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地理与生物信息学院
2011 / 2012
实 验 报 告
课程名称：
医 学 信 号 处 理
实验名称：
联 合 熵 算 法 实 现
AAAAAAAAAA
BBBBBBBBBB
一、实验目的和要求
实现联合熵算法并能够在Matlab平台上编写出程序，用联合熵算法分析医学信号并得出结果。
二、实验准备
可以熟练使用Matlab进行编程。
三、实验内容
1、在matlab平台上实现基本尺度熵算法
时间序列转换成符号序列
符号动力学在分析时间序列复杂性方面显示着明显的有用性。考虑一个心跳时间序列X,
,,,,,, , 表示第个心跳间期。我们把HRV序列 X转换成符号序列S
。具体的转换依据方程：
这里。代表心跳间期的平均值，是一个特殊参数，取。
构建替代序列
先取原始时间序列X的替代时间序列Y：根据Schreiber等人提出的打乱相位法，将原始时间序列X进行傅立叶变换得到其功率谱。将此功率谱中各频率成分的相位随机的改变，然后进行逆傅立叶变换，这样得到的数据序列就是原始时间序列的替代数据Y。
对于原始时间序列X和其替代时间序列Y之间的联合熵可表示为：
这里代表的是“三位字”的总状态个数（），代表X序列在第个状态且Y序列在第个状态
实现代码：
yf textread ' **********.txt' ;
random fix rand 1 *10000 ;
yf random: random-1+N ,2 *100+1100;
F F randperm numel F
Y ifft F ;
X1 1:N-2,k
X k:N+k-3 ;
Y1 1:N-2,k
Y k:N+k-3 ;
u1 mean X ;
u2 mean Y ;
for i 1:N-2
正在加载中，请稍后...[转载]求一维序列的信息熵（香浓熵）的matlab程序实例
&对于一个二维信号，比如灰度图像，灰度值的范围是0-255，因此只要根据像素灰度值(0-255)出现的概率，就可以计算出信息熵。
但是，对于一个一维信号，比如说心电信号，数据值的范围并不是确定的，不会是(0-255)这么确定，如果进行域值变换，使其转换到一个整数范围的话，就会丢失数据，请高手指点，怎么计算。
比如数字信号是x(n),n=1~N
(1)先用Hist函数对x(n)的赋值范围进行分块，比如赋值范围在0~10的对应第&&
一块，10~20的第二块，以此类推。这之前需要对x(n)做一些归一化处理
(2)统计每一块的数据个数，并求出相应的概率
(3)用信息熵公式求解
以上求解方法获得的虽然是近似的信息熵，但是一般认为，这么做是没有问题的
求一维序列的信息熵的matlab程序代码如下：（已写成调用的函数形式）
测试程序：
t=(0:N-1)*T;
sig=0.5*(1+sin(2*pi*ff*t)).*sin(2*pi*3000*t)+rand(1,length(t));
Hx=yyshang(sig,10)
%———————求一维离散序列信息熵matlab代码
function Hx=yyshang(y,duan)
%不以原信号为参考的时间域的信号熵
%输入：maxf:原信号的能量谱中能量最大的点
%y:待求信息熵的序列
%duan:待求信息熵的序列要被分块的块数
%Hx:y的信息熵
%duan=10;%将序列按duan数等分，如果duan=10,就将序列分为10等份
x_min=min(y);
x_max=max(y);
maxf(1)=abs(x_max-x_min);
maxf(2)=x_
duan_t=1.0/
jiange=maxf(1)*duan_t;
% for i=1:10
pnum(i)=length(find((y_p&=(i-1)*jiange)&(y_p&i*jiange)));
pnum(1)=length(find(y&maxf(2)+jiange));
for i=2:duan-1
pnum(i)=length(find((y&=maxf(2)+(i-1)*jiange)&(y&maxf(2)+i*jiange)));
pnum(duan)=length(find(y&=maxf(2)+(duan-1)*jiange));
%sum(pnum)
ppnum=pnum/sum(pnum);%每段出现的概率
%sum(ppnum)
for i=1:duan
if ppnum(i)==0
Hi=-ppnum(i)*log2(ppnum(i));
%----------------
扩展阅读：
实验一：计算离散信源的熵
一、实验设备:
2、软件：Matlab
二、实验目的:
1、熟悉离散信源的特点；
2、学习仿真离散信源的方法
3、学习离散信源平均信息量的计算方法
Matlab 编程；
三、实验内容:
1、写出计算自信息量的Matlab
2、写出计算离散信源平均信息量的Matlab
3、掌握二元离散信源的最大信息量与概率的关系。
4、将程序在计算机上仿真实现，验证程序的正确性并完成习题。
四、实验报告要求
简要总结离散信源的特点及离散信源平均信息量的计算,写出习题的MATLAB实现语句。
信息论基础：
自信息的计算公式
