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公开(公告)号：CN110728646A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910955998.3
申请日：2019-09-26
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 公开一种基于太赫兹有效信号提取的时域分段成像方法，包括下列步骤：(1)太赫兹有效信号提取及时间校正，(2)基于有效信号提取的时间分段成像。该方法可以有效改善太赫兹图像质量，提高信噪比，对复合材料多深度缺陷检测具有显著效果。
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公开(公告)号：CN110796585B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN201911033271.6
申请日：2019-10-28
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图像隐藏方法，具体包括如下操作步骤：S1：导入目标隐藏图像a和作为其载体的载体图像A；S2：分别将目标隐藏图像a和载体图像A按照相同像素大小进行分割；S3：采集图块am和图块Am的特征参数；S4：深度学习，分别将图块a数据库和图块A数据库中的数据进行交叉对比；S5：使用图块am替换参数最接近的图块Am，并将所有重组后的图块Am重新组合后形成图像进行输出。本发明通过将目标隐藏图像的图块替换载体图像的图块，目标隐藏图像的图块具有较高的分散性，最后将包含有目标隐藏图像图块的载体图像图块进行重新组合，使得目标隐藏图像以微小图块分散在载体图像中，难以被发觉，保密性更强。
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公开(公告)号：CN110796585A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911033271.6
申请日：2019-10-28
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图像隐藏方法，具体包括如下操作步骤：S1：导入目标隐藏图像a和作为其载体的载体图像A；S2：分别将目标隐藏图像a和载体图像A按照相同像素大小进行分割；S3：采集图块am和图块Am的特征参数；S4：深度学习，分别将图块a数据库和图块A数据库中的数据进行交叉对比；S5：使用图块am替换参数最接近的图块Am，并将所有重组后的图块Am重新组合后形成图像进行输出。本发明通过将目标隐藏图像的图块替换载体图像的图块，目标隐藏图像的图块具有较高的分散性，最后将包含有目标隐藏图像图块的载体图像图块进行重新组合，使得目标隐藏图像以微小图块分散在载体图像中，难以被发觉，保密性更强。
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公开(公告)号：CN110728646B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201910955998.3
申请日：2019-09-26
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 公开一种基于太赫兹有效信号提取的时域分段成像方法，包括下列步骤：(1)太赫兹有效信号提取及时间校正，(2)基于有效信号提取的时间分段成像。该方法可以有效改善太赫兹图像质量，提高信噪比，对复合材料多深度缺陷检测具有显著效果。
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