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基于matlab和mobius變換的圖像處理畢業(yè)論文(完整版)

2025-08-30 15:53上一頁面

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【正文】 tem 。在本次設計中也遇到了許多問題,但通過上網(wǎng)找資料,這些問題最后都得到了解決。 33 圖 a 加噪聲波形 圖 b 圖像的解調波形 圖 c 圖像的低通濾波波形 34 圖 d 水印的解調波形 圖 e 水印的低通濾波波形 圖 f 圖像的恢復波形 35 圖 25 水印加高斯白噪聲的仿真波形 還原成圖像如圖 26 所示: 圖 26 水印在加高斯白噪聲中的圖像還原 通過計算知圖像的均方誤差為 ,水印的均方誤差為 。 水印的應用與仿真 數(shù)字水印的簡介 所謂數(shù)字水?。?Digital Watermarking )是向多媒體數(shù)據(jù)(如圖像、聲音、視頻信號等)中添加某些數(shù)字信息以達到文件真?zhèn)舞b別、 版權 保護等功能。 18 圖 13 分割重組圖像 分割圖像 c的仿真 分割圖像 c 的調制信號取 5 階 Mobius 變換與奇對稱方波正交的函數(shù)族,解調信號取方波頻率為 120xxHz 的信號, sample time=,低通濾波器取10000Hz。 圖 a 加噪聲圖像波形 15 圖 b 解調 圖像波形 圖 c 通過低通濾波器后的圖像波形 圖 9 ChenMobius 變換處理模型下 加高斯白噪聲的仿真波形 還原成圖像如圖 10 所示: 16 圖 10 ChenMobius變換處理模型下 加高斯白噪聲的圖像還原 恢復圖像與原始圖像的均方誤差為 。仿真模型如圖2 所示。所以 ,圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。通過 Mobius 變換可以求出其正交 5 函數(shù)族即為 ( ) ( ) c o sK mk kF t I m tm??? ?或者 ( ) ( ) s inK mk kF t I m tm??? ?來,其中 k為整數(shù), m 為 k 的整數(shù)因子 [2]。而 Mobius 變換的提出,大大改善了現(xiàn)有的通信系統(tǒng) [1]。盡我所知,除文中特別加以標注和致謝的地方外,不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過 的研究成果,也不包含我為獲得 及其它教育機構的學位或學歷而使用過的材料。接 著對一張圖片分割成四塊處理,對分割后的不同模塊用不同的調制解調函數(shù)在新型的通信系統(tǒng)中傳輸,并用 Matlab 軟件在計算機上仿真。在 Matlab 仿真平臺上面進行建模,并作仿真分析。其中 ()dlSt和 ()dlSt分別表示解調信號和它的 ChenMobius 變換。Simulink 是 Matlab 里 最重要的組件之一,它提供一個動態(tài)系統(tǒng)建模、仿真和綜合分析的集成環(huán)境。 數(shù)字圖像在 ChenMobius變換處理模型下的仿真 調制信號取 1階 Mobius變換與奇對稱方波正交的函數(shù)族,解調信號取方波頻率為 120xxHz的信號, sample time=,低通濾波器取 10000Hz。因此,新型的通信系統(tǒng)有很大的發(fā)展前景。在調制過程中把圖像挖個洞進行傳輸,在接收端對圖像進行恢復,分割圖像 b 的信號功率為 。 28 圖 22 水印仿真系統(tǒng)的模型 水印無噪聲的仿真波形如圖 23 所示 圖 a 分割圖像 d 的波形 圖 b 水印圖像 a 的波形 29 圖 c 水印的調制波形 圖 d 加水印的波形 圖 e 圖像的調制波形 30 圖 f 圖像的解調波形 圖 g 圖像的低通濾波波形 圖 h 水印的解調波形 31 圖 I 水印的低通濾波波形 圖 j 圖像的恢復波形 圖 23 水印無噪聲的仿真波形 還原成圖像如圖 24 所示: 32 圖 24 水印圖像的還原 其中分割圖像 d 的功率為 ,嵌入的水印圖像 a 的功率為 ,從圖中可以看出圖像的恢復很完美,該圖像中嵌入了一張水印圖像,而肉眼通常是不能直接看到的,在視覺上基本上與原始的分割圖像 d 一模一樣,在接收端可以從圖像中對水印的恢復。 第五章 本文總結 傳統(tǒng)的通信系統(tǒng)只要接收端知道了調制載波的頻率,信號就很容易解調 出來,這在信號保密方面大打折扣。Simulation 。通過本次的設計對圖像處理以及通信方面的有關知識了解的更深,擴充了課外的知識,提高了自己的能力。 水印加高斯白噪聲的仿真波形如圖 25所示 取 sample time=, noise power=,高斯白噪聲功率為 。 圖 a 分割圖像 b 的加噪圖像波形 26 圖 b 分割圖像 b 的解調圖像波形 圖 c 分割圖像 b 的低通濾波后的圖像波形 圖 20 分割圖像 b 加高斯白噪聲的仿真波形 還原成圖像如圖 21 所示: 27 圖 21 分割圖像 b 加高斯白噪聲的圖像還原 恢復圖像 b與分割圖像 b的均方誤差 MSE=。在本實驗中將圖片打亂重組成 cbda 如圖 13 所示,對分割圖像 c 采用 5 階 Mob
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