1、“.....消除随机加密光学扫描全息解密图像中的斑类和识别。该算法主要分为两大步骤训练个能够判定任意重建距离与聚焦距离的大小关系的神经网络,利用分法逼近聚焦距离。光学扫描全息超分辨率成像面临的问题获取重建传递函数,而在重建光学传递函数中,最重要的即为获取重建距离,这就是对应的自聚焦问题。使操作,将上釆样和下采样过程中的特征图像合并,通过这种方式,很好地保留了下采样过程中损失的信息。基于全息技术的光学图像信息隐藏研究原稿。基于深度学习与分法的自聚焦算法光学扫描全息超分辨率成像中的自聚焦问题,直都是中外学者的研究热点,为了更快速分割的问题,该网络可以保证输出的维度可以和输入的维度相同,同时,该网络前后进行了合并操作,通过这样的方式保留了下采样过程中丢失的信息。后来,该网络也被用解决数字全息中的些问题中,比如相位补偿相位重建等。网络的左右两端对称......”。

2、“.....恢复图像信息,通过加密秘钥可以在合并过程中恢复图像信息参数。基于全息技术的光学图像信息隐藏研究原稿。基于连通域的光学扫描全息的自聚焦和重建算法借用数字图像处理的算法来解决光学扫描全息中的问题,直以来,都是光学扫描全息中的个重学扫描全息是种单点扫描的特殊数字全息技术,它通过维扫描将维物体图像保存为维图像。光学扫描全息技术作为种特殊的数字全息技术,其具有传统数字全息技术的特点的同时也具有其不样的地方。与其他数字全息技术相比,光学扫描全息具有分辨率高时效性好的特点。然而钥,合理提取嵌入信息参数。在接收方具有嵌入秘钥的时候可以提取在隐藏信息中存在的嵌入信息。反之,如果其没有通过加密处理之后的没要则无法进行图像信息内容的恢复。第,接收方有嵌入以及解密密钥。在此种状况之下可以恢复图像信息。利用嵌入秘钥可以合理的提取失的信息。后来,该网络也被用解决数字全息中的些问题中......”。

3、“.....网络的左右两端对称,左端特征图像的大小逐渐变小,即下采样的过程,右端则相反,特征图像的大小逐渐变大,即上采样过程,通过这种对称的结构保证了输入输出的图形大小相同,同时的局限性,近年来,机器学习和深度学习的发展,也引起了中外学者的关注。因而,在近两年出现了些使用深度学习的方式试图解决自聚焦问题。其中,主要包括两类方式分类和识别。该算法主要分为两大步骤训练个能够判定任意重建距离与聚焦距离的大小关系的神经网络,利众所周知,在下采样的过程中,信息会有定的损失,而在上采样的过程希望恢复这些损失的信息,型网络通过种的操作,将上釆样和下采样过程中的特征图像合并,通过这种方式,很好地保留了下采样过程中损失的信息。马艳红天津德力仪器设备有限公司天津摘要光学扫描全息超分辨率成像面临的问题获取重建传递函数,而在重建光学传递函数中,最重要的即为获取重建距离,这就是对应的自聚焦问题。使用传统重建算法重建后......”。

4、“.....这就是光学扫描全息中的重建问题。消除随机加密光学扫描全息解密图像中的斑密钥,进行图形信息解密。在此种状态之下可以根据秘钥的信息进行图像信息恢复。接收方因为没有嵌入秘钥则无法分析在信息中隐藏的信息,无法恢复图像的具体信息内容。第,接收方具有嵌入密钥,合理提取嵌入信息参数。在接收方具有嵌入秘钥的时候可以提取在隐藏信息,这即为连通域实现自聚焦的过程,同时,通过连通域分割出该区域的物体信息,实现重建。基于全息技术的光学图像信息隐藏结论分析在实验中利用光学信息的方式处理,进行图像信息的隐藏管理。图形嵌入率在增加过程中,在图像中存在的值则就会呈现不断地下降值得注意的是光学扫描全息的重建过程与其他数字全息技术样面临着重重挑战,其中,光学扫描全息超分辨率成像中就存在自聚焦重建去噪等问题。基于此,论文主要探究了基于全息技术的光学图像信息信息隐藏技术手段。型网络型网络......”。

5、“.....在下采样的过程中,信息会有定的损失,而在上采样的过程希望恢复这些损失的信息,型网络通过种的操作,将上釆样和下采样过程中的特征图像合并,通过这种方式,很好地保留了下采样过程中损失的信息。马艳红天津德力仪器设备有限公司天津摘要嵌入的信息内容,恢复图像信息,通过加密秘钥可以在合并过程中恢复图像信息参数。基于全息技术的光学图像信息隐藏研究原稿。基于连通域的光学扫描全息的自聚焦和重建算法借用数字图像处理的算法来解决光学扫描全息中的问题,直以来,都是光学扫描全息中的个重技术进行处理,可以实现隐藏,也可以确定图像嵌入长度。第,接收方中持有解密密钥,进行图形信息解密。在此种状态之下可以根据秘钥的信息进行图像信息恢复。接收方因为没有嵌入秘钥则无法分析在信息中隐藏的信息,无法恢复图像的具体信息内容。第,接收方具有嵌入基于全息技术的光学图像信息隐藏研究原稿存在的嵌入信息。反之......”。

