9、基于隐写术和自适应时间采样的多描述编码技术解析

基于隐写术和自适应时间采样的多描述编码技术解析

1. 基于隐写术的双描述图像编码
1.1 基本原理

在图像编码领域,双描述编码是一种重要的技术。其在空间域的双描述图像编码思想较为简单,而小波域的块划分通常能产生更好的编码性能。在小波域中,将对应相同空间位置的不同子带中的小波系数分组,形成树状结构的块。

1.2 精细与粗略编码

通过对图中不同部分的块进行分组,得到两个子图像。一部分子图像的小波系数使用粗略量化器进行量化,得到的量化系数称为粗略信息;另一部分子图像的小波系数使用精细量化器进行量化,得到精细信息。然后将粗略信息嵌入到精细信息中,同时需要传输粗略信息的长度(记为 L),不过该长度的比特开销极小可忽略不计。例如,对于一个 512×512 的图像,粗略信息比特率为 0.1 bpp 时,长度表示的比特开销约为 15 比特,相当于每像素 5.9×10⁻⁵ bpp。

1.3 嵌入方法 - LSB 隐写术

隐写术可以在载波信号的掩护下发送消息,其中 LSB 替换是一种著名的隐写方法,它用信息比特替换系数的最低有效位。该方法的原理是改变非零量化小波系数的最低有效位,使其与粗略信息比特流匹配,具体公式如下:
[
\tilde{w}_i =
\begin{cases}
\hat{w}_i, & \text{if } \text{mod}(\hat{w}_i, 2) = c_j \
\hat{w}_i + 1, & \text{if } \text{mod}(\hat{w}_i, 2) \neq c_j \text{ & } \text{mod}(

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模与仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态与位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模与仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了种配套技术如PID控制、状态估计与路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计与验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模与仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模与控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真与分析能力。
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