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。     

数字水印中的小波变换

在Internet快速发展的今天 ,多媒体内容的版权保护技术“数字水印技术”受到广泛关注。本文先对“数字水印”插入和检测过程中所采用的相关算法做了简要介绍 ,然后重点阐述了变换域算法中的小波变换 ,说明了小波变换的基本思想、含义、实现方法、优点和作用等     

基于小波变换模极大值的自适应阈值图像去噪算法

依据白噪声小波变换性态与信号奇异性相比具有显著不同的特点,在大尺度下设置阈值,去掉噪声信号而保留图像细节信号引起的模极大值点。在阈值设置问题上,采用自适应阈值的方法,克服单一阈值不能在每级尺度上将信号与噪声作最大分离的缺点。实验表明,与单一阈值去噪方法相比,该方法不仅可以保留图像边缘信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比2~5 dB。     

基于自适应小波阈值的SAR图像去噪算法

针对传统阈值去噪方法处理合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像存在的失真,边缘模糊等问题,提出了一种自适应小波阈值算法。首先对经过对数变换后的SAR图像进行小波变换。然后利用自适应小波阈值对变换后的SAR图像高频部分进行去噪处理,去噪后再对其进行小波逆变换处理。最后再进行一次指数变换,达到去噪的目的。实验结果表明,该算法能够得到较好的去噪效果,并且还有效地解决了传统算法所带来的不足。     

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。     

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。     

两种基于 DCT 变换的数字水印算法分析

本文介绍了多媒体数字水印的概念，对当前的技术现状进行了简单的综述，重点研究了两种ＤＣＴ 域上的数字水印算法的检测过程，在此基础上对两者的性能和特点进行了分析，并且进行了实验仿真验证。     

基于汉明编码和提升小波变换的数字水印算法

通过对水印图像混沌加密和汉明编码,以及对原始图像进行提升小波变换,并结合人类视觉系统特性值计算,提高了水印算法的鲁棒性。     

基于Turbo码和小波分形的数字水印算法

利用Turbo码的强纠错性和小波分形思想,提出了基于Turbo码和小波分形的图像数字水印算法。嵌入水印之前,对水印信息序列首先进行混沌变换和Turbo编码,并利用HVS(Hum an V isual System)将水印自适应嵌入到载体图像视觉不敏感的零树和分形的相似域。实验结果表明,该算法不仅提高了提取水印的准确度,也提高了水印的抗攻击能力,同时较好地解决了水印的鲁棒性和不可见性之间的矛盾。     

基于Arnold变换和图像梯度的水印算法

针对空间域水印嵌入算法鲁棒性不强的问题,利用Arnold变换的周期性,将其应用于水印图像的前期处理,然后再嵌入原始图像的内容(边缘)。使提取的水印图像的错误像素被分散到整个水印图像空间中,提高了人眼视觉系统对水印图像的辨识能力。从试验结果来看,该算法在一定程度上满足了数字水印的鲁棒性要求。     

一种基于双重数字水印和数字签名的文档防篡改算法

提出了一种新的文档防篡改算法,将文档和数字图章的签名信息进行不同处理后,利用小波变换的多分辨率特性,在小波变换的中频部分嵌入鲁棒性水印,而在容易遭受攻击破坏的高频部分嵌入脆弱水印。对文档的各种篡改仿真实验表明,该算法对保证文档的安全性和完整性有很好的效果。     

CDF9／7小波在JPEG2000中的整数变化

通过添加系数缩放值叮,使目前在JPEG2000中广泛采用的CDF9／7小波提升算法完全整数化,不仅保持了现有算法的还原度,而且简化了算法的复杂度,在图像压缩上取得了比较满意的效果。     

RDWT和NVF的自适应彩色图像水印算法

提出一种基于冗余小波(RDWT:Redundant Wavelet Transform)和噪声可见度函数(NVF:Noise Visibility Function)的彩色图像水印嵌入新算法,该算法利用主体图像的稳态广义Gaussian模型描述图像的局部特性,建立了水印信息的加权系数计算公式。在水印嵌入过程中先对主图像在YIQ空间的Y分量进行RDWT变换。同时利用NVF函数对经过加密变换的水印进行加权处理,然后利用奇异值分解将水印嵌入到变换域复杂纹理和边缘区域。实验结果表明该算法在保证水印不可见性的同时能很好地抵抗多种几何攻击和图像处理攻击,实现了水印鲁棒性、不可见性和容量的统一。     

基于二维小波变换的空间目标识别算法

对于空间目标识别这个具有挑战性的研究课题,提出了基于二维小波变换的空间目标识别算法。该算法首先对空间目标的ISAR像进行二维小波变换,然后从近似分量和细节分量中提取奇异值特征,最后应用径向基函数(RBF)神经网络进行分类识别。计算机仿真实验表明,该算法取得了比较好的识别效果。