【摘 要】
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本文描述了一种用于三维脑图像数据远程可视化的新方法,其核心在于将三维脑图像模型分解成一组球谐函数正交基的扩展系数.本方法利用最小二乘法将模型的原始坐标拟合成球谐函数正交基的扩展系数.这些系数可以通过因特网传输到客户端并被利用于重建三维模型.理论与实验的结果表明,本方法的数据压缩比一般可达1:30左右,远高于一些传统的压缩方法,如Progressive Meshes方法.本方法为解决三维脑图像数据在
【机 构】
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东南大学,学习科学研究中心,南京,210096
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本文描述了一种用于三维脑图像数据远程可视化的新方法,其核心在于将三维脑图像模型分解成一组球谐函数正交基的扩展系数.本方法利用最小二乘法将模型的原始坐标拟合成球谐函数正交基的扩展系数.这些系数可以通过因特网传输到客户端并被利用于重建三维模型.理论与实验的结果表明,本方法的数据压缩比一般可达1:30左右,远高于一些传统的压缩方法,如Progressive Meshes方法.本方法为解决三维脑图像数据在远程可视化中数据量大、难于存储与传输的问题提供了一种新的解决方法。
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为了提高数字水印的实用性,必须保证水印的鲁棒性和透明性,本文在Cox等人提出的水印稳健性理论的指导下,充分考虑人类视觉系统特性,提出了一种基于遗传算法的水印图像的优化方法.通过动态调节嵌入深度,实现了水印透明性和鲁棒性的综合优化.实验结果表明,该算法不仅对于水印的攻击具有强鲁棒性,,且兼顾载体图像的质量.
为了解决在图像变形时水印信息可能丢失的问题,以及在使用扩频技术添加水印过程中图像平移的问题,本文提出了一种新的复合数字水印算法.在算法中先后使用了扩频技术和PatchWork算法两种算法嵌入水印,同时在使用扩频技术的过程中,加入了简单的块匹配矫正算法,在算法的性能和实现速度之间取得了良好的折衷.由于不同的水印嵌入方法在鲁棒性和安全性方面有不同的表现,本文提出的复合数字水印算法结合了多种不同的算法,
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