基于双自适应小波变换的JPEG2000数字水印算法

针对小波变换提出一种双自适应算法,并将该算法应用于JPEG2000压缩过程中的小波变换,在此基础之上,又提出一种适合于JPEG2000的数字水印算法．该算法利用JPEG2000压缩中的双白适应小波变换,将水印嵌入到量化后的小波系数中．实验证明,该算法具有较好的不可见性和较强的鲁棒性．     

基于混沌序列和HVS的数字图像水印方法

提出了一种新的数字水印算法,该算法对原始图像进行小波变换,利用混沌序列产生的相应密钥对水印信息进行置乱,并在充分考虑了人眼的视觉特性的基础上确定原始信息嵌入的位置和强度,使数字水印不仅能抵抗有损压缩攻击的能力,而且还能抵挡各种变形处理,达到了隐藏信息的目的。     

一种新的基于小波域的灰度水印嵌入算法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术,已受到越来越多的关注.为保证水印的鲁棒性,利用人类的视觉特性,提出一种基于离散小波变换的数字水印技术,并给出了攻击分析.分析中,采用灰度图像作为数字水印,使其具有二维信号可视化的优点.实验表明,该算法能够经受住噪声、高斯滤波、压缩、直方图均衡化、增加对比度等的处理,具有较强的鲁棒性,是一种行之有效的水印嵌入方法.     

一种基于神经网络的变换域数字水印提取算法

从理论上分析了变换域数字水印嵌入和提取过程,研究了图像处理和攻击对水印产生破坏的机理,并在此基础上提出了一种基于神经网络的变换域数字水印提取算法。实验证明,该算法对各种常见攻击具有较强的鲁棒性。     

基于改进型奇异值分解的数字水印算法

针对目前比较流行的基于小波变换和奇异值分解相结合的数字水印算法存在的一些缺陷,提出了如下两点改进:一是采取错位补偿的方法,改进了奇异值分解算法的对角失真。二是针对奇异值分解算法错警率高缺点,提出了将水印信息嵌入到RGB空间的B分量上的方案,并根据提出的波动率,选取合适的水印。实验结果表明:该算法不仅保持了很好的不可见性和鲁棒性,同时大大降低了错警率。     

基于局部平稳高斯模型的小波变换域盲图像水印检测

盲数字水印是数字作品版权保护系统的关键技术之一。由于在检测时没有原始图像作为参考 ,所以水印检测器的设计成为盲水印算法的核心。基于图像小波变换系数的局部平稳高斯模型 ,提出了一种新的盲水印检测器。实验结果表明该检测器与被广泛应用的线性相关检测器相比具有更好的鲁棒性     

基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法

水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。     

基于机械故障诊断的算法及小波基选择研究

针对小波分析在机械故障诊断应用中的快速算法和小波基选择存在的问题,对常用的正交、半正交、双正交小波提取信号特征的能力进行了分析比较,研究表明半正交B样条小波因具有线性相位和采用较长的分解序列而具有较好的频率局部化特性和较小的变换误差,具有比较好的综合性能。推导了正交小波包的图形显示算法,利用该算法解决了小波变换快速算法中存在的数据长度随分解层数成倍减小的问题。研究结果为机械故障诊断中选择小波基进行信号处理提供了依据和途径。     

一种基于整数小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于整数小波变换的数字图像压缩方案.该算法首先对原始图像进行边界延拓,然后对延拓后的图像进行基于提升格式的整数小波变换,对于小波变换后的系数进行基于形态膨胀算法的嵌入式小波零树编码,最后进行自适应算法编码.实验结果表明,该方案在缩短编码时间以及提高压缩比和峰值信噪比方面,均取得了良好的效果.     

小波变换在图象处理中的应用

简要介绍了小波变换理论及其快速算法,详细讨论了图象基于小波变换去噪的原理和图象放大的方法。     

区间正交小波变换域FLP算法及其在捷联寻北中的应用

针对机抖激光陀螺角随机游走和发动机干扰等影响静态捷联寻北精度的问题,提出了一种新的基于区间正交小波变换的前向线性预测算法。该算法利用前向线性预测技术以及区间正交小波变换抑制边界效应的能力,有效地减小了角随机游走和发动机干扰。车载实验证明该算法的有效性。     

