数字矢量化（精选九篇）
数字矢量化 篇1
多媒体数据的数字化进程, 使得多媒体信息的存取和交换也变成了一个相对简单的过程。特别是随着Internet等信息网络的迅速发展, 借助于数码像机、扫描仪等数字化I/O设备, 人们可以方便地将各种多媒体数字信息传播到世界的各个角落。技术日益进步, 随之出现的问题也日益严重, 对数字多媒体产品的非法拷贝、 恶意篡改、破坏和散播屡见不鲜。因此, 如何在当前网络环境下提供有效的信息安全手段实现有效的版权保护已经成为一个迫在眉睫的现实问题。自Tirkel于1994年提出数字水印的概念以来, 数字水印技术取得了长足的发展, 各种算法层出不穷, 主要包括:空间域水印、变换域水印、分形水印等。然而经典的水印算法在水印的不可感知性、可检测性、鲁棒性三个方面不能做到很好的兼顾, 从一定程度上阻碍了数字水印技术的应用和普及[1,2]。2000年Lu等人提出一种了基于VQ编码的图像数字水印方案[3], 这种算法采用码书扩展的方法来产生码书划分, 然后利用码书划分嵌入水印信息, 但要求码书是保密的。后来有人提出了基于可变维VQ的图像水印算法, 但这种算法嵌入的水印是易碎性的, 鲁棒性较差[4]。
本文提出一种将水印嵌入于图像VQ压缩数据中的数字水印新算法, 算法中水印同时存在于VQ压缩后的数据中和VQ解压后的图像中。更重要的是, 实验证明这种算法对裁剪、模糊、JPEG、扭转等攻击具有一定的鲁棒性并且适用于比灰度图像更为普遍的彩色图像。所以, 可以利用本算法在Internet和其他应用VQ压缩的环境下, 有效地实现数字水印的嵌入和提取。
1 VQ编码
矢量量化 (Vector Quantization, VQ) 编码的基本操作包括:将矢量空间分割成有限的、彼此不相交的子空间, 并对每个子空间选择一个代表矢量作为量化结果[4]。 将VQ编码用于图像处理时, 首先将图像分割成大小相同的像块。例如512×512的图像按照4×4的尺寸可以分成16 384个像块, 每个像块代表一个16维的矢量, 称为训练矢量。VQ算法就是要从这些训练矢量中找到代表矢量, 组成码书 (Code Book) , 码书中的各矢量称为码字 (Code Word) 。编码时, 对各个训练矢量, 找出码书中最接近的码字对应的索引值, 组成一张索引表。这张索引表就是图像经VQ编码后的压缩数据。
码书的生成算法有很多, 常见的有LBG算法及其各种改进算法[5], 本文采用细胞分裂算法。仍以一张512×512的图像为例, 基本步骤如下:
(1) 将图像切割成4×4的小方格。
(2) 找出所有码字的质心X ( x1, x2, …, xk) 作为初始矢量。
(3) 设细胞分裂的步长为常数值 δ, 将初始矢量X分别减加步长 δ, 形成二个矢量:Y (y1, y2, ..., yk) 、 Z (z1, z2, ..., zk) , 其中yi= xi- δ, zi= xi+ δ, 且当yi< 0时, 取yi= 0, 当zi> 255时, 取zi= 255。
(4) 对Y, Z构成的码书执行LBG算法。即以Y及Z为质心, 将其余各码字归群到这两个质心, 并重新计算各群的质心, 得到Y′ 及Z′。
(5) 将Y′和Z′各分裂成两个矢量, 并重复步骤 (3) 、 步骤 (4) , 如此每一次码书大小以2的倍数增长, 一直到产生足够的码字个数。
算法中步长 δ 可以通过实验选取适当值, 比如10。这里的归群, 就是寻找与某矢量最接近的质心并归入其代表的子空间。矢量之间的近似程度由欧几里德失真来度量, 对于矢量Y和X, 定义:
显然失真越小, 近似程度越高。
2基于VQ编码的数字水印技术
Pitas和Kaskalis利用基于统计的数字水印方案的基本原理[6], 提出了数字签名的思想, 这种算法可以有效抵抗二次采样和JPEG压缩攻击。Fridrich提出了一种称为混合水印 (Hybrid Watermarking) 的算法, 它是在Cox提出的DCT变换算法的基础上, 再在中频DCT系数上叠加一扩频信号[7,8,9]。Kundur等人提出基于小波融合的水印嵌入算法, 它是在不同的分辨率下将水印和图像的小波系数相加, 相加前, 将水印的小波系数使用一种人类视觉模型约束进行调制[10]。VQ编码是一种压缩比比较可观, 压缩失真小, 适用范围广的压缩编码方案。 本文提出的基于VQ编码的水印策略, 嵌入位置为VQ压缩编码后的压缩域。
2.1水印嵌入
水印嵌入的重要步骤是码书划分。码书划分是指对VQ编码后产生的码书按码字之间的相似度进行划分, 即将彼此最相似的2个或几个码字分在同一子划分中。设一个码书有256个码字, 如果规定码书划分中的每个子划分含2个码字, 则共有128个子划分, 每个码字在对应子划分中的偏移量或为0, 或为1;于是要定位1个码字, 需要1个字节, 字节的高7位用于定位子划分, 字节的最低位用于定位子划分中的码字, 如:第一个码字的索引码为00000000, 第二个码字的索引码为00000001, 第十个码字的索引码为00001001。
当码书划分完成后, 就可以开始水印的嵌入过程, 图1为水印嵌入的原理框图, 详细步骤如下:
(1) 对原图像HI进行VQ编码, 包括:图像分块, 产生训练矢量集, 根据相似度利用细胞分裂法产生码书CB (Code Book) 与索引表IT (Index Table) , 也可以使用公共码书。对CB进行划分, 产生码书划分CD (Code Di-vided) , 每个子划分含2个码字。
(2) 根据嵌入水印信息的比特长度产生相同长度的取值不重复的随机序列Seed K, Seed K的取值范围由索引表的长度决定 (例如:水印图像为32×32的二值黑白图像, 索引表长度为4 096, 则Seed K为长度是1 024, 取值范围是1~4 096的随机序列) ;Seed K作为密钥, 决定水印比特嵌入索引表的哪些位置, 或者说将水印比特嵌入原图像的哪些子方格中。
