基于最优小波包变换和离散余弦变换的灰度图像水印算法

本文提出了一种基于最优小波包变换和离散余弦变换的灰度图像水印算法,利用Arnold变换和Baker映射对水印图像进行置乱,并将置乱结果进行分块,对宿主图像进行最优小波包分解,然后修改低频子带系数来嵌入水印信息.嵌入前,利用离散余弦变换去除低频子带相邻系数的相关性后嵌入经过同样处理的置乱水印子块.实验表明该算法在抵抗噪声、滤波、旋转剪切等攻击下有比较好的鲁棒性.     

基于混合变换域的数字水印算法

提出了一种基于二维离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)的混合变换域数字水印算法。通过小波变换得到载体图像的高频和低频系数,将低频系数作为一个子图像;再将二值水印图像置乱并编码,在子图像的离散余弦变换得到的系数中嵌入水印。该方法在水印检测和提取过程中都不需要原始图像。实验表明该方法水印隐藏性好,鲁棒性较好,抵抗放缩和局部攻击有很好的表现。     

一种基于图像内容的小波域半脆弱水印算法

在充分考虑图像视觉屏蔽特性的基础上,提出一种小波域图像半脆弱水印算法.嵌入水印基于小波低频子带系数产生,该方案通过自适应地修改小波变换后水平与垂直细节子带系数以嵌入水印,嵌入水印具有较好的透明性.实验结果证明了算法对非恶意攻击的鲁棒性和对恶意攻击的脆弱性.     

自适应的混合域音频水印新算法

本文结合小波包变换和离散余弦变换，提出了一种基于听觉模型的混合域自适应音频盲水印算法，在不引入听觉失真的前提下，实现了自适应的水印嵌入。算法首先对音频信号进行小波包分解，使得分解后的子带更接近人耳临界频带。其次对每个子带的小波包系数进行离散余弦变换，计算出子带掩蔽阈值。根据子带掩蔽阈值自适应的选取噪声敏感度小的音频段作为水印嵌入段，选取功率值低于掩蔽阈值的频域系数作为水印嵌入位置，同时采用噪声掩蔽比调整水印嵌入强度。二值水印图像通过量化索引调制的方法嵌入到音频信号的中低频系数中，提取水印时不需要原始音频载体。本算法在水印容量、不可感知性和鲁棒性之间达到了很好的平衡，水印容量在576.7bps到689.5bps之间，算法对添加噪声、重新量化、重新采样、低通滤波和MP3压缩均具有很好的鲁棒性。      

多光谱可见光图像与高分辨率图像的分维融合

针对遥感图像,提出了一种遥感多光谱可见光图像与遥感高分辨率全色图像融合的小波分维算法.利用小波变换的方向选择}生,对遥感多光谱的1分量和遥感全色图像进行小波分解,进而在不同子带中进行遥感图像融合,低频部分采用基于区域能量的融合算法;高频部分使用21×21的窗口加窗逐点计算分维作为权系数进行融合;最后将得到的灰度融合图像...     

基于图像小波变换低频系数的数字水印算法

提出一种基于小波变换且具有图像自适应性的数字水印算法.通过小波变换将图像分解成不同空间与频率的系数,这些系数之间存在一种树结构关系,利用树结构关系对最低频系数进行分类,对不同类采用不同的嵌入对策,将水印信号嵌入在最低层逼近系数中,而现有基于小波变换的算法将水印嵌入在各个方向的中频或高频系数中.实验结果表明,该算法具有不可见性,对于通常的图像失真具有较好的鲁棒性,说明最低频成分并不是水印的禁区.     

基于提升小波的图像水印算法

文中提出了一种基于能量特性分块的小波域图像水印算法，采用JPEG2000静态图像压缩标准的变换核——Daubechies9／7双正交小波进行小波变换，利用其三段低频小波系数之间的能量关系，将随机置乱的水印嵌入到图像中，并自适应调整嵌入强度因子。实验证明，该算法具有良好的不可见性和鲁棒性。     

一种新的基于复合变换域灰度数字水印算法

文章提出了一种新的结合Arnold置乱变换的复合变换域灰度数字水印嵌入算法。该算法利用系数间的相关性对原始图像离散小波变换后的低频系数LL进行离散余弦变换,然后在其中嵌入水印,在嵌入水印之前对Arnold变换预处理的灰度水印图像作离散余弦变换,这样增强了水印的鲁棒性和不可见性。实验结果证明,该算法能有效抵抗JPEG图像压缩和常见的图像处理操作攻击。     

一种改进的鲁棒性水印算法

为增强嵌入水印方法的抵抗攻击能力,以及进一步提高数字图像水印的安全性,提出了一种基于DWT(离散小波变换)、DCT(离散余弦变换)和SVD(矩阵奇异值分解)的改进的水印算法。该算法首先对载体图像进行偏低频的3次DWT变换得到一个低频子图与三个高频子图,同时对加密置乱后的水印图像进行1次小波分解得到一个低频子图与高频子图;然后再对8个子图进行DCT变换,对DCT变换后的子图再进行互不重叠的大小为8×8的分块,分别对各个分块进行SVD(奇异值分解)变换,最后把水印的各个分块根据嵌入准则分别嵌入到相应子图的分块中。实验表明,该算法能够更好地抵抗JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、剪切等常见的攻击。     