基于复—方向小波变换和视觉表示的图像增强

针对复—方向小波变换具有好的平移不变性、方向选择性、对图像边缘特征的表示比传统实小波要好等优势,提出了一种基于视觉表示统计特性和复—方向小波变换的图像增强新方法。该算法在图像的多尺度复—方向小波变换域内进行动态范围(亮度)修正和局部对比度调整以增强图像。实验结果表明,与目前经典的多尺度增强算法相比,运用本文的算法增强的图像视觉效果好,在边缘和细节处失真小,而且对图像源的变化具有很好的鲁棒性。     

一种新的基于小波变换的多尺度边缘提取方法

选取二维高斯函数的一阶偏导数构造小波函数,利用小波变换的多尺度特性,结合"非极大抑制"的方法,提取图像的多尺度边缘信息.对传统的小波变换算法进行了简化,显著降低了算法的复杂性和计算量.通过调整小波变换的尺度,既能够获取图像的细节边缘信息,又可以提取图像的粗轮廓边缘信息,仿真实验取得了比较理想的结果.     

基于奇异值分解的抗几何失真数字水印算法

设计抗几何攻击的数字水印算法是数字水印技术研究中的难点,也是数字水印技术实用化的一个瓶颈.利用奇异值分解的原理,提出了一种基于奇异值分解的抗几何攻击数字水印算法.该算法对图像的频域幅度值进行分块奇异值分解,通过修改SVD的最大奇异值嵌水印.实验结果表明:该算法对抗平移、缩放、旋转、剪切等几何攻击,具有很好的鲁棒性.     

基于二进小波变换的噪声图像自适应增强新算法

针对图像增强算法通常会放大原图像中噪声分量的问题,提出了一种基于二进小波变换的图像增强新算法。该算法充分利用了二进小波变换的平移不变性和各尺度上小波系数间的相关性,有效改善了增强过程中噪声放大和边缘失真问题。此外,算法具有高度的自适应能力,适用性更强。实验结果表明,与目前已有的各类多尺度图像增强算法相比,该算法在抑制噪声和凸显图像特征两方面均有明显改进。     

用小波包变换降低 MCM 系统中并存的脉冲干扰和窄带干扰的影晌

小波包变换可以给出信号精细的时频局域化特性，本文通过对信号进行小波包变换，导出了用小波包变换实现多载波调制（MCM）的系统模型，在此基础上研究了用小波包时频分解特性对信号进行变换，从而降低MCM系统中并存的脉冲噪声和窄带干扰的影响，并给出了如何选取时频单元进行变换的算法。     

基于区域的小波变换图像压缩

由于小波变换的全局分解性,因而并不适用于固定形状（或对象）的图像分解。为了解决这个问题,本文提出了基于感兴趣区域的小波变换（RWT）,在计算复杂度上与现有算法相比有所减小。由于RWT算法仅仅处理原始图像中的区域部分,因而与传统的小波变换相比,它的计算复杂度要小的多。实验结果表明,图像中的任何区域都可用RwT算法分解,用R册逆运算完全重构。此外,在压缩比相同的情况下,由于RWT算法产生较少的高频的信息,因而要比形状自适应小波变换实用。     

正交小波包分析在遥感图像融合中的应用

小波变换具有优良的时频局部特性,但由于其尺度是按二进制变化的,存在“高频低分辨”这一缺陷.正交小波包分析能够将信号(图像)频带进行多层次划分,对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解,从而提高了频率分辨率,能有效地提取特定的频率成分.推导了小波包分析的基本原理,给出了基于正交小波包分析的遥感图像融合算法.最后,通过实例说明正交小波包分析的有效性和优越性.     

基于提升的双自适应小波变换算法研究

小波变换的传统提升算法的滤波器固定，不能随输入信号的变化而改变，针对该问题，结合现有的自适应算法，提出一种双自适应小波变换算法，并对该算法的更新和预测过程进行了自适应调整。实验证明，该算法比传统的提升算法和单纯的自适应更新或自适应预测算法具有更优越的性能。     

多维离散变换与小波的并行算法及其实现

讨论了多维 DCT和多维 DWT的并行行列算法和并行多项式变换算法 ,并用 Log P模型对算法进行了分析。在仔细分析一维和二维离散小波变换与小波包变换计算结构的基础上 ,提出了它们的并行算法。算法只需相对较少的通信时间 ;适合大规模并行机 ( MPP)和工作站或微机机群系统 ;方法也适合信号处理中的各种塔式分解过程。用 Fortran语言和 PVM编制了算法的程序。在机群系统和大规模并行机上的实验表明 ,算法是正确的且具有较高的加速比。