(3) 取出水印比特流的当前比特位b, 根据密钥Seed K从IT中找到当前索引值index, 根据码书划分CD找到Index码字对应的子划分, 确定Index码字在子划分中的偏移量py。若b = py = 0或b = py = 1 , 则索引表IT中的Index值不变;否则, 将IT中的Index值改为子划分中偏移量为b的码字对应的索引值, 对于图像, 这相当于用子划分中另一个码字对应的子方格内容代替原方格内容。
(4) 重复步骤 (3) , 直至水印比特流结束, 水印嵌入完毕。
可以看出, 算法是通过码书划分来实现水印嵌入的, 过程中可能会用子划分中另一个码字对应的子方格内容代替原方格内容。因此, 如果同一个划分中的两个码字相差较大, 水印嵌入后的VQ压缩数据经VQ解码后, 其图像质量会下降得比较厉害。为解决这个问题, 可以在步骤 (2) 中码书划分CD产生后, 对码书CB进行优化, 优化方法为:对CD中的每个子划分, 用式 (2) 表示同一子划分中两个k维码字的距离:
设定一个阈值TH, 若DS>TH, 表明该子划分中的两个码字相差较大, 可以用式 (3) :
来提高两个码字间的相似度, 从而改善VQ解码后的图像质量。
在上述水印嵌入算法中, 水印嵌入的最大容量取决于原图像大小和子方格大小, 设原图像A × A, 子方格a × a, 则可以嵌入的水印信息量最大为:
本文提出的数字水印策略中, 在VQ编码后嵌入水印, 但水印仍然存在于VQ解码后的图像中。
2.2水印提取
水印的提取过程, 需要有与水印嵌入时相同的码书CB, 密钥Seed K, 如果未经VQ解码, 还需要水印嵌入算法的输出:索引表IT;如果已经经过VQ解码, 则需要解码后的图像 (码书可以与索引表一起通过网络传输至接收端, 也可以是收发端都有的公共码书) 。
图2为水印提取的原理框图, 水印提取的详细步骤如下:
(1) 对码书进行划分, 重新产生码书划分CD。若已经VQ解码, 跳至步骤 (2) ;若未经过VQ解码, 跳至步骤 (3) ;
(2) VQ解码后的图像HO, 对其进行分块, 并产生矢量集。根据密钥Seed K找到嵌入水印位的子方格对应的矢量, 利用码书确定该矢量对应的码字索引值Index, 即找出码书中与该矢量最接近的码字对应的Index。
(3) 直接由IT (Seed K (i) ) 确定嵌入水印位的子方格对应的矢量的Index。i表示当前提取的水印位在完整的水印比特流中的位置。
(4) 找到Index在码书划分中所属的子划分, 根据Index在子划分中的偏移量py, 即当前提取的水印位b=py。
(5) i=i + 1, 重复步骤 (2) ~ (4) , 直到i= length (Seed K) , 水印比特提取完毕, 由水印比特流重新组成水印图像。
3结果与分析
数字水印的优劣主要从嵌入水印后图像的失真程度, 以及对图像做各种处理后水印的鲁棒性两个方面评估。
失真可以用峰值信噪比 (PSNR) 测量。不同分辨率水印嵌入后的灰度图像如图3所示。图3中, 左边“龙” 字为嵌入的原水印, 右边为水印嵌入后的解码图像。
鲁棒性可以通过规范化系数NC (Normalized Corre-lation) 衡量。对嵌入水印的lena图像做各种裁减攻击, 测试结果如图4所示。
其中, 图4 (a) 为1 4白色裁减攻击实验图NC= 0.743 0;图4 (b) 为1 4裁减攻击实验图 (用原图像左上角1 4区域替代解码图的对应1 4区域) NC=0.874 2; 图4 (c) 为1 2白色裁减攻击实验图NC=0.490 7;图4 (d) 为1 2裁减攻击实验图 (用原图像上1 2区域替代解码图的对应1 2区域) NC=0.760 7。
索引裁减攻击是指对算法中的索引表进行裁减, 以试图破坏水印。实验结果如图5所示。
模糊操作又称平滑, 包括领域平均和中值滤波等。 模糊攻击是指对解码图像进行模糊操作, 以降低检测出的水印质量或使得接收端检测不出水印。实验结果如图6所示。
下面以彩色图像Linger (128×128) 为例, 嵌入水印图像大小为32×32, 给出彩色图像水印算法的鲁棒性实验结果, 见表1。
4结语
本文提出的水印策略正是利用VQ压缩编码向压缩数据中嵌入水印, 其区别于一般水印算法的特点在于:水印同时存在于压缩数据和解码图像中, 这使得它没有传统传输加密方法的局限性, 同时也让它在传输带宽有限、传输数据量受限制甚至可能有实时性要求的网络环境中有广阔的应用前景。
本文所述的算法, 在今后的研究中可以做如下扩展:每个子划分中含有码字数由2个扩展到2n (本文中n=1) , 则每个子方格可以嵌入的水印比特数为n。例如: 每个子划分中含4个码字, 则子划分中码字的偏移可以是00, 01, 10, 11中的一个, 所以由密钥决定的每个子方格中都可以嵌入2个水印位。另外, 在细胞分裂法的基础上, 进一步改进码字搜索算法及码书生成算法, 从而提高算法中码字的搜索速度和码书的生成速度, 这也是VQ编解码领域的核心问题之一。
摘要：提出一种基于矢量量化压缩编码 (简称VQ编码) 技术的水印策略, 在对原图像进行VQ编码后, 按码书中码字的相似程度对码字进行划分, 根据待嵌入水印图像的大小产生一个随机序列作为密钥, 然后根据密钥在压缩数据的特定位置嵌入水印。提出的水印策略, 其主要特征在于水印既存在于原图像VQ编码后的压缩数据中, 也存在于接收端VQ解码后的图像中。压缩后的数据在数据量上远小于原始数据, 所以由它替代原图像携带水印, 既节省存储空间, 也减小了网络传输时间, 特别适用于网络环境下的水印嵌入和提取。更重要的是, 这种水印策略具有较好的鲁棒性, 能够抵抗诸如裁剪、模糊、JPEG压缩等波形攻击和扭转几何攻击。
关键词：数字水印,矢量量化编码,码书,细胞分裂法,码书划分
参考文献
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浅谈数字地形图质量评价量化方法 篇2
浅谈数字地形图质量评价量化方法
数字地形图是科学与艺术完美结合的.作品.数字地形图制图过程中每一个环节都对其质量产生一定的影响.因此,要对数据的质量进行认真的审查和评价,特别是对地形图编绘质量应该进行科学的评价,以保证数字地形图产品的高水平.文章对数字地形图质量评价量化方法做了简要分析.
