基于小波变换的分形与零树混合图像压缩算法

提出了一种基于小波变换的分形与零树混合的图像压缩方法．该算法采用小波变换将图像分解为不同方向、不同分辨率的子图像，在不同分辨率层将这些子图像以类似于零树的结构构成一棵棵的小波子树；在对每一棵小波子树编码时，根据最小误差标准进行分形编码，或零树编码、本算法不但充分利用了子带图像间的相似性和块内的自相似性，而且充分利用了小波变换后子图像块内(特别是高分辨层的子图像块内)存在的大量的局域性的冗余性．实验结果表明，与传统的基于小波变换的分形编码相比，该方法在较大的压缩范围内，都能够获得好的压缩结果．     

一种DWT和DCT相结合的数字图像水印算法

提出一种DWT变换和DCT变换相结合的灰度图像数字水印算法。对二值水印图像进行置乱和混沌加密处理,将水印图像序列调制成正负序列。在水印的嵌入过程中,对载体图像进行小波变换,提取出其低频系数矩阵,将低频系数矩阵划分成4×4大小的子块,针对各子块进行DCT变换,采用正负量化的方法进行水印的嵌入。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、加噪、剪切和滤波等攻击,具有良好的抵抗能力,鲁棒性较好。     

基于混沌映射和离散变换的零水印算法

提出了一种基于混沌映射和小波变换的零水印算法.该算法将原始图像进行小波变换后,取其低频子带的小波系数作logistic映射,将得到的结果处理成一维数组作为提取水印图像的依据,并进行了Arnold变换和加密处理,因而保证了水印信息的安全性.     

一种基于小波变换的非均匀量化索引调制水印算法

为了提高数字水印的稳健性与不可见性,将图像小波变换与量化索引调制算法相结合,提出了一种基于小波变换的非均匀量化索引调制数字水印算法。该算法对原始图像进行离散小波变换,将中频小波系数分成3×3的系数子块作为水印载体,对子块的系数均值采用非均匀量化索引调制,实现二值水印的嵌入。根据人类视觉特性,不同的系数子块采用不同的量化间隔并自适应于子块内相邻系数的差值。实验结果表明,该算法透明性好,安全性高,对高斯白噪声、剪切、滤波以及JPEG压缩等常见攻击具有较强的稳健性。     

一种基于DWT和SVD的彩色图像零水印算法

为了提高水印技术的鲁棒性,提出了彩色图像在离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)下的零水印算法.对原始载体图像的R、G、B这3个空间分别进行离散小波变换,分别对每个空间的低频子带进行分块,且对分块后的低频子带进行奇异值分解;通过提取3个空间中最大的前若干项来构造水印.实验结果表明,该算法对抗各种攻击有较强的鲁棒性...     

强鲁棒零水印技术

在保证具有良好不可见性的基础上如何尽量提高鲁棒性是设计鲁棒水印算法时所要重点考虑的问题。针对这个问题,本文利用小波变换低频子带的能量聚集效应和奇异值的稳定性,提出一种具有强鲁棒性的零水印算法。首先对原始载体图像进行离散小波变换,然后选择低频子带进行分块奇异值分解,通过判断每个子块最大奇异值的最高位数字奇偶性产生鲁棒零水印。算法没有对原始载体图像做任何改变,所以算法拥有良好不可见性。实验结果表明算法对各种攻击具备很强的鲁棒性。算法能够实现盲版权认证。     

采用Haar离散小波变换的彩色图像水印算法研究

提出一种基于Haar离散小波变换的彩色图像水印算法,将载体图像分解为88的图像块,对载体图像块的R、G、B分量和水印图像进行Haar离散小波变换,析出水印图像的低频小波系数。将低频系数隐藏到两个相邻的载体图像块中的R、G、B分量。实验结果证明了算法的有效性,表明算法对抵抗多种攻击具有较好的不可见性、较高的安全性和较强的鲁棒性。     