Matlab实现：I=log2(1/p)
或I=-log2(p)
熵（平均自信息）的计算公式
Matlab实现：HX=sum(-x.*log2(x))；或者h=h-x(i)*log2(x(i));
甲地天气预报构成的信源空间为：
乙地信源空间为：
求此两个信源的熵。求各种天气的自信息量。
运行程序：
p1=[1/2,1/4,1/8,1/8];%p1代表甲信源对应的概率
p2=[7/8,1/8];%p2代表乙信源对应的概率
H1=H1+p1(i)*log2(1/p1(i));
I(i)=log2(1/p1(i));
disp('自信息量分别为：');
disp('H1信源熵为：');
H2=H2+p2(j)*log2(1/p2(j));
J(j)=log2(1/p2(j));
disp('自信息量分别为：');
disp('H2信源熵为：');
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。基于Matlab的电力系统中长期负荷预测及应用--《广西电力》2012年06期
基于Matlab的电力系统中长期负荷预测及应用
【摘要】：在中长期负荷预测理论和方法的基础上,利用Matlab强大的数据处理能力和Visual C++的灵活性,通过混合编程开发了电力系统中长期负荷预测软件。该软件实现了几种典型的负荷预测方法,包含一元线性回归模型、抛物线模型、Logistic回归、移动平均算法、灰色系统预测模型等。将该软件应用到江苏电网的中长期负荷预测中,在分析影响负荷预测的相关因素的基础上,提出考虑相关因素的分类专用的年度和月度预测方法。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TM715【正文快照】：
0引言电力负荷预测是电力系统规划、调度和用电等部门工作的重要依据,其准确程度将直接影响电力系统的经济运行和电网安全。电力系统负荷预测的内容可分为:电量预测(全社会用电量、网供电量、各行业电量、各产业电量等)和电力预测(如最大负荷、最小负荷、峰谷差、负荷率、负
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京公网安备74号基于模糊理论的图像分割方法86
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基于模糊理论的图像分割方法86
第２８卷第１６期；Ｖ０１．２８；Ｎｏ．１６；计算机工程与设计；ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＤｅ；２００７年８月；Ａｕｇ．２００７；基于模糊理论的图像分割方法；蒋小标１，；汤光明２，；蕾２；（１，总后勤部指挥自动化工作站，北京１００８４２；要：在图像信息隐藏研究领域，图像分割技术得到了广；利用模糊理论对图像进行分割可以有效解决这一问题；而实现了
第２８卷第１６期Ｖ０１．２８Ｎｏ．１６计算机工程与设计ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＤｅｓｉｇｎ２００７年８月Ａｕｇ．２００７基于模糊理论的图像分割方法蒋小标１，汤光明２，徐蕾２（１，总后勤部指挥自动化工作站，北京１００８４２；２．解放军信息工程大学电子技术学院，河南郑州４５０００４）摘要：在图像信息隐藏研究领域，图像分割技术得到了广泛的应用。常用分割技术主观性较强，对图像的分割不够精确，利用模糊理论对图像进行分割可以有效解决这一问题。首先构造了图像的局部方差矩阵，然后根据模糊理论定义了平滑区、纹理区和边沿区３个模糊集，随后选取了适当的隶属函数并确定了其相关参数，科学、客观的确定了图像的分割闽值，进而实现了对图像的精确分割，最后通过实验数据验证了算法的有效性。关键词：信息隐藏；图像分割；模糊理论；局部方差；阀值中图法分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：ｔ０００－７０２４（２００７）１６―３９４０－０３ｏｎＭｅｔｈｏｄｆｏｒｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄｆｕｚｚｙｔｈｅｏｒｙＪＩＡＮＧＸｉａｏ－ｂｉａ０１，ＴＡＮＧＧｕａｎｇ―ｍｉｎ９２，ＸＵＬｅｉ２（１．ＧｅｎｅｒａｌＬｏｇｉｓｔｉｃＤｅｐａｒｔｍｅｎｔＣｏｍｍａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｃＷｏｒｋＳｔａｔｉｏｎ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８４２，Ｃｈｉｎａ；２．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｓｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｉｍａｇｅｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｈｉｄｉｎｇ．ＣｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｓｃａｎｎｏｔｄｉｖｉｄｅｔｈｅｉｍａｇｅｓｅｘａｃｔｌｙｂｅｃａｕｓｅｔＯＯｍｕｃｈｏｂｊｅｃｔｉｖｉｔｙｈａｓｂｅｅｎｕｓｅｄ．Ｆｕｚｚｙｔｈｅｏｒｙｃａｎｓｏｌｖｅａｂｏｖｅｐｒｏｂｌｅｍ．ＦｉｒｓｔｌｙｔｈｅｌｏｃａｌｖａｒｉａｎｃｅＭａｔｒｉｘｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ，ｔｈｅｎｔｈｒｅｅｆｕｚｚｙｓｅｔｉｓｄｅｆｒｕｉｔｅｄｓｕｃｈｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｉｓｆｉｘｅｄｏｎａｓｆｌａｔａｒｅａｓ，ｔｅｘｔｕｒｅａｒｅａｓａｎｄｅｄｇｅｓｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙｔｈｅｏｒｙ，ａｎｄｔｈｅｓｅｇｍｅｎｔｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｌｌｙｂｙｗｈｉｃｈｔｈｅｉｍａｇｅｓｃａｌｌｂｅｐｒｅｃｉｓｅｌｙｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｅｄ，ｆｉｎａｌｌｙｓｏｍｅｉｍａｇｅｓａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｔｏｐｅｒｆｏｒｍａｎｄｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｅｍｏｄｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｈｉｄｉｎｇ；ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；ｆｕｚｚｙｔｈｅｏｒｙ；ｌｏｃａｌｖａｒｉａｎｃｅ；ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｖａｌｕｅ滑区、纹理区和边沿分区本身并没有清晰的界限，具有较大的０引言模糊特性。所以将模糊理论应用到图像的分割技术中来，能够更加科学，客观的实现对图像的分割。最后，通过对ｌｅｎａ、ａｉｒ－ｐｌａｎｅ等图像的实验数据表明了该方法具有一定的实用价值。信息隐藏是信息安全领域出现的一个新的研究方向［１２－，５］９近年来，以图像为载体的信息隐藏技术取得了很大的进展。视觉不可见性是图像信息隐藏系统性能的关键指标之一。将秘密信息嵌入到图像中必然引起图像视觉特征的变化，而将同样的信息嵌入到图像的不同位置对图像视觉特征的改变是不同的，为此，一般将图像划分为平滑区、纹理区和边缘区。常用的图像分割方法有基于图像的灰度、基于图像熵、基于图像分块噪声和奇异度等嗍，一般将图像先划分为平滑区和非平滑区，然后利用边缘检测算子实现对非平滑区的二次划分，以实现纹理区和边缘区的分离。这些方法普遍存在一个共同的问题，即对分割阈值的确定主观性太强，以至对图像的分割不够精确，而且二次划分势必降低了对图像进行分割的效率。本文在前述分类方法的基础上，构造了图像的局部方差矩阵，并引入了模糊理论，利用其直接对图像进行了分割。一方面，局部方差矩阵是图像平滑区、纹理区和边沿区的本质特征，它反映了图像局部灰度值的变化趋势，另一方面，图像平收稿日期：２００６―０８－０５研究方向为信息安全：?――３９４０－――１算法描述１．１基本思想图像的局部方差是指它的像素及其领域内像素灰度值的方差，局部方差越大，该像素所在的区域的纹理越丰富，内容越复杂，为此，在本分割算法中，我们首先计算图像的局部方差并以此作为图像分割的依据。然后，和用模糊理论，去构造平滑区、纹理区和边缘区等模糊集，进而根据图像的局部方差确定图像各像素隶属于各模糊集的程度，最后根据像素的隶属度来决定其是否属于某个模糊集，从而实现对图像的分割。１．２图像的局部方差定义设图像Ｃ在位置（劬处像素的灰度值为石，令ｃ兰∽）一”表示图像灰度值矩阵，再ｃＥｏ，２５５］，１≤ｆ≤必１≤≯≤Ⅳ。若１＜ｆ≮Ｍ１勺＜Ⅳ，石的领域定义为Ｄ∽）＝｛正－川√ｒ＿ｔ，乒一一ｔ，矗一ｔ乒√０ｔ＾－川再。，乒ｗ）则图像在位置（劬处的局部方差为：Ｅ－ｍａｉｌ：ｊｘｂｌ９８１＠ｈｏｔｍａｉｌ．ｃｏｒｎ作者简介：蒋小标（１９８１一），男，湖北随州人，硕士，助理工程师，研究方向为信息隐藏；汤光明（１９６３－－），女，湖南安乡人，硕士生导师，徐蕾（１９８２－－），女，陕西西安人，硕士研究生，研究方向为数字水印。万方数据　砍Ｄ∽））＝ｖａ赈一。蕊√凶乒廿?乒－，＾?一，），式中ｖａｔ表示矗领域内１．４确定隶属函数像素灰度值的方差。１．４．１隶属函数的选取若ｆ∈（１，脚Ｊ∈（１，Ⅳ），石为图像的４个顶点，Ｄ怕）表示包括根据定理１，利用模糊理论进行图像分割的首要问题，即该定点及其周围相邻的３个点，Ｖ（Ｄ（ｆｏ））／ｇ义为这４个点灰度选取能够反映图像各分区的统计特性的隶属函数。隶属函数值的方差，即为像素五的局部方差。的具体确定，少不了人脑的加工，这必然要受到人的心理因素若ｉ＝１，ｉ寸，Ⅳ，Ｄ伤声＜＾一ｔ＾矗?鼻驴?乒?，乒州），坎Ｄ坼炉的影响，此外方法的选择也与人的主观认识有关，这就导致隶ｖａｒＩ∞一，＾矗。