作 者：谢春莲 作者单位：永州市勘测设计院,湖南,永州,425000刊 名：中国高新技术企业英文刊名：CHINA HIGH TECHNOLOGY ENTERPRISES年，卷(期)：2009“”(8)分类号：P231关键词：数字地形图 质量评价 量化方法
试论地图矢量化误差的处理 篇3
【关键词】MapGIS 误差；地图；矢量化
地理数据是GIS的重要组成部分，其建设工作量是最大的。专家认为，一个GIS工程建设的投资比例一般为，硬件∶软件∶数据=1∶2∶7。由此，数据的精确度对于GIS来说显得尤其关键和重要。
1.地图矢量化产生误差的原因
1.1原始地图数据信息载体介质不同产生的误差
原始地图数据信息载体介质一般分为纸介质、透明薄膜介质和刻图薄膜介质3种。在3种信息载体中，纸介质的变形最大，其次为透明薄膜介质，刻图薄膜介质变形最小。纸介质变形产生误差的主要原因是折叠、褶皱以及气候的影响，变形误差一般在1.00mm～2.00mm。薄膜介质产生变形的主要原因是在使用和保存过程中产生褶皱，温度也会对薄膜形状产生影响，其变形误差小于等于0.20mm。刻图薄膜产生误差的主要原因是在翻印刻绘原图时因设备精度的原因而引起的误差，它的变形误差一般小于等于0.15mm。
1.2地图扫描矢量化产生的误差
（1）用于扫描地图的扫描仪本身精度不高或者在扫描过程中设置的扫描精度不够产生的误差，扫描过程中还可能由于光栅图像变形而产生误差。有些单位在没有宽幅扫描仪的情况下，将地图裁剪成数张扫描后拼接而产生的双重误差。（2）地图矢量化时光栅图像没有配准就矢量化而形成的误差。在矢量点、线过程中图像放大倍数过小形成的误差等。
1.3子图库和线型库定位点（定位线）不精确形成的误差
MAPGIS的系统库包括子图库、线型库、色库、图案库。工作人员在矢量化地图过程中往往把符号移动到与原图相同的位置，当坐标点可见时，符号的定位点（定位线）和符号的坐标可见点不在同一点上，其图上距离的误差一般在0.10mm～0.50mm之间，图件比例尺越小其误差变形越大。
1.4误差校正控制点分布不合理形成的误差
MAPGIS误差校正功能能把扫描矢量化的底图通过误差校正功能校正到理论图廓中，形成用户坐标系到大地坐标系之间的投影变换，使地图各要素符号坐标通过系统自动计算得到大地坐标。误差校正控制点的多少和分布位置决定了误差校正的精确性。控制点越多，分布位置越合理，误差变形越小。特别是国际分幅的图幅中，南北图廓用折线来表示，地图比例尺越小，折线越多。在误差校正过程中，如果仅取4个图幅角点作校正依据是不足的，这样有可能造成校正后的图形不完全位于内图廓内或者部分超出图廓线，其图上误差大于0.50mm。
2.消除误差的方法与校正
误差的来源是各种各样的。在利用MAPGIS做地图矢量化的过程中必须尽可能地提高各个环节的精度，减小误差，提高数字信息的质量和精度。
2.1对矢量化底图的预处理
对矢量化底图因折叠或其他原因导致的褶皱问题，用电熨斗熨平。用高精度的日历瓦尺量测内图廓边长和对角线长度，精度控制在小于0.1的范围内，量测的长度（A1，A2，B1，B2，C1，C2）与图幅理论值进行比较，大于理论值进行热处理，用电熨斗均匀地熨一遍，但温度应控制在低温状态。小于理论值进行湿处理，用湿拖布把地拖湿，在地上铺上一层纸，在纸上放上图纸进行潮湿。热处理或湿处理后，应使内图廓边长和对角线长度误差控制在0.10mm～0.20mm，对于大比例尺地图，工作底图可适当放宽精度要求：图廓点位误差小于等于0.15mm；图廓边长误差小于等于0.20mm；图廓对角线误差小于等于0.30mm；公里网点间距误差小于等于0.20mm。
2.2扫描矢量化形成误差的处理
扫描底图扫描仪的分辨率一般不应小于157点/cm。在地图矢量化之前，首先利用MAPGIS图像处理模块提供的图像镶嵌配准功能对光栅文件进行误差处理，对于国际分幅的图幅，控制点除4个角之外，还应包括南北内图廓线拐点的坐标，及图内分布均匀的方里网坐标。对于控制点数量的选择，图幅越大，选取的控制点应越多；比例尺越小，选取的控制点也应越多。一般不低于13个控制点。对线状地物矢量化时，其转弯处应多加点，使其光滑、自然，以保证达到GB/T17160—1997规定的重复定位最大较差绝对值不超过0.16mm，线状符号跟踪中误差不超过±0.25mm。
2.3子图库和线型库定位点（定位线）形成误差的处理
MAPGIS的子图库和线型库是地图矢量化的主要符号，它们位置的精确性决定了地物的空间分布特征。地图符号的定位点（定位线）具有严格的规定。如绵阳市行政区划图矢量化过程中所涉及的子图库和线型库的定位。在使用MAPGIS图形处理模块制图的过程中，首先要检查子图库、线型库（定位点、定位线）的精确性，与制图理论规定的定位点（定位线）不相符的符号利用MAPGIS编辑符号的功能，修改符号中心位置使符号的定位点（定位线）在编辑符号柜的中心位置。用双线表示的地物符号（如公路、铁路），其定位线在两线的中心位置，以一侧为基线的符号，其中心线在基线上（如不整合地层界线、陡坎等）。同时，在采点中的误差亦不允许超过±0.20mm。
2.4误差校正形成误差的处理
误差校正控制点的设置除图幅的4个角点、图内分布均匀的方里网点外，还包括南北内图廓线拐点（一般情况下，1∶1万～1∶10万图幅选2个，1∶20万图幅选6个，1∶50万图幅选10个）。这样校正的图形，不会出现小于或者超出图廓的现象。对于图面内容不满图框的图件，校正控制点选择包含图面所有要素，否则会出现各要素折曲现象。
3.结语
地理信息系统基础数据的采集和输入是一项十分重要的基础性工作，是建立地理信息系统不可缺少的关键部分。在利用MAPGIS建库的过程中，误差的来源有多种多样。在数据信息输入的过程中应尽量避免各个环节所产生的误差，以提高数据信息的质量，为数据空间分析和数据管理提供优质数据。
【参考文献】
[1]郑勤成，张亚仙，杨艳利.MAPGIS地图矢量化误差分析及校正[J].太原科技，2008，（03）.
[2]李妩巍.MAPGIS在地质制图中的应用[J].铀矿地质，2005，（06）.