6、“.....第,接收方有嵌入以及解密密钥。在此种状况之下可以恢复图像信息。利用嵌入秘钥可以合理的提取嵌入的信息内容,恢复图像信息,通过加密秘钥可以在合并过程中恢复图像信息参嵌入的信息内容,恢复图像信息,通过加密秘钥可以在合并过程中恢复图像信息参数。基于全息技术的光学图像信息隐藏研究原稿。基于连通域的光学扫描全息的自聚焦和重建算法借用数字图像处理的算法来解决光学扫描全息中的问题,直以来,都是光学扫描全息中的个重量,但是在实践中并不会导致值出现下降等相关问题。在进行图像嵌入容量增大的整个过程中,其值不会出现较为显著的下降趋势。而不同的图像参数中其优势显著。利用光学信息技术进行处理,可以实现隐藏,也可以确定图像嵌入长度。第,接收方中持有解。图形嵌入率在增加过程中,在图像中存在的值则就会呈现不断地下降趋势,而在图像嵌入率在近似于左右的时候......”。

7、“.....其会逐渐的下降到以下。而此种变化就是因为利用傅里叶采样矩阵实现图像变换处理,在将信息嵌入势,而在图像嵌入率在近似于左右的时候,对称性变换值就会出现定程度的下降,其会逐渐的下降到以下。而此种变化就是因为利用傅里叶采样矩阵实现图像变换处理,在将信息嵌入到过程中,利用机密图像中有效位实现嵌入管理。此种方式可以有效地保证嵌入容众所周知,在下采样的过程中,信息会有定的损失,而在上采样的过程希望恢复这些损失的信息,型网络通过种的操作,将上釆样和下采样过程中的特征图像合并,通过这种方式,很好地保留了下采样过程中损失的信息。马艳红天津德力仪器设备有限公司天津摘要研宄方向。通过传统重建,重建层的图像信息被清晰显示,而其他层的信息将成为离焦噪声,影响重建图的效果。将通过连通域的方法,将不同的区域分割标记,然后将全息图沿着不同的重建距离重建并计算各个区域的面积,当区域的面积达到最小时......”。

8、“.....合理提取嵌入信息参数。在接收方具有嵌入秘钥的时候可以提取在隐藏信息中存在的嵌入信息。反之,如果其没有通过加密处理之后的没要则无法进行图像信息内容的恢复。第,接收方有嵌入以及解密密钥。在此种状况之下可以恢复图像信息。利用嵌入秘钥可以合理的提取斑点噪声问题,这就是光学扫描全息中的去噪问题。基于深度学习与分法的自聚焦算法光学扫描全息超分辨率成像中的自聚焦问题,直都是中外学者的研究热点,为了更快速地获取更高精度分辨率的重建距离,中外学者采用了不同的算法来解决该问题。但是,各个算法都有其相到过程中,利用机密图像中有效位实现嵌入管理。此种方式可以有效地保证嵌入容量,但是在实践中并不会导致值出现下降等相关问题。在进行图像嵌入容量增大的整个过程中,其值不会出现较为显著的下降趋势。而不同的图像参数中其优势显著。利用光学信基于全息技术的光学图像信息隐藏研究原稿嵌入的信息内容,恢复图像信息......”。

9、“.....基于全息技术的光学图像信息隐藏研究原稿。基于连通域的光学扫描全息的自聚焦和重建算法借用数字图像处理的算法来解决光学扫描全息中的问题,直以来,都是光学扫描全息中的个重传统重建算法重建后,存在很大的离焦噪声。这就是光学扫描全息中的重建问题。消除随机加密光学扫描全息解密图像中的斑点噪声问题,这就是光学扫描全息中的去噪问题。基于全息技术的光学图像信息隐藏结论分析在实验中利用光学信息的方式处理,进行图像信息的隐藏管钥,合理提取嵌入信息参数。在接收方具有嵌入秘钥的时候可以提取在隐藏信息中存在的嵌入信息。反之,如果其没有通过加密处理之后的没要则无法进行图像信息内容的恢复。第,接收方有嵌入以及解密密钥。在此种状况之下可以恢复图像信息。利用嵌入秘钥可以合理的提取地获取更高精度分辨率的重建距离,中外学者采用了不同的算法来解决该问题。但是,各个算法都有其相应的局限性......”。