乒沪ｔ矗。，鼎…）。类似的可定义ｉ＝Ｍ，ｌ勺＜Ⅳ和属函数带有主观成分。但大量实验表明，人的各种感觉所反１＜ｆ＜Ｍ，∈（１，Ⅳ）的情况。‘映出来的心理活动与外界的物理本质之间保持相当紧密的关至此，可以构造图像的局部方差矩阵｛Ⅶ）。，，其中ｖ产系。由于这种关联性的存在，隶属函数可以在很大程度上反Ｖ（Ｄ（ｆｉ）），１≤ｆ≤Ｍ１＜Ｌ，≤Ⅳ。映客观实际哪。隶属函数是带有主观因素的对模糊对象的客１．３模糊理论分割图像的准则观量度。常用的隶属函数的确定方法有模糊统计法与指派法如前所述，图像Ｃ被分割成为平滑区、纹理区和边缘区３等，本文主要采用指派法选取隶属函数。个部分，以模糊集４：４：＾分别表示这３个分区，即Ｃ＝ＵＡ。则图由像素的局部方差的定义可知，局部方差越小，该像素隶像中一个具有局部方差为Ｘ的像素隶属于４。４：４，的隶属度可属于平滑区的可能性越大，局部方差越大，该像素隶属于边沿分别记为胁．∞籼厶）拙，（Ｄ，这里Ｏ≤胁，∞≤１，ｉ＝１，２，３，且满足区的可能性越大，而纹理区的像素的局部方差介于平滑区和边３∑肌．ｂ）＝１。对图像的局部方差矩阵进行量化，设局部方差有三缘区之间，在二者之间波动。考虑到∑胁ｂ户１，故可分别定义ｔ－Ｉ个量化级，以图像的一个模糊集爿。为例，它可以表示为模糊集彳，彳：４，的隶属函数（图ｌ直观地绘制了隶属函数的曲线）￡ｆ１，Ｘ≤ａｌ爿，＿』‰．（１）／１＋ｆｌ一，（２）／２＋…斗胁，（Ｌ）／Ｌ＝Ｚｍ．⑦仃式中：“＋”――并，“／”――其左边的数是右边元素的隶属度。∥。?协户｛―ａ２－－―ａｌ，、Ｊ啦一工口１ｑ≤ａ２令矗Ｄ２淼，弼为图像中局部方差为，的像素个数，揪Ⅳ为【ｏＺ≥０２．０，工≤口１图像像素总数，因此＾∽表示局部方封出现的频率。｝导矾ｑ≤函局部方差为，的像素是否隶属于模糊集爿，，是随机的，因此现一日ｌ胁．∽是一随机变量，相应的称爿。为模糊事件，模糊事件４，发生，ｕＡ，∞＝｛１的概率即为隶属于Ａ。的像素数除以图像总像素数的商。￡譬口３哳‰ａ３一口４因此，模糊事件４。发生的概率定义为０工≥ｍＨ４，）《％矿蚤肚－∽矗∽∑肚，（，巩。０，ｘ＜、ａ３ｌ“，＠户￡鱼伪＜ｘ＜ａ４“４一“３将模糊集彳，４，４，视为３个独立信源，以４。为例，其信源熵１ｘ≥ａ４可以表示为其中：ａｉ，ｉ＝１，２，３，４――待定参数。Ｈ（Ａ。）一圭挚立堕ｌ手芦通１．４．２函数参数的确定产１∑胁．ｏ。吩∑胁．（，）玛根据定理１，隶属函数的参数ａ：，ｉ＝１，２，３，４是待定的，这些参：：―．ｆｆ．（］）ｈＪＭ＊Ｎｌｇ乒．（］）ｈＪＭ＊Ｎ一数的取值范围是易知的，为此我们可以采用穷尽法，按一定步芦∑社ａ∽ｍＭ’Ｎ∑№∽ｈｊ｝Ｍ’Ｎ一砉船端长分别计算不同ａｉ，ｉ＝ｌ，２，３，４取值下的联合熵值，那么最大联合熵值所对应的参数值即为所求。由于待定参数较多，利用该类似地，可以定义模糊集么。√，的信源熵觑‘４２），刀０，）于是，方法计算复杂度较高，为此，我们对问题简化，根据隶属函数模糊集Ａ。４：４，的联合熵旧为的定义先大致确定参数ａ，，ａ４，然后再利用上述方法求参数０２，ａ３。Ｈ（Ａ。彳卅３）＝ｊ￡双４－ｌ么么，）＋月以４，）＝由隶属函数的定义可知，ａ，，ａ４是模糊集的确定性元素向模糊性Ｈ（Ａ。１４４，）十日０ｚｌ彳，ｐｉ日０，）≤日０。）＋日∽ｚ）＋日０，）当且仅当Ａ。４：４，为独立信源时等号成立，即独立信源联合熵等于他们各自熵之和，定义顶ｃ）＝瞰彳－）＋￡Ｋ４ｚ）十￡巩Ａ，），职ｃ）越大，模糊集Ａ。４：４，独立性越强，图像所分割出来的３个区域分布均更加趋于一致。下述定理１总结归纳出了利用模糊理论进行图像分割的最大联合熵准则。定理１假设图像Ｃ被分割成ｍ个区域，模糊集Ａ；，ｉＥ［１，ｍ］分别表示这些分区，即：Ｃ＝ｕＡ。Ｈ（Ａ，）表示模糊事件以的熵，图像中一个具有局部方差为ｘ的像素隶属于４的程度用胁．∽表示，则对图像进行模糊划分的准则为：确定适当的隶属函数胁伪的相关参数，使得Ｈ（Ｃ）＝ＺＨ（Ａ，）－－ｍａｘ，这里Ｖｘ，∑胁．∞兰１。图１隶属函数曲线万　方数据?――３９４１―――元素过渡的分水岭，可直接由局部方差直方图观察得出，根据经验，一般取１１≤口。≤１６，９２。＜ａ。≤９８。显然，事先确定ａ。，ａ４掺入了一定的主观因素，必然会给分割阈值的选取带来一定的误差，这也是我们今后需要改进的地方。１．５确定分割阈值为确定分割阈值，首先引入以下定理：定理２设ｃ，，１≤ｆ≤尬Ｉ勺≤Ⅳ为图像ｃ在位置（切处的像素，ＣｕＥ．４ｂｋ＝－Ｉ，２，３当且仅当批（劫＝ｍａｘ０一．（ｖＪ籼：（均∥一，（动，），这里ｖｏ＝Ｖ（Ｄ（ｆｉ）），１≤ｆ≤Ｍ１≤，≤Ⅳ，ｍａｘ（?）表示取最大值。根据定理２和图２，易得图像的分割阈值为：矗＝０。＋啦）／２，如＝（口ｌ＋口２）／２；即对ＶｃＦ，当ｖＦ≤ｆ１时，白ＥＡｌ，当ｆ１（蜥≤ｆ２时，ＣｙＥＡ２，当ｖｏ＞ｈ时，ＣｉｊＥＡ３。１．６算法步骤综上，可将该方法简单描述如下：步骤１计算各像素灰度值的局部方差，构造局部方差矩阵，并对局部方差进行量化。步骤２根据局部方差矩阵的统计直方图，确定隶属函数的参数ａ１，“。步骤３利用模糊理论对图像进行分割的准则（定理１），确定使联合模糊熵最大的参数ａ２，ａ３。步骤４根据定理２确定对图像进行分割的阈值ｔ１，ｔ２。步骤５书馆利用ｔ１，ｔ２将图像分割为平滑区、纹理区和边沿区。