均值量化在音频数字水印中的应用 篇4
关键词：均值量化,音频数字水印,鲁棒性
1 量化思想
量化是实现盲检测的有效途径。量化指数调制 (QIM) 是一种非线性方法, 与扩展频谱方法相比具有更强的稳健性。这种方法先由Chen和Womell于1999年提出, 并被应用于图像水印中。王秋生实验了将音频频域系数量化调制的方法, 高海英等人提出了一种基于量化的小波域自同步数字音频水印方法, 该算法引入了系数量化的思想, 将嵌入的水印位对音频段的能量进行量化调制, 以一定的比例修改能量段各采样点的幅值使此段能量变化为量化后的值。按这种原理嵌入的水印信号在提取时不需要原始数据, 这对水印算法的实用性是非常有用的。
参考上面的方法, 本文提出一种更为有效的量化方法, 即均值量化。
2 均值量化原理
设由K个小波系数构成的集合为{x0, Lxk-1}, 其均值为:。
假设在均值i∈{0, 1}所 引 起 的 误 差 为 α , 即 嵌 有 一 个 水 印 比 特 wi后 的 K个 信 号的 均 值 为, 由 此 可 知 , K个 小 波系数的集合中的所有单个系数也将进行相应 的 修 改 , 即 其中, xi′是 指 某 个 被 修 改 后 的 系 数 值 。由均 值 式 子 可 知 , 当在K个 系 数 的 均 值中嵌入一个水印比特时, 所产生的嵌入误差 α 同 时 加 到 了 K个 信 号 的 每 个 分 量 上 , 亦即每个分量xi也产生了嵌入误差 α 。假设嵌有水印的信号在传输过程中受到了一定的攻击, 攻击对每个信号产生的误差为δi, 即攻击后K个小波系数中某个小波系数为, 则 攻 击 后 K 个小波系数的均值为假设, 即δi服从均值为 0, 方差为σ2的高斯分布, 依据概率统计知识, K个服从高斯分布的随机变量其平均值仍然服从 高 斯 分 布, 但 是 方 差 缩 小 了K倍, 即
3 均值量化在音频数字水印中的实现
提出一种基于混沌扩频的小波域数字音频水印的算法, 并在嵌入过程中加入均值量化的思想。
3.1 水印的嵌入
在水印嵌入的过程中, 选择适当的小波基对每段音iA频进行DWT变换, 分别计算每一个第H层的低频系数CAHi的均值, 其中L为CAHi的长度。利用心理学模型计算出的量化步长∆对系数进行取模和取余数运算。分别得模值为z, 余数为r。
对系数量化处理与水印比特W的取值密切相关:当W=1时, 使量化结果等于与最接近的A区间集中某一区间的中间坐标值;当W=0时, 使最接近的B区间集中某一区间的中间坐标值。量化结果可以表示为4种情况。iF′iF
(1) 当≥0, w=1时,
(2) 当≥0, w=0时,
(3) 当<0, w=1时,
(4) 当<0, w=0时,
设上述的水印嵌入算法中对均值Fi进行量化所产生的误差为αi, 即为了求得嵌有水印的音频信号, 还需将量化引起的误差αi分别加到对应的每一个系数上。
3.2 水印的提取
本文的水印提取不需要原始数字音频信号, 是一种公开 (盲) 水印算法。
3.3 仿真实验及评价
为了验证本算法, 在仿真实验中, 选取了一段长度20秒流行音乐进行测试。原始数字音频信号是单声道, 采样频率为44.1kHz分辨率为16比特, 共取882000个采样点, 其波形图如图1所示。水印采用一64X64的普通黑白二值图像如图2所示。量化步长定为∆=0.05, 选择K=8。通过听觉感知和波形图, 原始信号和嵌入水印后的信号并没有明显的区别。嵌入水印后的信号波形图如图3所示 (见图1、图2、图3) 。
为了验证采用均值量化的水印算法的鲁棒性, 对含水印的音频信号进行了重采样、低通滤波、加白噪声、去噪、MP3压缩、重量化等攻击测试, 分别计算了嵌入水印后的峰值信噪比, 以及相关系数, 如表1。图4是本文算法分别经过以上攻击后的含有水印的音频信号中提取出的水印图像 (见表1、图4) 。
4 总结
利用均值量化的方法, 不仅实现了水印信号盲检测, 提高了算法的鲁棒性和稳定性, 实验结果表明当含有水印的音频信号被噪声污染经过低通滤波时, 仍能提取出视觉效果较好的二值水印图像。
参考文献
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数字矢量化 篇5
在基于矢量传感器被动测向原理的水下目标定位技术中, 提高矢量传感器的测向精度是保证定位精度的关键, 在文献[1]中详细介绍了测向误差补偿修正的各种技术措施。数字罗经用于矢量传感器侧向误差校准, 主要是采用高精度的数字罗经与矢量传感器同轴一体化封装技术, 将矢量传感器测得的目标相对方位依据数字罗经的数据折算为真北方位, 利用动态校准测试获得的数据对矢量测向误差进行补偿修正, 给出水下目标的真方位, 从而提高系统的测向精度。本文主要探讨了采用高精度的数字罗经来实现对矢量传感器测向误差进行修正的软硬件设计以及误差修正方法。
2. 数字罗经在矢量传感器测向系统的软硬件设计
在某水声测量浮标系统中, 采用数字罗经与矢量传感器封装一体, 将矢量传感器测得的目标方位转换为真北方位 (大地坐标中的方位) , 用于测向误差修正, 从而提高了矢量传感器的测向精度, 满足水下目标高精度方位估计需要;同时罗经数据还可作为测向浮标姿态监控信息。
系统选用美国Honeywell公司生产的HMR3000数字罗经, 采用MSP430系列单片机完成对数字罗经的输出信号进行管理, 把数字罗经的信号通过RS232串口读入单片机;并对辅舱电源电压进行实时监控;将罗经信息通过单片机的异步串口以RS-232方式上传给通信管理板 (嵌入式控制单元) ;通信管理板将数字罗经的航向信息、姿态信息以及深度信息、浮标GPS定位信息与矢量信号处理单元的数据, 通过以太网控制器和无线通信模块实现与基站通信, 上传数据和结果, 下达指令。系统中数字罗经结构单元结构如图所示。
2.1 硬件设计
2.1.1 数字罗经
HMR3000数字罗经是一款集航向、俯仰和横滚三个旋转量测量于一体的磁敏传感器, 它具有精度高、体积小、功耗低等特点, 可方便地集成在一体化小型系统中。HMR3000数字罗经能集三个轴向的转动角度测量功能于一体, 由三轴磁阻传感器和一个充有液体的两轴倾斜传感器组成, 可以得到进行倾斜补偿后的航向数据和姿态数据。该产品测量方位精度达0.5°, 方位分辨率为0.1°;姿态精度达±0.4°, 姿态测量分辨率为0.1°;最大姿态测量范围±40°;工作温度-20℃到+70℃;供电电压为6-15V。HMR3000数字罗经的硬件构成包括4部分:三轴磁阻传感器、放大器、A/D转换器和微处理器, 及双轴倾斜传感器 (如图2所示) 。
HMR3000通信遵循NMEA (National Marine Electric Association.国家海军电子协会) 0183标准, 可使用RS-232或RS-485接口。其数据ASCII码字符为10位 (1位起始位、8位数据位、1位停止位, 无奇偶校验位) , 传输波特率1200、2400、4800、9600、19200bit/s可选, 更新模式在连续选通的状态下, 更新率为20Hz[2]。
