的了解,并能够将其应用于实际问题中,提高决策的准确性和有效性。
1.2文章结构文章结构是指文章的组织架构和章节安排,有助于读者更好地理解文章内容。
本文的结构如下:1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 三角白化权函数的介绍2.2 灰色评估模型的基本原理3. 结论3.1 三角白化权函数在灰色评估模型中的应用3.2 模型的优势和局限性在引言部分之后,正文部分是主要的内容分析和探讨部分,讨论了三角白化权函数和灰色评估模型的基本原理。
在正文部分结束后,结论部分总结了三角白化权函数在灰色评估模型中的应用,并讨论了该模型的优势和局限性。
通过这样的章节安排,读者可以更好地理解文章内容的逻辑结构,从而更好地掌握三角白化权函数的灰色评估模型。
空间杜宾模型导言:空间杜宾模型是一种用于描述和分析在空间中运动和交互的数学模型。
它通过对空间中的实体、地理位置和相互作用进行建模,可以帮助我们更好地理解空间中的各种现象和问题。
本文将从定义、应用领域和算法等方面介绍空间杜宾模型,并探讨其在实践中的意义和局限性。
一、定义空间杜宾模型是基于图论和统计物理学的理论框架,用于描述和模拟在空间中运动、交互和扩散的实体。
它是对传统杜宾模型的拓展和延伸,将实体和地理位置的信息考虑进来,更符合实际场景中实体的分布和移动规律。
空间杜宾模型的基本元素包括实体、地理位置和相互作用。
实体可以是人、动物、车辆等,在模型中被抽象为节点。
地理位置表示空间中的坐标,可以是二维或三维的。
相互作用则用于描述实体之间的关系和交互,例如交通流、信息传播等。
二、应用领域空间杜宾模型在许多领域都有广泛的应用。
以下是几个典型的应用领域:1. 城市交通规划和优化空间杜宾模型可以用于模拟和预测城市交通流的动态变化,帮助交通规划者更好地理解和优化城市交通系统。
通过对实体的运动、地理位置和相互作用进行建模,可以评估不同交通方案对交通流的影响,辅助决策者做出合理的交通规划和调控策略。
2. 疾病传播模拟空间杜宾模型可以用于模拟和预测疾病在人口之间的传播过程。
通过将人口、地理位置和传染病的传播方式进行建模,可以评估不同防控措施对疾病传播的影响,辅助公共卫生部门制定针对性的防控策略,提高疾病控制的效果。
3. 社交网络分析空间杜宾模型可以用于分析社交网络中的人际关系和信息传播过程。
通过将人员、地理位置和社交关系进行建模,可以研究不同群体之间的互动行为、信息传播路径等,并为社交网络平台的设计和优化提供参考。
4. 资源分配与调度空间杜宾模型可以用于优化资源的分配和调度问题。
通过对资源、地理位置和需求之间的关系进行建模,可以评估不同方案下资源利用的效率和平衡性,辅助决策者做出合理的资源分配和调度策略。
三、算法空间杜宾模型的求解一般采用基于图论和统计物理学的算法。
灰色系统理论是由我国学者邓聚龙教授于1982年创立的一门横断面大、渗透性强、应用面极广的边缘学科。
它以“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象,主要通过对“部分”已知信息的生成、开发,提取有价值的信息,实现对系统运行规律的正确认识和有效控制。
如人口系统涉及因素太多,具有明显的灰色性,适宜采用灰色模型去发掘和认识其原始时间序列综合灰色量所包涵的内在规律。
下面以灰色模型中应用广泛的GM(l ,l)模型为例,介绍灰色建模方法设)0(X = [)0(x (1), )0(x (2), …, )0(x (n)]为系统输出的非负原始数据序列,对序列)0(X 进行一阶累加生成,得生成序列)1(X ,即)()1(k x =)(1)0(i x ki ∑= (k = 1, 2, …, n)GM(1, 1)预测模型是一阶单变量的灰色微分方程动态模型)()0(k x + )()1(k az = b (k = 1, 2, …, n) (1)其中)()1(k z 为)()1(k x 的紧邻均值生成,即)()1(k z = 0.5[)()1(k x +)1()1(-k x ],式(1)白化方程形式为:b ax dtdx =+)1()1( 其中a ,b 为待定系数,分别称之为发展系数和灰色作用量,a 的有效区间是(-2, 2)。
应用最小二乘法可经下式求得:aˆ = T b a ),(= n T T Y B B B ⋅⋅-1)( 其中 B =⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+--+-+-111)),()1((2/1)),3()2((2/1 )),2()1((2/1)1()1()1()1()1()1( n x n x x x x x n Y = [)0(x (2), )0(x (3), …, )0(x (n)] 方程的解即时间响应函数为⎪⎩⎪⎨⎧-+=++⋅-=+-)(ˆ)1(ˆ)1(ˆ))1(()1(ˆ)1()1()0()0()1(k x k x k xa b e a b x k x ak模型检验为确保所建灰色模型有较高的精度应用于预测实践,可用残差进行检验:(1) 求出)()0(k x 与)(ˆ)0(k x之残差)(k e 、相对误差k ∆和平均相对误差∆: )(ˆ)()()0()0(k x k x k e -=, %100)()()0(⨯=∆k x k e k , ∑=∆=∆n k k n 11 (2) 求出原始数据平均值x ,残差平均值e :x = ∑=n k x n 1)0(1(k), e = )(112)0(∑=-n k k e n (3) 求出原始数据方差21s 与残差方差22s 的均方差比值C 和小误差概率P :21s = ∑=-n k x k x n 12)0(])([1, 22)0(22])([11e k e n s n k --=∑= C =2s /1s , p = P{e k e -)()0( < 0.67451s }通常)(k e 、k ∆、C 值越小,p 值越大,则模型精度越好。