２实验结果及分析为了检验算法效果，笔者对大小为５１２＂５１２的灰度图像ｌｅｎａ．ｂｍｐ和ａｉｒｐｌｎｅ．ｂｍｐ进行了实验，两幅图像的局部方差直方图如图２所示，由此可以看出在局部方差为１１―１６和９２―９８两个区间范围内，像素数目有较明显的变化趋势，因此取ａ。＝１２，ａ，＝９５。笔者利用Ｍａｔｌａｂ编程实现了上述算法，并利用步进法求得联合模糊熵的最大值。对于ｌｅｎａ．ｂｍｐ图像，ｔ１＝２８，ｈ＝７０，图３（ａ）为ｌｅｎａ原始图像，（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）中黑色区域为平滑区，边沿区和纹理区。对于ｌｅｎａ．ｂｍｐ图像，ｔ１＝２９，ｈ＝７１，分割图像如图４所示。由图可以看出，该方法比较清晰的区分了图像的平滑区、纹理区和边沿区，存在的不足之处在于分区均由像素点构成，区内有镂空现象，该问题可以通过对图像分块或者是对分区进行膨胀处理来解决。比较ｌｅｎａ和ａｉｒｐｌａｎｅ的分割阈值，发现二者比图２图像的局部方差直方图?――３９４２－――万　方数据图３ｌｅｎａ分割图像图４ａｉｒｐｌｎｅ．ｂｍｐ分割图像较接近，对此我们又分别对多幅灰度图像进行了实验，试验结果表明分割阈值有如下分布：ｈ＝３０－士２，ｈ＝７０－ａ：２，于是可得结论：一般地，２５６级灰度图像分割阈值为ｔ。＝３０，ｔ２＝７０。３结束语本文将模糊理论应用到图像信息隐藏中，实现了对图像平滑区、纹理区和边沿区的较精确划分，并通过实验数据验证了算法的有效性，这对图像信息隐藏理论研究和算法设计均具有较大的实用价值。信息隐藏作为一种刚兴起不久的隐秘通信手段，理论研究仍然处于探索当中，而模糊理论是一种实用性极强的数学方法，其必将在信息隐藏领域得到广泛的应用，这也是笔者今后要做的工作。参考文献：［１］ＣｈａｎｄｒａｍｏｕｌｉＲ．Ｓｔｅｇａｎｏｇｒａｐｈｙｃａｐａｃｉｔｙ［Ｊ］．ＡＳｔｅｇａｎａｌｙｓｉｓＰｅｒ－ｓｐｅｃｔｉｖｅＰｒｅｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＳｐＩＥ，ＳｅｃｕｒｉｔｙａｎｄｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇｏｆＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＣｏｎｔｅｎｔｓ，２００３：１７３－１７７．［２］ＭｏｓｋｏｗｉｔｚＩＳ．Ａｎｅｗｐａｒａｄｉｇｍｉｎｓｔｅｇａｎｏｇｒａｐｈｙ［Ｃ］．Ｐｒｏｃｅｅ―ｄｉｎｇｓＮｅｗＳｅｃｕｒｉｔｙＰａｒａｄｉｇｍｓＷｏｒｋｓｈｏｐ，２０００：４１―５０．【３］胡彦．人类视觉系统及其在信息隐藏中的应用［Ｄ】．福州大学，２００２：８．２０．［４］张志涌．精通Ｍａｔｌａｂ６．５［ＭＩ．北京：北京航空航天大学出版社，２００３：２３８．２５３．［５］周瑞辉．信息安全的新兴领域．信息隐藏［Ｊ】．计算机应用研究，２００１（７）：６．８．［６］孙即祥．图像分析［Ｍ】．北京：科学出版社，２００４：４８．５０．［７］宋辉．数据冗余空问中的掩密术安全性［Ｊ］．中山大学学报（自然科学版），２００４，４３（２）：６７―７１．［８］李鸿吉．模糊数学基础及实用算法［Ｍ］．北京：科学出版社，２００５：１５．１９．基于模糊理论的图像分割方法作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：蒋小标， 汤光明， 徐蕾， JIANG Xiao-biao， TANG Guang-ming， XU Lei蒋小标,JIANG Xiao-biao(总后勤部指挥自动化工作站,北京,100842)， 汤光明,徐蕾,TANGGuang-ming,XU Lei(解放军信息工程大学,电子技术学院,河南,郑州,450004)计算机工程与设计COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN)1次 参考文献(8条) 1.Chandramouli R Steganography capacity 20032.Moskowitz I S A new paradigm in steganography 20003.胡彦 人类视觉系统及其在信息隐藏中的应用[学位论文] 20024.张志涌 精通Matlab6.5 20035.周瑞辉 信息安全的新兴领域-信息隐藏[期刊论文]-计算机应用研究 .孙即祥 图像分析 20047.宋辉 数据冗余空问中的掩密术安全性 .李鸿吉 模糊数学基础及实用算法 2005 相似文献(10条)1.学位论文 杨彬 基于图像分割和小波变换的信息隐藏算法研究 2006随着信息技术的发展，信息安全问题越来越受到人们的重视。信息隐藏技术是一门将秘密信息隐藏在非秘密信息(例如音频、视频、静止图像以及文本)当中，从而不引起人们对信息隐藏载体的感知的改变。近几年，信息隐藏技术的发展迅猛，人们提出了许多信息隐藏的方法和算法。现在信息隐藏技术已经广泛的应用于多媒体信息的版权保护及信息安全等领域。随着信息隐藏技术的发展，人们提出了各种各样的信息隐藏的方法和方案。从隐藏技术上分类，大多可以分为空间域和变换域的方法。