2.1.2 数字采集单片机及接口转换
MSP430是TI公司近几年推出的16位系列单片机, 采用了最新低功耗技术。MSP430F169工作在1.8~3.6 V电压下, 有正常工作模式 (AM) 和4种低功耗工作模式 (LPM1、LPM2、LPM3、LPM4) , 并可在各种工作模式之间切换。此外, MSP430F169单片机集成了多通道12 bit的A/D转换、片内精密比较器、多个具有PWM功能的定时器、斜边A/D转换、片内US-ART、看门狗定时器、片内数控振荡器 (DCO) 、大量的I/O端口以及大容量的片内存储器, 可以满足绝大多数的应用需要[3]。
MSP430F169的主要特性是:
●工作电压:1.8V-3.6V。
●超低功耗:活动模式:280μA, at 1MHz, 2.2V, 待机模式:1.6μA。
●16位RISC结构, 125ns指令周期。
●12位ADC采样带保持。
●串行通讯USART0、USART1接口。
●60KB+256B flash存储器2KB RAM。MSP430F169单片机输出是TTL信号。方位姿态仪传送的是RS232接口信号。RS232接口的电气特性是任何一条信号线的电压均为负逻辑关系。即:逻辑"1":-5~-15V;逻辑"0":+5~+15V。噪声容限为2V。即要求接收器能识别低至+3V的信号作为逻辑"0", 高到-3V的信号作为逻辑"1"。可以看出RS232接口电压和TTL接口电压不匹配, 不能直接连接, 需一个接口转化电路。本系统选用转换芯片是SP3232E, 把TTL信号转变成RS232信号再传送。TTL和RS232转换芯片SP3232E内有一个高效的电荷泵, 工作电压为3.3V时只需0.1μF电容就可进行操作。电荷泵允许SP3232E在+3.3V到+5.0V内的电压范围内发送符合RS-232的信号。SP3232E是一个2驱动器/2接收器的器件。它包含一种低功耗关断模式, 该模式下器件的驱动器输出和电荷泵被禁止。关断状态下, 电源电流低于1μA。图3是SP3232E典型应用电路和管脚图。图4是系统硬件电路
2.1.3 其它单元
通信管理上位机由一片ARM S3C2440A作为中心控制单元, 系统选用三星公司的S3C2440A, 它是ARM920T系列CPU, 采用0.18μm工艺的CMOS设计, 主频最高可达266MHz, 特别适用于低功耗场合。主要负责通信板的控制和数据传输 (包括:矢量传感器数据、罗经信息、深度信息、GPS数据等) 。考虑到开发周期和可靠性等因素, 选用核心开发板Nano2440。其自带32MB SDRAM和64MB FLASH作为程序和数据存储器;共有三个UART接口, 一个通过232转换芯片MAX3221转为RS232标准与单片机相连, 用于传输数字罗经和深度传感器的数据。由于S3C2440A片上不带以太网控制器, 为了进行网络通信, 必须外接以太网控制芯片。设计中采用CS8900A作为以太网控制器。CS8900A主要为嵌入式应用系统、便携式产品和某些适配卡等提供一种切实可行的以太网解决方案。2440A通过总线与CS8900A相连, 拓展一个10M的以太网接口与无线通信模块连接, 完成浮标数据与基站的通信。
2.2软件流程
2.2.1 HMR3000的指令格式
HMR3000的串行通信是遵循NMEA0183标准制定的简单、异步的ASCII协议, 其发出或接收的每一条指令包含一个两字符'hh'作为结尾, 以保证发送数据的准确性;其输出指令有六种格式 (标准输出格式为HDG、HDT、XDR, 专用输出格式为HPR、RCD、CCD三种格式) , 在矢量传感器被动测向浮标中, 数字罗经输出量为用于测向误差修正的航向数据, 以及用于浮标姿态测量的俯仰数据、横滚数据这三个测量值, 因此, 输出指令格式选用HPR格式。系统所采用的控制指令及输出指令为表1所示:
2.2.2系统程序流程
系统软件设计包括两方面, 一是单片机对HMR3000串口数据的接收、整理、及存储在单片机内部RAM中[4], 另一是上位机对单片机的串口数据的读取、与其它信息整合处理并发送, 图4和图5为相关程序流程。
2.3罗经数据相对地理真北坐标的转换
为了将数字罗经的航向数据 (即磁航向) 转换为真北航向, 需要将罗经正向与地理北的夹角值, 按照一定的转换规则转换为真北航向。在系统设计中, 安装时保证罗经正向与矢量水听器指向一致, 如果安装上存在偏向角, 则还需在转换时叠加偏向角。其坐标转换规则为:
按上图所示, 假定磁北在地理北以西 (也可能在地理北以东) 。同时假定磁偏角为, 罗经正向与磁北夹角为 (角度以磁北顺时针命名, 即磁航向) , 获取的罗经正向与地理正北夹角为 (相对地理北顺时针命名, 即真北航向) 。根据每个地区值的不同, 磁北偏在地理北以西时, 为正值, 磁北偏在地理北以东时, 为负值。设计时按照使用海区地理位置 (我国除乌鲁木齐、南沙群岛、曾母暗沙群岛磁偏角位于磁北偏东以外, 其他地区均处于磁北偏西) , 始终取为正, 则存在以下判据:
当φ<ζ当时, 即罗盘正向处于磁北与地北之间时,
当φ≥ζ时, 即罗盘正向处于磁北与地理北之外时,
3.测向误差修正方法及结果
系统进行测向误差校准时, 目标船载声源低速绕测量浮标以较大半径 (≥1.5km) 逆时针航行一周, 目标声源处刚性连接DGPS数据做为目标真实方位坐标, 数据处理基站对矢量测向数据、罗经航向数据以及目标的GPS数据结果进行处理分析, 给出测量浮标矢量测向误差角度补偿值。图6为系统校准时所获矢量传感器测向工程误差修正补偿图, 利用该图对矢量传感器的Vx, Vy通道的指向性进行误差修正补偿, 图7为补偿前后的指向性对比图, 指向性有较为明显改善。
结论
本文讨论了采用数字罗经与矢量传感器封装一体集成方式, 解决了矢量传感器被动测向误差校准问题。将矢量传感器测得的目标方位经过补偿修正后, 系统测向精度得到提高, 整个系统具有精度高, 功耗低, 结构简单, 性能稳定的特点, 满足水声测控装备小型化需要, 在水下目标探测、预警等领域具有较好应用前景。
摘要：将数字罗经与矢量水听器同轴封装, 采用MSP430F149单片机作为下位机实现与数字罗经的串口通信, 将数字罗经航向数据和矢量传感器方位估计数据交联处理, 成功地解决了系统测向误差修正问题。矢量传感器测得的目标方位经过误差修正后, 系统测向精度得到提高。
关键词：数字罗经,矢量水听器,测向误差修正
参考文献
[1]王燕.非合作目标精确定位技术[D].哈尔滨工程大学博士论文, 2006
[2]HMR3000Digital Compass Module User's Guide, Rev.B2001.03
[3]秦龙.MSP430单片机应用系统开发典型实例[M].北京:中国电力出版社, 2005.