一种抗几何攻击的小波域盲图像水印算法

小波变换拥有良好的空间——频率局部化特性和与人眼视觉特性相适应的变换机制,但不具有平移、旋转和缩放不变性.采用该类方法的数字图像水印抗噪声攻击和压缩攻击有一定鲁棒性,但抗几何攻击的能力较差.为此提出一种抗几何攻击的小波域数字图像水印算法.算法在水印嵌入时,先对载体图像进行小波分解并对低频子图进行分块,然后对各个子块根据量化规则重复嵌入相应的1bit水印信息;增加低频子图的纹理区的量化步长以提高纹理区噪声掩蔽性.实验结果表明,该水印算法容量较大,提取过程不需要原始图像;有很好不可见性;能抵抗常见几何攻击,对于高斯噪声和JPEG压缩等其它攻击也具有较强的鲁棒性.     

基于小波变换和邻域特征的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换和邻域特征的多聚焦图像融合算法。该算法首先采用小波变换对源图像进行多尺度分解,得到低频和高频子图像;然后对低频子图像采用基于邻域归一化梯度的方法得到低频融合系数,对高频子图像采用基于邻域方差的方法得到高频融合系数;最后进行小波重构得到融合图像。采用均方根误差、信息熵以及峰值信噪比等评价标准,将该算法与传统融合方法的融合效果进行了比较。实验结果表明,该算法所得融合图像的效果和质量均有明显提高。     

基于小波包的遥感图像融合新算法

提出了一种基于正交小波包的局域方差遥感图像融合新算法．该算法利用正交小波包变换,把图像分解成不同尺度的低频和高频部分,采用小波包局域窗口和子区域窗口统计,把小波包系数分类成边缘和非边缘系数．在融合处理中,把低频图像的小波包系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应图像小波包系数的多窗口区域方差,来确定融合后高频小波包系数．实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,有效且优于其他图像融合算法．     

基于小波分解和方向剖分的分形图像压缩方法

本文提出了一种基于小波分解和方向剖分的分形图像压缩方法,首先经过小波变换把Ｒａｎｇｅ块从空域转化为ＭＣＦ（ＭｕｌｔｒｉｅｓｏｌｕｔｉｏｎＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔＦｏｒｍ）域,在ＭＣＦ域内根据不同的方向将数据归类和“剖分”为水平纹理,竖直纹理,角点信息,对这三部分分别搜索各自的Ｄｏｍａｉｎ块和变换,它扩展了经典的分形图像压缩方法,提高了压缩比,减少了块效应,改善了图像质量。     

Fractal image encoding based on adaptive search

Finding the optimal algorithm between an efficient encoding process and the rate distortion is the main research in fractal image compression theory. A new method has been proposed based on the optimization of the Least-Square Error and the orthogonal projection. A large number of domain blocks can be eliminated in order to speed-up fractal image compression. Moreover, since the rate-distortion performance of most fractal image coders is not satisfactory, an efficient bit allocation algorithm to improve the rate distortion is also proposed. The implementation and comparison have been done with the feature extraction method to prove the efficiency of the proposed method.     

基于分形截距特征多尺度图像边缘检测技术及应用

分形概念的提出及分形几何学的创立,为人们描述客观世界提供了更准确的数学模型,引起了自然科学领域和社会科学领域的普遍关注,并在化学、生物学、天文学等诸多领域中得到了广泛的应用。由于分形集可以用简单的迭代方法生成复杂的自然景物、用分数维有效度量物体的复杂性,因此分形与图像之间存在着一种自然联系,而正是这种联系,奠定了分形理论用于图像处理的基础,开辟了分形理论在图像处理中应用的新领域。目前分形在图像中的应用大致可以概括为两类;一类是利用分形的自相似特征,采用映射变换的方法对自然界景物进行仿真,对图像进行压缩编码;另一类是根据分形及分数维的特征参量来建立模型,通过对模型参数的研究,有效地进行图像分析和处理。     

结构测度约束下基于加权分形的图像修复算法

在获取待修复块的最佳填充块时,为了扩大搜索匹配范围,并适当提高结构像素在搜索匹配过程中的权重,提出了一种局部结构测度约束下的基于加权分形的图像修复算法．该方法对选定的定义域块进行几何变换和同构变换,构造码本,扩大搜索匹配范围; 计算各向异性非线性结构张量,得到局部结构测度,据此构造归一化权系数; 进行亮度变换,在局部结构测度的约束下,将待修复块与码本块进行加权匹配,通过最小化加权误差,导出新的亮度变换参数; 利用码本中加权误差最小的数据块来填补待修复块．实验表明:该方法能够很好地补全破损的几何结构,并使得新填充区域与源区域保持很好的一致性,其修复结果的主观质量和客观评价指标都得到了显著提高．     