空间域算法简便，信息隐藏量大，但是算法的鲁棒性差，隐藏信息很容易为滤波、图像量化、几何变形的操作破坏。变换域算法，有较强的抗攻击能力，但是该类算法的隐藏和提取信息操作复杂，隐藏信息量不能很大。本文对信息隐藏技术的算法和应用进行了研究，提出了一种基于图像分割和小波变换的信息隐藏算法。主要工作如下：(1)研究了信息隐藏技术的基本特征、一般原理以及国内外的研究现状，包括信息隐藏技术的分类、归纳了信息隐藏系统的基本框架，概括性了解了目前常见的信息隐藏算法。并学习了小波变换的定义、连续小波变换、离散小波变换。(2)根据空间域和小波域的特点，提出了一种基于图像分割和小波变换的信息隐藏算法。首先对被隐藏图像进行Arnold置乱，把主图像划分为n×n区域，对每个区域进行三次离散小波变换，再利用算法把待隐藏信息嵌入各个区域的中频子带和高频子带，实施多处信息隐藏以提高其鲁棒性。(3)对提出的算法进行了仿真实验，并对嵌入信息的图像进行各种攻击测试。虽然攻击测试处理后相关系数值有所下降，但是仍能检测出水印。实验表明，该算法对嵌入信息具有不可见性和良好的鲁棒性。2.期刊论文 陈添丁.Chen Tianding 适用于高误比特率信道的鲁棒信息隐藏 -计算机工程与应用)提出不需要原始图文件比对即可提取出隐藏信息的方法.作法是应用扩频信息隐藏技术,选取部分隐藏位置与加入错误修正编码和交错器,强化信息隐藏的强度,以JPEG压缩破坏、随机信道破坏与图像分割等方式来验证.实验结果显示,在JPEG压缩品质为80%,压缩率为16倍时,提取隐藏信息的误比特率在6%以内;随机信道破坏的破坏率在15%时,误比特率在13%以内;图像分割1/2时,误比特率在13%以内.表明该方法能提高信息隐藏在高误比特率信道的鲁棒性.3.会议论文 谢建全.黄大足.谢.杨赞伟 一种大容量的二值图像信息隐藏算法 2007针对二值图像取值形式为二值和信息隐藏量少的特点,提出了一种在能在各种二值图像中进行大容量信息隐藏的方法.该方法将二值图像分割成大小为2×2 的图像块,再根据每个块黑白像素的个数的不同,自适应地确定可嵌入隐藏信息的比特数,以尽量减少对载体图像的修改痕迹,隐藏信息的提取不需要原始载体图像及其他辅助信息,是一种完全的盲提取.实验表明在不明显引入修改痕迹的情况下,该算法比以前提出的二值图像信息隐藏算法的隐藏容量大一倍以上.4.学位论文 李道远 数字水印技术研究及其应用 2004随着Internet的迅速发展和个人计算机的普及，人们得到图像、音频或视频等数字作品越来越方便。这极大地扩充了人们获取知识的手段，同时也带来了一些副作用，如作品著作权被侵犯、作品被恶意篡改等。传统的以密码学为基础的著作权保护体系，在Internet时代陷入了困境。数字水印技术把水印信号以不可感知的方式嵌入到数字作品中，是实现著作权保护的有效方法，近年来受到工业界和学术界越来越多的重视。从上世纪九十年代以来，数字水印技术取得了良好的发展，人们提出了大量水印算法，也涌现了各种国际会议组织、工业组织和专业的数字水印公司。
但水印技术的发展也遇到的一些困难，主要有：1)面临几何攻击的严重挑战。目前绝大多数数字水印算法都面临被几何攻击破坏检测器的检测能力的问题。2)无力抵抗协议攻击。由于协议攻击的存在，在计算机和因特网组成的开放计算环境中，在当前的市场环境和法律环境下，水印无法实现完全的著作权保护。3)应用模式的研究不足。当前数字水印的研究主要集中在技术上，而忽略了应用模式的研究。本文在总结水印研究工作的基础上，针对几何攻击和协议攻击给水印技术带来的挑战，结合水印的具体应用模式，设计了2种新的水印算法，另外，还总结了本人在数字博物馆项目数字水印子项目中的工作。主要内容概括如下：1)介绍了数字水印的各种属性、分类方法和应用领域，总结了数字水印的通信模型，概括了数字水印可能面临的四类攻击。2)设计了一种基于图像分割和HVS的自适应图像水印算法。算法利用了图像分割技术，每个前景区域都有自己的语义权值，包括若干个子块；根据人类视觉系统的屏蔽特点，给出每个子块的屏蔽权值，在不改变视觉效果的前提下尽可能大地提高水印强度；水印信号只嵌入到集中在图像中央的前景区域，背景区域不嵌入水印，因此可以抗边缘剪切攻击；嵌入每个前景子块的水印信号强度取决于语义权值和屏蔽权值。实验结果表明，算法有较好的抗移除攻击和边缘剪切攻击性能。3)在总结小波域水印算法的基础上，设计了一种多用途的图像小波域盲水印算法。该算法将水印信号嵌入到三层小波分解的第三层高频系数中，有效避开了JPEG压缩对算法性能的影响，实现算法对移除攻击的鲁棒性；量化嵌入方法确保了水印的盲检测；用3×3滑动窗口搜索高频系数量化值被修改的情况，可以定位图像被剪切/替换的区域。实验结果表明，这种算法在JPEG压缩下，既有较好的抗移除攻击性能，又能定位剪切/替换攻击。