数字矢量化 篇6
目前,信息技术以及网络技术正在快速发展,尤其网络技术的快速发展为多媒体信息的交流提供了传输的基础。多媒体信息已经全面的数字化,数字化的音频、视频以及图像能够在网络中快速的进行传播与交流,这为人们的信息化生活提供了极大的便利。数字化信息易复制、快传播的特点,也导致了数字作品极易被非法传播、剽窃以及篡改,对数字作品作者的合法权益带来了很大的威胁。对数字信息的传统保护模式,是将通信信道进行加密,加入通信信道被攻击,数字信息就完全被泄露。因此,传统的数字信息的保护方面及其有限。
数字水印的出现很大程度的解决了数字信息版权保护的问题。近些年来,数字水印技术成为了信息技术领域中的前沿学科。数字水印技术作为隐藏技术的一个主流分支,通过信号处理的方式将数字水印在不破坏原数字信息的情况下对数字信息作品,如音频、视频以及图像等信息进行加密保护。水印的形式可以为序列号、文本、标志等等。水印在数字信息作品中是不可见的,需要借助专有的水印检测软件将其提取出来,作为数字作品作者版权保护的有力证据。而且数字水印技术还具有抗压缩、剪切等操作的攻击,能够对知识产权的保护起到至关重要的作用。
1 数字图像水印的相关技术
数字水印技术本质上讲,是一种保密信息在保持原有数字信息作品不被破坏的情况下进行嵌入操作。这些秘密信息能够有效的抵御压缩和裁剪等攻击,使得有效的保密信息不遭到破坏,能够有效的保护作品的版权信息。一般来说,数字图像水印技术分为三个方面。
(1)数字图像水印的生成
数字图像水印的生成就是讲水印信号在秘钥的控制下通过生成算法输出待嵌入水印的过程,数字水印的生成具有唯一性以及不可逆性。数字水印的生成过程如图1所示。
(2)数字图像水印的嵌入
数字图像水印的嵌入过程是将嵌入的水印信息在秘钥的控制下,将生成的水印信息嵌入到数字信息载体中。因此,带水印的数字信息作品通过此步骤形成。
(3)数字图像水印的提取
数字图像水印的提取过程与嵌入过程是互逆的过程,提取操作是将水印信息从数字作品载体中通过秘钥的控制以及水印提取算法,生成完整的水印信息。水印提取的过程如图2所示。
2 基于 DCT 域量化的数字图像水印嵌入算法
由于DCT域量化技术的数字图像水印具有更强的鲁棒性、能够有效的抵御信号变形以及有损压缩的能力。因此,本文主要针对DCT域量化的数字图像水印的嵌入算法进行研究。本文提出的算法为了保证水印的不可见性,对图像进行嵌入操作时,将图像的红、绿、蓝进行DCT变换,将变换后的低频系数采用量化的方式进行嵌入图像操作。
首先,算法将原始图像F进行8x8的像素块分解,每个像素块记为Bq=fq(x,y),其中,q=1,2,3…N。即原始图像F可以表示为。之后,对图像的红、绿、蓝三个分量进行DCT变换,结果得到红、绿、蓝三种颜色的系数矩阵。
对于大部分的图像文件,一般幅值较大的系数放在低频域中,位于变换系数矩阵的左上角部分。然而对于能量比较低的高频部分,位于系数矩阵的右下方位置。这些系数在图像进行压缩时将会被量化为0。因此,水印信息仅仅能嵌入到图像的低频部分。我们可以采用Z型扫描,导出m?n?8?Cr/N个低频的系数,作为水印的嵌入系数。为了保障水印的透明性,忽略每块中的首参数。下面将对系数矩阵进行量化,并嵌入至数字图像中。
首先,将坐标轴分割成长度为M的等长区间。将上面步骤中,已经被DCT变换后的水印嵌入系数进行量化,量化为接近区间长度的中间坐标值。在进行数字图像水印嵌入时,将预处理后的水印信号Wr,Wg,Wb,嵌入至红、绿、蓝三种颜色的低频系数中,即RED_Bq,GREEN_Bq,BLUE_Bq,从而得到新的三种颜色的系数。再对新的系数进行离散余弦的反变换操作,得到嵌入水印的图像。在这里,我们需要注意,量化区间的长度越大,嵌入水印的鲁棒性越好,但是区间过于大又会导致水印数字图像质量的下降。
3 结束语
本文首先介绍了数字水印的发展历程以及原理,并指出了当前数字水印技术的现状与问题。其次,本文对数字水印的相关技术做了详细的分析,分别从数字图像水印的生成、嵌入以及提取过程的原理进行深入的讨论。最后,对基于DCT量化技术的数字图像水印嵌入算法进行深入探讨。本文提出的算法对常见的图像攻击,尤其是压缩以及剪切操作的攻击有着良好的抵御效果。
摘要：随着社会科技不断的进步与发展,网络、通信以及多媒体技术得到飞速的发展,多媒体信息的交流越来越便利。同时,数字信息的版权保护方法却比较简单,导致数字作品极易被非法传播、剽窃以及篡改,对数字作品作者的合法权益带来了很大的威胁。图像数字水印技术使这种情况得以改善。本文以图像数字水印技术作为研究对象,提出了一种基于DCT的图像数字水印算法,该算法有着良好的健壮性,能够有效抵御JPEG压缩、剪切等操作攻击。
数字矢量化 篇7
关键词：X射线,场效应管,均匀性,数码显示
在X射线摄影中, 有时会出现图像高低频畸变 (即不均匀) , 而造成畸变的原因是系统中射线源强度分布不均匀。射线源 (球管) 输出的射线是锥束的, 中心强度大, 周围强度小。对于固定的射线源, 其分布是固定的, 当球管老化, 或者发生位移, 中心偏离窗口时, X射线就会出现不规则。所以在放射治疗检查的临床实践中, 经常需要对X射线的剂量的均匀性作出检测, 以对X射线设备的性能检测和球管定期位置监测。
目前通用的, 高精度计量X射线剂量的探测器是石墨外壳结构的空气电离室。但其体积较大以及易损坏的特性决定其不能作为临床的常用计量验证装置。在一些基层医院, 用于检测X射线设备射线均匀性的工具还有荧光发光板, 是需要在暗室条件下, 把荧光发光板放置于球管垂直下面曝光。射线是由光子构成, 光子是含有一定能量的, 当荧光物质吸收能量, 原子发生跃迁, 到达高能级后, 经过较短时间又跃迁回基态, 就会释放出一定波长的光子, 在可见光范围内的, 就成为荧光。而涂有X射线激发型荧光粉的荧光板, 在X线的照射下, 发光效果更明显。通过观察荧光板的发光明暗均衡状况, 而估算出X射线分布的均匀情况。此方法受到观察者主观因素的影响, 没有客观量化的标准, 从而限制其实用价值。