M集在分形图像压缩编码中的应用

目的构造一个固定的压缩字典,改变传统的一幅图像对应一个压缩字典的分形图像压缩方法,解决Mandelbrot图像在分形图像压缩算法中的应用问题.方法采用函数f(z),改变参数z,生成不同的曲线,用灰度值量化规则进行量化,得到许多幅图像块,可以构成丰富的压缩字典,编码时将父块进行自适应合并分割,与压缩字典中的图像块进行匹配,选出满足条件的图像块,再对该图像块进行编码;解码时读取压缩字典,重建图像.结果该算法编码过程中生成丰富的压缩字典,所以解码图像质量高,并且比传统分形图像压缩算法压缩比高,解码速度快.结论该算法减少了搜索时间.实验证明本算法实现简单、可行,具有良好的压缩效果和高质量的重建图像.     

一种基于二维Logistic映射的二值图像加密方案

图像置乱变换是信息隐藏中图像加密的常用方法.但传统的图像置乱具有一定的规律性,再加上置乱具有周期性,很容易被攻击者击破.根据幻方变换和Arnold置乱,提出一种基于二维Logistic混沌映射的二值图像加密方案.通过对原图进行分块幻方变换,用二维Logistic混沌映射生成的二值序列与其进行异或操作,并进行Arnold置乱.实验结果表明该方案的加密速度快、效果好,密钥空间大,解密图像与原图像一致性良好,且具有很强的抗干扰能力.     

Julia集与分形图像压缩编码的分析与改进

目的通过对Julia图像块分形压缩字典的分析与分类。实现对分形压缩字典的精简，提高分形压缩效果和减少分形压缩时间．方法基于固定的C在复平面上进行迭代得到Julia集，利用量化表量化得到Julia图像块，将所得Julia图像块数据导入到Excel表中，利用Excel的统计功能进行分析并根据均值、方差等特征值进行分类．结果精简了图像块约13000块，并通过分类方法使压缩时间减少到原来的1／3．结论通过对参数C的研究可以提高Julia图像块分形压缩字典的质量．减少编解码的时间．     

加快分形图像编码速度的若干措施

针对分形图像编码速度慢的缺点,提出若干加快编码速度的措施按照图像局部的统计特性和人眼的视觉特性,限定定义域块的搜索范围,优化定义域块及其几何变换的搜索顺序,并结合去除搜索匹配过程中的重复运算等措施,在保证恢复图像的主客观质量变化不大的前提下,使编码速度得到明显提高,对于若干标准图像的实际编码实验结果证明了算法的正确性     

非线性分形图像压缩编码的优化

从减少搜索匹配块的数目入手,提出了一种旨在降低分形编码的复杂度,缩短编码时间的分形图像压缩的改进算法.提高了经典分形编码的压缩效率,并且保证获得高质量的重建图像.本算法采用了将方块转换为圆盘的方式来完成值域块与定义域块的匹配,扩充了编码字典.同时,对圆盘匹配中最大旋转角度进行了概率上的最优定位,优化了搜索块的范围,缩短了块的匹配时间.实验结果表明,本算法简单、有效,并具有良好的压缩结果和高质量的重建图像.     

快速分形图象压缩算法

分形块编码法能提供高压缩比、高质量的图象,其美中不足之处在于搜索最佳匹配块时耗时过长。本文提出的快速算法,采用二叉树和链表结构进行搜索,大大提高了匹配速度,从而缩短了编码时间。本算法分两次使用分形块编码,第二次是对第一次编码还原图和原图之间的误差进行编码,减少了图象失真。仿真结果表明,本算法较传统分形块编码法速度提高了几十倍。在高压缩比下,图象质量高于 Ｊ Ｐ Ｅ Ｇ算法。