4)总结介绍了在数字博物馆项目中开发的数字水印系统，包括系统分析、设计和实现。5.期刊论文 谢建全.阳春华.谢.黄大足.XIE Jian-quan.YANG Chun-hua.XIE Qing.HUANG Da-zu 一种大容量的二值图像信息隐藏算法 -小型微型计算机系统)针对二值图像取值形式为二值和信息隐藏量少的特点,提出一种在能在各种二值图像中进行大容量信息隐藏的方法.该方法将二值图像分割成大小为2×2的图像块,再根据每个块黑白像素的个数的不同,自适应地确定可嵌入隐藏信息的比特数,以尽量减少对载体图像的修改痕迹,隐藏信息的提取不需原始载体图像及其它辅助信息,是一种完全的盲提取.实验表明该算法在不明显引入修改痕迹的情况下,可显著提高信息隐藏量,比常用的二值图像信息隐藏算法的隐藏容量大一倍以上.6.期刊论文 谢建全.黄大足.谢.杨赞伟.Xie Jianquan.Huang Dazu.Xie Qing.Yang Zanwei 一种大容量的二值图像信息隐藏算法 -东南大学学报（自然科学版）)针对二值图像取值形式为二值和信息隐藏量少的特点,提出了一种在能在各种二值图像中进行大容量信息隐藏的方法.该方法将二值图像分割成大小为2×2 的图像块,再根据每个块黑白像素的个数的不同,自适应地确定可嵌入隐藏信息的比特数,以尽量减少对载体图像的修改痕迹,隐藏信息的提取不需要原始载体图像及其他辅助信息,是一种完全的盲提取.实验表明在不明显引入修改痕迹的情况下,该算法比以前提出的二值图像信息隐藏算法的隐藏容量大一倍以上.7.学位论文 谢建全 面向数字图像的大容量信息隐藏算法研究 2009互联网络和信息科学的飞速发展，为信息的传输和处理带来了极大方便，但是网络在给人们带来便利的同时也暴露出越来越严重的安全问题。信息隐藏作为一种保证信息安全传递的重要手段，引起了人们的极大关注，它通过隐藏信息的“存在性”来保证信息的安全传输，能解决密码学在应用上容易引起攻击的问题。信息隐藏的应用包括隐秘通信、版权保护、数字指纹、多媒体内容篡改认证等军事和民用领域，有重要的理论和应用研究价值。在过去的十多年中，信息隐藏的一大分支数字水印取得了快速的发展，但在隐秘通信和篡改认证方面取得的研究成果相对较少，其主要原因是缺乏对安全性和感知质量客观准确的评价手段，隐藏算法的嵌入容量、安全性、感知失真之间的固有约束存在着一定的难度，尤其是多数隐藏算法的嵌入容量还远未达到隐秘通信的容量要求。本论文的主要工作就是围绕如何提高信息隐藏容量，以满足隐秘通信和篡改认证等应用所需的嵌入容量这个目标展开的，内容涉及信息隐藏的不可感知性评估、数字图像的加密与置乱、大容量的图像信息隐藏算法等方面。论文的主要研究成果与创新性如下：（1）分析了峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）、像素块误差分布（Pixel-Block Error Distribution，PBED）等一些目前常用的视觉不可感知性评价指标的不足之处，根据人类视觉特性提出了一种衡量信息隐藏算法不可感知性的视觉失真感知函数（Vision DistortionSensitivity Function，VDSF），它反映了人类视觉的四个特性：①人眼对视觉信号变化剧烈的地方（纹理区）的噪声不敏感，对平滑区域的噪声敏感；②人眼对水平方向的变化比对角线方向更为敏感；③低于可感知极限的亮度变化是不可感知的；④相邻位置的像素是相关的，并且相关性与距离有关。VSDF指标计算复杂度低，并且PSNR是它的一种特殊情况。实验证明VDSF与人类视觉感知质量主观评价的一致性明显优于PSNR等传统指标，能更好地衡量隐藏信息的不可感知性。实验还证明VDSF也适用于对二值图像的质量评价，解决了灰度图像与二值图像不能使用同一评价指标的问题。（2）研究了基于混沌序列加密和混沌置乱的信息预处理方法，提出了基于Logistic映射的混沌序列产生算法，所产生的序列不再出现Logistic映射所存在的空白窗口和稳定窗等安全问题，并且密钥空间大幅度增加；改进了基于Arnold变换的混沌置乱算法，改进后的算法不再出现Arnold变换的周期性现象，且能有效抵御选择明文的攻击，提高了安全性。（3）分析了图像在空间域的位平面分布特性，指出了直接用秘密信息替换最低有效位（LSB）位平面或多个低位位平面可能破坏相应位平面纹理特性而导致的安全问题，提出了基于最高有效位的位平面分解方法，并得出了最高有效位下的某个低位位平面替换成随机二值图像，不会破坏原始图像在固定位平面分解时低层位平面所固有的纹理特性的结论。利用这一结论和人类视觉的亮度掩蔽效应，提出了两种基于图像空间域的自适应信息隐藏算法，算法有非常高的嵌入容量，同以往的空间域算法相比，能有效防止出现破坏低位位平面纹理特性而导致的安全问题，安全性有很大提高。（4）针对DCT变换域信息隐藏算法虽然有较好的鲁棒性但嵌入容量小的问题，研究了自然图像的频谱分布特性和JPEG压缩不变性，分别提出基于频谱均匀化和在高频系数中嵌入信息的大容量DCT域隐藏算法。基于频谱均匀化的算法通过对载体图像进行置乱处理实现频谱均匀化，以获得更多的可用于隐藏信息的DCT系数来提高算法的嵌入容量。在高频系数中嵌入信息的隐藏算法主要利用JPEG压缩不变性来实现，在保持不可感知的前提下，该算法的嵌入容量大于在中低频系数嵌入信息的算法，而且对不超过预设质量因子的有损压缩有强鲁棒性。（5）根据二值图像非白即黑的特点，提出了基于分块的大容量二值图像信息隐藏算法。通过将二值图像分割成大小为2×2的图像子块，再根据每个子块中黑白像素的个数的不同，自适应地确定可嵌入隐藏信息的比特数及嵌入的位置，每个处于黑白像素交界的子块至少能隐藏2比特信息，嵌入容量比目前同类的盲提取算法高一倍以上。