半导体探头因其硅晶体的密度较空气高, 同时较低的辐射能量激发离子对, 故其探测X射线的灵敏度比空气电离室的灵敏度高18000倍左右, 同时体积也可以做得非常微小。半导体探测器是一种特殊的PN型二极管, 到了二十世纪七十年代, Holmes-Sidele提出使用场效应管作为射线剂量探测器。场效应晶体管 (MOSFET) , 即:金属—氧化物—半导体场效应晶体管, 根据在硅晶体中掺入不同的杂质原子而分为N型MOSFET和P型MOSFET。由于场效应晶体管的栅极 (G极) 与源极 (S极) 加的是反向电压, 而且还具有绝缘栅极 (增强型MOSFET) 这一特殊结构, 是一种等效输入阻抗很高的半导体元件, 因此场效应管比半导体二极管更适合作为微量信号的探测器。目前, 市场上有使用MOS元件制造的射线探测产品出售, 但是都是使用专门设计, 制造的MOS管芯片, 价格昂贵, 从而限制其使用。随着电子工艺的快速发展, MOSFET的制造工艺及性能已有很大改进, 新型MOS元件层出不穷, 各种型号及规格的元件也迅速增加, MOS晶体管也成为了一种电子市场上常见的电子元件;同时也广泛地开发了许多关于MOS元件的各种新用途。另外, 随着太空事业的发展, 关于MOS元件与射线的关系的研究也变得更加透彻, 而且有大量研究文献报道。这就使得可以通过购买普通市场销售的MOSFET中, 挑选出适合制作X射线剂量探测器的元件, 开发出一种操作简单, 价格低廉的X射线探测器。
场效应管矩阵数字法量化X射线均匀性的实施方法是:在单位面积内 (400×400) mm2, 采用 (4×4) 个N型场效应管, 场效应管等距分布, 每个场效应管代表一个点, 组成矩阵, 垂直放置距离X射线发生器 (球管) 1200mm下曝光X射线。当有源场效应管在截止状态下受X射线照射时, 其漏极 (D极) 和源极 (S极) 有微电流, 微电流的大小与X射线的强度呈线性关系。采集这个微电流信号, 经控制附加电路, 最后在数码管显示这个信号, 通过比对16个点信号数字值的差异, 就可以客观的量化各个点的X射线强度是否均匀。图1是本系统方框图。
如图1所示:整个系统由信号采集, 信号放大, A/D转换, 译码驱动放大, 数码显示等组成。
信号采集由场效应管和取样电阻组成, 如图2所示:
场效应管采用 TO-92封装的小功率N型2N7000, 当MOSFET工作在截止状态时, 对X射线反应比较敏感。设定工作电压为24V (VDS=24V) ;栅极采用零偏置 (VGS=0V) ;漏极 (D极) 的负载电阻DR=20MΩ, 信号采集端为DR两端, 有X射线照射MOSFET时, DR两端的电压 (VDR) 的值会发生变化 (mV级) 。
由于信号过于微小, 需要采用用放大器放大。在测量控制系统中, 用来放大传感器输出的微弱电压, 电流或电荷信号的放大电路称为测量放大电路, 对其基本要求是: (1) 输入阻抗应该与传感器输出阻抗相匹配; (2) 一定的强大倍数稳定增益; (3) 低噪声; (4) 低输入失调电压和低输入失调电流以及低的漂移; (5) 足够的带宽和转换速率 (无畸变的放大瞬态信号) ; (6) 高输入共模范围和高共模抑制比; (7) 可调的闭环增益; (8) 线性好, 精度高; (9) 成本低。基于以上考虑, 放大器采用集成放大器AD620, AD620是一款低成本、高精度仪表放大器, 仅需要一个外部电阻来设置增益, 增益范围为1至10, 000。AD620具有高精度 (最大非线性度40 ppm) 、低失调电压 (最大50 μV) 和低失调漂移 (最大0.6 μV/°C) 特性, 是传感器接口等精密数据采集系统的理想之选。它还具有低噪声、低输入偏置电流和低功耗特性, 由于其输入级采用Superβeta处理, 因此可以实现最大1.0 nA的低输入偏置电流。AD620在1 kHz时具有9 nV/Hz的低输入电压噪声, 在0.1 Hz至10 Hz频带内的噪声为0.28 μV峰峰值, 输入电流噪声为0.1 pA/Hz, 因而作为前置放大器使用效果很好。同时, AD620的0.01%建立时间为15 μs, 非常适合多路复用应用;而且成本很低, 足以实现每通道一个放大器的设计。信号经AD620放大后, 由逐次比较型A/D转换器 (TLC0831) 把模拟的电压信号转换成数字信号。数字信号在传输过程中, 可提高抗干扰能力和传输精度。数字信号再经过译码驱动集成电路 (74LS47) 驱动控制数码显示管, 在数码管上显示读数。
每个数码显示管显示的读数就是对应场效应管被X射线照射后的强度大小, 当 (4×4) 个数码管的值数一样时, 代表单位面积内的X射线剂量强度是均匀的。如果某个数码管的读数不同于其它的数码管显示的数值, 则表示该点的X射线剂量强度和其它的点不一样, 且数值相差的大小与X射线的强度差异成线性。采用这种方法, 可以直接用数字的方法来量化X射线的均匀性, 找出X射线摄影图像畸变的原因, 判断球管的位置是否合理, 中心窗口有没位移。本方法成本低, 各种零件都是市场出售的普通电子元件, 效果好, 数值精确, 特别适合基层医院用于临床医学工程X射线设备的性能检测和质量控制。
参考文献
[1]张立君等数码显示电路的研究与设计[J]北京印刷学院学报2009.4
[2]陈智维等MOSFET用作临床X射线剂量测量的研究[J]中国医疗设备2011.5
[3]程耀瑜等射线数字成像检测系统不均匀性分析与校正[J]光电工程2005.5
[4]牟维兵等场效应管X射线剂量增强的实验测量[J]中国测试技术2008, 5
数字矢量化 篇8
