基于混沌序列的频域图像加密技术研究

混沌序列具有容易生成,对初始条件敏感等特点。该文提出利用混沌序列实现对图像小波系数矩阵的加密,为图像加密提供了一个新方案。实践表明,该方案对图像进行加密取得了较高的保密性,利用小波与混沌序列相结合的加密技术,具有密图文件保密性高,密钥简单等特点,具有广阔的应用潜力。     

复小波包域遥感图像局部自适应融合算法

为了使融合后的图像在保持原IKONOS 卫星图像多光谱特性的同时,最大可能地提高图像空间 分辨率,提出了一种基于四树复小波包变换的SAR 图像与多光谱IKONOS 卫星图像相融合的新方法．该方法 利用复小波包变换的多方向性和对高频细节信号良好的时频局部化分析能力,分别对IKONOS 图像经HIS 空 间变化的I 分量子图和SAR 图像进行复小波包分解,并对分解后的低频复系数采用取平均或取大值的方法、 对高频方向复系数采用邻域一致性测度的局部自适应方法进行复系数融合．用融合后复系数经复小波包反变 化得到的图像代替原IKONOS 图像经HIS 变换的I 分量,再经HIS 空间反变换得到最终的融合图像．实验结 果表明,该融合算法在光谱保留和空间质量提高方面,比传统的基于小波变换的融合算法具有更高的性能．     

一种基于M序列扩频的小波域数字水印

该文基于小波变换多分辨率的优良特性，结合M序列扩频技术的保密性强、抗干扰的特点，提出了一种盲数字水印方法。对原始图象先进行小波分解，然后用M序列扩频的方法把水印图象嵌入到变换后图象的第三层细节子图中，而后进行小波重构得到嵌入水印信息的图象。进行相关检测时不需要原始图像。实验证明该水印有很强的不可见性和鲁棒性。     

小波域图像加密的模运算实现

将一种模运算运用于小波域来进行图像加密,同时利用混沌映射的参数敏感性和伪随机性对小波变换后的系数进行加密处理,实现图像信息的高强度加密,来确保基于网络图像信息的安全。采用的模运算不仅具有像Ａrnold等变换对图像进行拉伸和折叠的作用,而且可以在很大程度上节约计算时间。仿真实验结果表明这种模运算映射与混沌序列相结合的方法运用于小波域加密有很好的效果,加密强度高,保密性强,计算时间短,恢复图像与原图像的一致性良好。     

基于小波域的二维混沌加密算法

将一种位扩展运算运用于小波域来进行图像加密,同时利用二维混沌映射的参数敏感性和伪随机性对小波变换后的系数进行调整,再对低频系数进行位扩展,实现图像信息的高强度加密。仿真实验结果表明,该算法有很好的效果,加密强度高、保密性强、计算时间短,恢复图像与原图像的一致性良好。     

基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法

针对小波变换的不足,根据原始图像各子块对水印信息的适应程度不同,提出一种基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法。首先,该算法采用Arnold变换对水印图像进行预处理,然后对原始图像进行小波包分解,小波包分解能够提供一种更为精细的分解方法,将频带进行了多层次的划分,最后将水印图像嵌入到小波包分解后的子带中,水印的嵌入强度和嵌入位置均根据原始图像的内容自适应地决定,这样很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾。仿真实验结果表明,算法对常见的图像攻击具有较强的鲁棒性和稳健性。     

基于超混沌和小波变换的鲁棒性数字水印算法

提出一种基于二维超混沌序列和离散小波变换（DWT）相结合的鲁棒性数字水印算法．该算法利用形式简单的二维离散超混沌系统产生的超混沌序列生成密码对水印图像加密，同时根据人类视觉系统的特性.对宿主图像在YIQ色彩空间中的Y分量进行多级离散小波变换后，将加密后的水印图像嵌入到宿主图像Y分量的DWT中频子带中．实验结果表明算法同时具有良好的鲁棒性和不可见性．     

