5、图像无失真数据嵌入技术解析

图像无失真数据嵌入技术解析

1. 容量 - 失真权衡因素分析

在图像数据嵌入中,一个重要目标是在保持可逆失真尽可能小的同时最大化嵌入容量。影响容量 - 失真权衡的因素有多个,包括判别函数、翻转操作以及像素组的大小和形状。

翻转操作的幅度对容量的影响较为明显。随着幅度增加,容量会迅速上升。而像素组的大小和形状以及判别函数的选择则是更为复杂的问题。

实验表明,对于各种幅度,大约四个像素的组通常能提供最佳的整体容量。组太小会导致 R 组和 S 组之间的偏差过小,尽管组的数量增加了,但容量仍会下降。而大组虽然能使 R 组和 S 组之间产生较大偏差,且 U 组数量较少,但由于组的数量少,容量也会降低。此外,对于较小幅度,有时组大小为五时能获得最高容量;对于较大幅度(如大于 6),仅三个像素的小组能给出稍好的结果。

使用 n 个像素的组,其每像素的嵌入容量上限为 1/n 比特(bpp)。为了增加容量,可以使用重叠像素组而非不相交的组。然而,重叠组会带来问题,已修改的像素会影响未访问组的状态,这不仅会降低偏差、使数据提取过程复杂化,还可能导致无法恢复嵌入数据。可以通过在嵌入过程中不翻转重叠像素来避免这个问题,例如使用一行四个像素的组,只翻转中间两个像素,同时像之前一样从所有四个像素计算判别函数。这种技术的最大可能容量为 1/3 bpp,而四个像素的不相交组的容量为 1/4 bpp。

以下是不同组大小和重叠方式对容量影响的总结表格:
| 组大小 | 组类型 | 最大可能容量(bpp) |
| ---- | ---- | ---- |
| 4(不相交) | 不相交组 | 1/4 |
| 4(重叠,中间两像素翻转) | 重叠组

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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