优质X线照片影像的获得,与X线摄影条件(exposure factor)的大小密切相关。X线摄影条件的设定,除了摄影条件基本因素外,还要考虑人体被检部位构成,被检部位器官运动情况、病理、年龄、胖瘦等因素。西门子公司的F.Claalen研究的条件表,又称点数法或对数率法解决了如何恰当的选择处理与感光效应有关的各因素的平衡关系问题。曝光量的点数变化按下面方法取得:被检体厚每增减1cm(胸部含气体每增减1.5cm),曝光量就增减大约25%的m As,与其对应的对数点数是±1点[2]。
本试验旨在探讨曝光指数器与曝光量之间的关系,在实际工作中可根据曝光指数器所显示的数值对摄影条件进行修正并实现定量化。
1 资料与方法
本实验采用Kodak Directview DR 5100设备,SSIIDD==110000ccmm,,将将88块块有有机机玻玻璃璃板板((每每块块厚厚度度为为1188mmmm))顺顺序序叠叠放放在在探探测测器器上上,,固固定定管管电电压压为为7700kk VV,,mm AAss按按照照点点数数系系列列递递增增,,从从22..55~~116600 mm AAss分分别别进进行行曝曝光光,,每每次次曝曝光光结结束束后后记记录录设设备备上上显显示示的的EEII值值。。用用SSppssss1133..00统统计计软软件件包包对对所所得得到到的的数数据据进进行行统统计计作作图图并并得得出出EEII与与点点数数PP之之间间的的拟拟合合关关系系方方程程。。
2结果
每每次次曝曝光光结结束束后后所所得得数数据据如如表表11所所示示。。应应用用SSppssss1133..00统统计计软软件件包包所所得得EEII与与PP之之间间的的拟拟合合关关系系图图如如图图11所所示示,,二二者者最最佳佳拟拟合合方方程程为为::EEII==119911..222233++9933..007711PP,,相相关关系系数数rr==00..999999。。
3 讨论
3.1 EI与P
通过分析此试验所得数据,可得EI与P之间存在着正比线性关系,EI=191.223+93.071P,即P点每增减一个点,EI值在数值上就相应增减93.071。因此,在我们实际工作中,可以根据EI与P点之间的此关系来对摄影条件进行修正量化。上述为实验所得数据,下面用理论数据验证。根据Kodak公司EI计算公式:
假设当P点为0时,E的值为1m R,根据西门子公司的P值表的规律特点,P变化有一个点,E值相应的变化原来的25%,具体数据见表2。
通过分析表2的数据,可得P每变化一个点,EI在数值上就相应的变化约为100。这与上述实验所得结论基本一致。由于实验数据样本数量较少和设备误差的原因,理论上和实验上在变化数值上有些误差。
3.2 结论
传统的X线摄影在医学领域中应用的最早、最普遍。自1895年德国科学家伦琴发现X线以来至今已100多年,1983年日本富士公司首先推出了存储荧光体方式CR系统,1997年荷兰飞利浦公司推出了世界上第一台直接数字X线摄影设备数字影像(DR)系统,为医学摄影全面实现图像数字化奠定了基础。近年来数字X线摄影设备在各大医院得到了广泛的应用,并在医疗工作中发挥着不可替代的作用,大家在应用普通X线摄影中所总结的曝光剂量知识是否还适用于现代数字X线摄影,这是我们工作中应该研究的一个问题。
在实际工作中,曝光量过大或者过小都是不准确的,若曝光量过小,会导致信噪比过小,影像质量下降;但是,若曝光量过大,影像质量不但无明显改善,而且会由于增加了曝光剂量,加大X线对患者身体的损害,并容易造成设备的损坏[4]。合理利用曝光量,才能以最低的辐射剂量获得最大的影响诊断价值[5]。因此在一次摄影完成后,如果影像的质量达到要求,可以根据现有影像所显示的EI值,推算出预期影像质量(EI)所需要的曝光量(m As)。为我们今后的工作提供了一种具体量化数值的方法。
参考文献
[1]Lanca L,Silva A.Evaluation of exposure index(lgM)in orthopaedic radiography.Radiat Prot Dosimetry,2008,129(1-3):112-118.
[2]于兹喜.医学影像检查技术学.北京.人民卫生出版社,2003.12-23.
[3]AAPM Report No.93,Acceptance Testing and Quality Control of Photostimulable Storage Phosphor Imaging Systems.American Association of Physicists in Medic-ine,2006,19-22.
[4]胡益斌.CR系统曝光量指数的检测及校准.医疗卫生装备,2008,29(10):72-73.
数字矢量化 篇9
SGD-3和SGD-6都具备+13 dBm的标准输出电平, 此外增加选件的话还可以支持+20 dBm的最大信号输出。信号源产品内安装了一个支持300 MHz的射频带宽的IQ调制器, 从而使其能够产生较宽带宽的调制信号。其内置的双通道任意波形发生器 (AWG) 采样速度高达250 MS/s, 板载波形存储空间最高可达4 GB (选件) , 而且支持快速的波形信号输出并具有存储多个信号的能力。嵌入式IQCreator誖波形产生工具使用户能够建立一个调制方案, 并且通过调用模板创建一个可供AWG使用的调制波形文件。
SVA-13的测试频率范围可扩展至13 GHz, 该仪器被用来分析常用的通信频带中信号的二次谐波性能。分析带宽高达90 MHz使它同样适用于测量和分析窄带和宽带通信系统。SVA仪表可直接测量的峰值电平可高达+30 dBm。凭借-148 dBm/Hz的最大测试灵敏度, 极低的电平信号也能够从噪声中清晰地分离出来。这对测量发射机的杂散信号输出尤为重要。
此外, SVA拥有一组多样化的、用于无线通信测试的测量套件 (选件) , 覆盖了绝大多数2G、3G、4G、WMAN、WPAN、WLAN及LTE标准, 可为研发及产线制造阶段的移动终端测试提供符合测试标准的功率电平、调制质量和频谱参数等测量结果。