小波域数字图像水印改进算法及其性能分析

提出一种结合随机加密的小波域图像水印算法．利用小波变换对原始载体数字图像进行多分辨率分解；利用由密钥产生的伪随机序列对水印图像进行随机置乱．根据原始图像的相同分辨率、不同方向、相同空间位置的小波细节子带系数的大小关系，将经过随机置乱处理的包含版权信息的二值水印图像嵌入到载体图像．提出一种水印检测算法，不需要使用任何与原始载体图像相关的信息，实现了“盲检”．实验证明，提出的水印方案具有非常好的不可见性；对于大量的攻击具有较好的鲁棒性；使用两道密钥具有很好的安全性．     

基于小波包分析的虹膜识别研究

虹膜特征提取是虹膜识别中的关键环节.小波方法在提取虹膜特征时未对分解后的高频空间进一步细化分解,而虹膜纹理特征较多地蕴含在高频空间中,因此提取的虹膜特征在表示特征能力上存在不足.针对此类问题,提出一种基于小波包多尺度分解的虹膜识别方法,利用阈值将小波包分解后第二层对角高频子带图调制为虹膜特征码,利用海明距离对特征进行识别.对108类人眼虹膜图像进行特征提取与匹配,分解小波采用sym2小波,共进行5350次特征匹配,正确识别率达到98.5％,在识别性能上优于Boles的小波变换过零点法和Lim的二维Haar小波变换法,仅次于Daugman的二维Gabor方法.     

基于小波包分析的虹膜识别研究

虹膜特征提取是虹膜识别中的关键环节.小波方法在提取虹膜特征时未对分解后的高频空间进一步细化分解,而虹膜纹理特征较多地蕴含在高频空间中,因此提取的虹膜特征在表示特征能力上存在不足.针对此类问题,提出一种基于小波包多尺度分解的虹膜识别方法,利用阈值将小波包分解后第二层对角高频子带图调制为虹膜特征码,利用海明距离对特征进行识别.对108类人眼虹膜图像进行特征提取与匹配,分解小波采用sym2小波,共进行5350次特征匹配,正确识别率达到98.5％,在识别性能上优于Boles的小波变换过零点法和Lim的二维Haar小波变换法,仅次于Daugman的二维Gabor方法.     

A novel scheme for simultaneous image compression and encryption based on wavelet packet transform and multi-chaotic systems

Multimedia Tools and Applications - This paper presents a new scheme for simultaneous image compression and encryption. First, the approach of wavelet packet transform is used to decompose an...     

基于小波包变换的遥感图象融合

为了能够更好地把来自多传感器的图象信息综合起来，以提高对图象信息的分析和提取能力，在研究了小波包图象分析法之后，提出了一种基于小波包变换的图象融合方法，由于小波包变换能对图象进行多层次分解，包括对小波变换没有细分的高频部分也能进行进一步的分解，因此小波包分析能够为图象提供一种比小波多分辨分析更加精细的分析方法，利用此融合算法将由多传感器获得的同一目标不同波段的遥感图象和不同分辨率的遥感图象进行融合后得到的融合图象，能够很好地将源图象的细节融合在一起，通过与该融合图象进行主观与客观的评价比较，证明该融合方法可以获得更好的融合效果。     

基于小波包变换的多光谱图像融合方法研究

小波包分析将频带进行多层次划分，对小波多分辨分析没有细分的高频部分也进行了进一步的分解。本文在研究了小波包图像分析法后，提出了基于小波包变换的象素级图像融合算法。通过把同一目标的多传感器获得的不同波段的图像数据利用小波包变换进行融合，得到融合图像。这种方法能够很好地将源图像的细节融合在一起，完好地显示了源图像各自的信息。     

Enhancing the transmission security of biometric images using chaotic encryption

In this paper, a chaotic encryption framework is proposed for enhancing the security of biometrics images during transmission. The proposed framework is based on the fractional wavelet packet transform (FrWPT), chaotic map and Hessenberg decomposition. The core idea is to shuffle biometrics image using affine transform followed by the transformation in FrWPT domain with chaotically generated transform orders. Now, FrWPT coefficients are altered using the Hessenberg decomposition. Finally, a reliable decryption process is presented to reconstruct original biometrics image from the encrypted data only with the valid keys. The efficiency and robustness of the proposed technique are validated by different kind of simulations and analysis on fingerprint images.     