8.期刊论文 刘春庆.戴跃伟.王执铨 一种新的二值图像信息隐藏方法 -东南大学学报(自然科学版))随着数字媒体的普及,人们已经提出了许多在灰度图像和彩色图像中隐藏信息的方法,但是由于随意修改二值图像的像素值容易引起图像质量的明显下降,所以大多数在灰度图像和彩色图像中隐藏信息的方法不能直接应用到二值图像中.本文提出了一种在二值图像中进行信息隐藏的方法.该方法将二值图像分割成大小为2×2的图像块,利用图像块的奇偶性将一条二进制信息嵌入到黑白像素邻近的块中,嵌入1位信息平均修改0.5个像素,具有计算量小、嵌入信息量大、图像质量下降少、安全性高的优点.9.会议论文 刘春庆.戴跃伟.王执铨 一种新的二值图像信息隐藏方法 2003随着数字媒体的普及,人们已经提出了许多在灰度图像和彩色图像中隐藏信息的方法,但是由于随意修改二值图像的像素值容易引起图像质量的明显下降,所以大多数在灰度图像和彩色图像中隐藏信息的方法不能直接应用到二值图像中.本文提出了一种在二值图像中进行信息隐藏的方法.该方法将二值图像分割成大小为2×2的图像块,利用图像块的奇偶性将一条二进制信息嵌入到黑白像素邻近的块中,嵌入1位信息平均修改0.5个像素,具有计算量小、嵌入信息量大、图像质量下降少、安全性高的优点.10.学位论文 李浩峰 基于二值图像的文本水印技术研究 2008数字水印技术是信息隐藏技术的一个重要分支，在版权保护、数字指纹、认证和完整性校验、内容标识和隐藏标识、使用控制、内容保护、Web网的自动监控等方面应用前景广泛。目前，数字水印技术的研究主要集中在静止图像和视频的保护等方面，文本数字水印研究的相对较少。目前提出的水印算法主要有空间域算法和频率域算法。空间域算法通常简单易实现，但抗攻击性不强。频率域算法较空间域算法稳健性要好。离散余弦变换(DCT)是实变换，具有物理意义清晰、可充分利用人类的感知特性、不可见性和鲁棒性好和与常用的图像压缩标准JPEG兼容等优点，同时具有很好的能量压缩能力和去相关能力，因此在数字音频信号压缩和图像压缩等领域得到广泛应用。目前基于DCT域变换的主要水印算法大多都是基于扩频技术，将原始图像分割成子块，再进行DCT变换，利用视觉掩蔽效应，对块进行分类；根据密钥产生的随机序列和二值水印图像，在原始图像的DCT域嵌入不同强度的水印信息。检测时，同样用原来的密钥作随机种子从待测图像DCT系数块选取子块，根据子块的统计差别提取每一位水印。本文把文本作为一种特殊的二值图像，在图像的DCT低频分量和直流分量中嵌入水印信息算法进行了研究。该算法考虑到目前大多的DCT域算法都考虑将秘密信息隐藏在DCT域的中频部分，较少考虑将水印嵌人在直流或低频分量中，原因是载体的低频信息反映了载体的主要轮廓，不应该有较大的失真，水印的嵌入将影响不可见性；而载体的高频信息是人类感知系统不敏感的信息，通常被压缩技术所剔除，故在该频带嵌入水印，水印的鲁棒性较差。然而，直流和低频分量是图像能量最集中的部分，攻击者在破坏水印的过程中，不可避免会引起图像质量下降，所以这样的水印算法具有较高的鲁捧性。本文提出的水印算法，考虑到人类视觉系统的掩蔽特性，并根据图像本身的特点进行置乱处理，使得嵌入在直流或低频分量中的水印能够获得较好的不可见性、稳健性和抗攻击性。包含各类专业文献、高等教育、幼儿教育、小学教育、专业论文、生活休闲娱乐、文学作品欣赏、行业资料、基于模糊理论的图像分割方法86等内容。　
　 基于模糊集理论的复杂背景下字符图像的分割 [摘要] 针对复杂背景字符图像的特点,根据模糊逻辑和阈值分 割方法将图像分为目标区域,背景区域以及模糊区域。结合邻域的... 　所以有人将模糊理论引入 到图像处理与分析中,其中包括用模糊理论来解决分割问题。基于模糊理论的图形分割方法 包括模糊阈值分割方法、模糊聚类分割方法等。模糊阈值分割... 　2. 1 基于模糊理论的方法 模糊分割技术是在模糊集合理论基础上发展 起来的, 图像内在的模糊性和不确定性, 起来的,它可以很好地处理 MR 图像内在的模糊性和不... 　该算法就 Pal 模糊增强算 法的不足进行分析,提出一种改进的广义模糊增强算法且将其应用于图像分割中,并就模糊参 数选择缺乏理论依据的问题提出一个解决方案。在... 　由于图像自身存在许多不确定性和不 精确,人们发现模糊理论对于图像的这种不确定性...基于分形特征的人造目标的分割方法【J】.浙江大学学报(工学 版).):... 　基于模糊理论的图像分割方法包括模糊阈值分割方法、模糊聚类分 割方法和模糊连接度分割方法等。 模糊阈值技术利用不同的s型隶属函数来定义模糊目标, 通过优化过程最后... 　近年来,研究人员不断改进原有的图像分割方法并把 其它学科的一些新理论和新方法...基于模糊集理论的分割方法 模糊集理论具有描述事物不确定性的能力,适合于图像分割... 　目前最常用的聚类方法 是模糊C-2均值算法,它是一种基于模糊理论的图像分割方法,该法实际上是两次寻 优的迭代过程,首先由C-2均值聚类得到聚类中心的次最优解,... 　区域的整体分割和面向 边缘的部分分割,此外,随着统计学理论、模糊集理论、神经...研究设计方案、预期结果: 1.查阅主流的医学图像分割方法和技术,归纳比较图像分割...