基于DWT的彩色图像绿色分量数字水印方案

提出了一种在彩色图像的绿色分量嵌入置乱水印的方案,嵌入过程在小波变换域进行。原始二值图像水印经过置乱加密,并用均值为零、相互正交的两个伪随机序列扩频后,嵌入到绿色分量经两层DWT变换后的低频子带系数中。选取低频子带中能量最大的系数嵌入水印,并根据低频系数的能量比来确定水印嵌入的强度。针对水印嵌入方案,设计了有源提取水印的算法和水印盲检测算法。实验结果证明,该水印方案能有效地抵抗加性噪声(如椒盐噪声和高斯噪声)、低通滤波、缩放、图像剪切、行(或列)删除、JPEG压缩等各种攻击,具有很强的顽健性。     

图像的多尺度几何分析:回顾和展望

多尺度几何分析旨在构建最优逼近意义下的高维函数表示方法.本文以二维函数的非线性逼近为主线,分析了推动多尺度几何分析发展的深刻数学和生理学背景,综述了图像多尺度几何分析方法的最新进展及存在的问题,指出了进一步研究的方向.     

光学子波变换（1）基本理论

本文介绍了从傅里叶变换到盖伯变换，以及子波变换的发展。分析了它们的区别和联系。描述了连续和离散的子波变换，讨论了子波函数成立的容许性条件和子波变换的一些基本性质。     

正交小波(包)变换的算子矩阵

本文采用纯数学的方式,构造性地直接证明了对于长度为2的整数次幂的有限长离散信号,它的有限支撑的正交小波(包)变换算子可以用一个大小与信号长度一样的正交矩阵来表示,并且给出了该矩阵构造的一般方法和规律.     

紧缩能量分层有限Ridgelet图像去噪新方法

有限Ridgelet变换是一种为了克服Wavelet在高维信号处理中的不足而提出的图像处理新方法。通过Radon变换将图像边缘奇异性转变为点奇异性,再利用Wavelet变换针对点奇异性进行处理。根据图像经Radon变换后能量分布紧缩集中,该文提出一种新的Ridgelet改进算法,该算法在图像Ridgelet变换过程中,按能量高低分为两种能量系数矩阵再分别进行降噪处理,并在融合重构以后,再次利用Wavelet变换提取低能量图像中的细节信息并将之融合,二次加强图像细节。使得输出信噪比及图像细节保持上得到大幅度提高。仿真试验表明在受噪声干扰严重情况下,该方法的输出信噪比及视觉效果均优于其他算法。     

M序非正弦类正交变换的向量算法实现

本文根据一系列非正弦类正交矩阵的特点,对其变换采取相应的向量算法。此向量算法设计简单,但成效显著,且易于推广,特别适宜并行计算。     

K-L变换编码与DCT变换编码及其比较

讨论了DCT变换和K－L变换的基本过程，通过便证系统地就两者之间的若干问题进行了比较与分析。     

Hadamard变换和Haar变换谱系数的图形转换法

本文根据Hadamard变换谱系数（had谱系数）与布尔列矢量的关系以及Haar为换谱系数（ha谱系数）与布尔列矢量的关系,提出了had谱系数与ha谱系数之间的图形转换方法,并举例说明转换过程,该方法揭示了系数图与ha系数图之间的内在联系,具有简单,直观的特点。     

基于Curvelet变换的图像消噪

小波变换对图像消噪能够起到较好的效果,但是对图像中线性区域的处理存在局限性.Curvelet变换是一种新的具有方向性的多尺度变换,他处理图像线性区域能有更好的效果.将Curvelet变换运用到图像消噪中,实验结果表明,他的消噪结果比小波消噪有着更好的视觉效果,并且PSNR也得到一定的提高.     

On the discrete cosine transform computation

A generalized signal flow graph for the forward and inverse discrete cosine transform (DCT) based on the Hou's recursive algorithm is described. The regular structure of the generalized signal flow graph enables to realize the DCT and inverse DCT computation for any given N = 2^m, m > 0, and is effectively implementable on a VLSI chip. Computer program for the DCT and inverse DCT computation is also presented.     

Parallel vector multidimensional slant,Haar, and Walsh-Hadamard transforms

A new factorization for the slant matrix is developed. The structure of the proposed slant algorithm based on the new factorization is suitable for vector and parallel processing of one- and two-dimensional slant transforms. A unified approach to compute the Walsh-Hadamard, Haar, and slant transforms is presented. Multitasking with four processors is implemented to improve the speed performance of two-dimensional transforms. Simulation results on CRAY X-MP/48 using single-processor and multiprocessors are also included.This work is supported in part by the National Science Foundation, Pittsburgh Supercomputing Center and by the PEW Science Education Program.