基于新余弦混沌映射的视觉安全图像加密算法

考虑到目前图像加密算法缺少了对加密后图像的视觉安全的保护,将新余弦混沌映射和贝叶斯压缩感知进行结合提出一种视觉有意义的图像加密算法是非常有价值的.首先,基于余弦函数提出了一个新的一维混沌映射用于构建受控测量矩阵,除此之外,所提出的新余弦混沌映射能够更好地扰乱图像的强相关性.其次,通过二维Arnold置乱算法对明文图像的小波包系数矩阵进行置乱.然后,借助混沌测量矩阵和双向加模扩散策略对置乱后的秘密图像进行压缩和加密.最后,通过最低有效位嵌入算法将秘密图像嵌入到经过生命游戏混合置乱后的载体图像中以得到一幅具有视觉意义的密文图像.仿真结果和安全性分析表明在保证视觉安全性和解密质量的前提下所提加密算法具备可行性和高效性.     

改进小波包分析在图像噪声处理中的应用

针对图像消噪问题,提出了改进小波包分析算法.该算法对小波包分解和重构算法进行了改进,通过对小波包分解系数的重新排序,解决了由于隔点采样而引起的频带混叠问题,并对小波消噪原理进行了深入分析.通过对图像的消噪处理,该算法消噪效果优于二维小波变换和小波包分析算法,具有更为广泛的应用价值.     

改进小波包分析在雷达图像消噪中的应用

针对VDR雷达图像在采集、数字化和传输过程中常受到各种噪声的干扰，不利于对图像进行分析、观察和压缩的问题，提出采用改进小波包分析算法进行图像消噪处理，小波包分析具有比小波更精确的局部分析能力，但由于小波包分解的隔点采样会产生严重的频带混叠现象，文中对小波包分析算法进行改进，利用信号的频移特性，将信号进行移频处理，消除频带混叠现象，达到高质量去噪的目的；通过VDR雷达图像消噪实验证明，上述改进算法好于小波包消噪方法，更优于小波消噪方法，具有更为广泛的应用价值。     

基于小波的图像去噪及压缩

介绍了基于小波的图像降噪和压缩的原理及特点。阐述了基于小波变换的图像降噪和压缩方法,并使用小波包对图像进行降噪和压缩,并通过计算机实验证明小波方法能基本消除蚊式噪声,且经过小波包变换编解码的图像在实现高压缩率的情况下能够保证很好的图像质量,具有较好的视觉效果。     

基于快速小波包直方图技术的图像检索算法

提出了一种基于快速小波包直方图技术的图像检索新算法。此方法主要有图像的小波包分解,最主要能量频带的选择和小波包直方图的抽取及相似性度量三个步骤。首先,用一族正交小波基分解一幅图像并用小波包系数计算各个频带的能量;其次,选择几个最主要能量频带进行阈值化和非线性滤波;最后,抽取小波包直方图作为特征表示并应用直方图相交距离从图像数据库中检索被查询图像。由于该方法在特征抽取中应用较小的特征空间,因此需要较小的计算复杂性。实验结果表明,这些技术在图像检索中可以获得更好的性能。     

一种小波变换域图像加密技术

在总结了图像的加密方法基础上,结合Lorenz 混沌映射,在离散小波变换域,对24 位位图进行了加密,并详细比较了不同尺度下的小波系数置乱对加密效果的影响,系统分析了实验结果,指出使用小波系数进行图像加密存在的问题,为工程应用中的图像加密提供了一种选择。