基于小波域分形变换的图像水印技术

为了提高图像水印的鲁棒性和不可见性,结合小波变换和分形变换,提出了一种基于小波域内分形变换的图像数字水印方法。首先对图像进行小波变换,结合图像空域分形编码思想把图像的小波系数分成域子树和值子树两类,然后利用分形仿射变换选出具有相似性的域子树,将其作为水印的嵌入树,结合人类视觉系统的JND模型实现水印的嵌入和提取,最后针对该方法进行了JPEG压缩、剪切、滤波、添加噪声、旋转等相关实验,结果表明,该方法具有安全可靠、鲁棒性和不可见性好等优点,具有创新,可行性强。     

一种基于小波分析的图像压缩编码方法

提出一种基于小波变换的图像压缩编码算法。即首先对图像进行小波分解,然后对高频子图像用改进后的LBG算法形成码书,进行VQ编码。算法充分利用了不同分辨率间各种子图像的相似性,仅对最高分辨率层进行码书地址索引,低频区域用DPCM编码,最低分辨率层用游程编码。模拟实验的结果验证了该算法在提高图像的恢复质量及降低位码率方面有一定的价值。     

基于分形理论的小波域水印模型

提出一种基于小波变换与分形编码技术相结合的矢量地图零水印模型.通过小波变换获得地图的低频系数块,利用分形相似计算获得与该低频系数块匹配的图像子块,将图像子块通过拼贴生成零水印并提交第三方版权认证机构备案.实验表明:该水印模型受几何攻击后的平均误码率为文中同类算法的0.6,且能够抵制IBM攻击.     

新的小波—分形混合编码方法：分类

利用小波变换域内小波系数的相似性 ,提出了基于分类的混合编码方法。利用率失真原则找出适合于分形编码的小波树 ,对其进行分形编码 ;而对于零树不作编码 ;其余部分进行算术编码。这种方法提高了编码增益。实验结果表明该算法的性能优于 PPC、SQS等混合编码方法。     

嵌入式零树小波编码的细胞图像无损压缩研究

探讨了各种整数小波变换应用于骨髓细胞图像无损压缩时的能量特征分布和子带零系数比例分布等，来选取适合骨髓细胞图像的变换形式．实验结果表明，CDF（4，2）整数小波变换对骨髓细胞图像具有较优良的性能．在使用嵌入式零树小波编码算法进行变换系数的编码时，基于骨髓细胞图像的特点，提出了新的闻值选取方案．实验结果表明，新的选取方案能够有效地增加零树的数目，从而提高骨髓细胞图像的压缩效率．     

一种快速零树编码的小波图像压缩算法

研究了一种新的小波变换零树编码方法,通过定义多级零树根和使用编码信息表和最优量化的方法,对不同方向的小波子带系数采用不同大小的门限和量化码书。充分利用了小波变换后各子带系数对图像恢复的重要程度和人眼的视觉特性,取得了很好的压缩效果,对小波系数只作一次零树编码,大大节约了编码时间。     

新的小波——分形混合编码方法：分类

利用小波变换域内小波系数的相似性,提出了基于分类的混合编码方法,和率失真原则找出适合于分形编码的小波树,对其进行分形编码,而对于零树不作编码,其余部分进行算术编码。这种方法提高了编码增益。实验结果表明该算法的性能优于PPC、SQS等混合编码方法。     

基于小波变换的结构矩阵矢量量化压缩方法

提出了一种基于小波变换的结构矩阵矢量量化方法。该方法利用图像经过小波变换后,不同分辨率级子图像之间存在相似性,将已生成的第m级图像的分类信息传递给第m-1级图像,并利用各子图像的结构特性,对矢量量化后的编码结果采用结构矩阵的方法进一步压缩。实验表明该方法在较好图像质量的情况下获得了高压缩比,和有关文献给出的结果进行比较,该算法具有较好的性能。     

基于小波分解的雷达记录仪数据压缩算法

在对雷达记录仪采集的视频数据分析的基础上，提出了一种改进的基于零树编码的小波分解雷达图像压缩算法．该算法是对雷达视频数据进行二维多分辨率分解，通过量化零树编码后对数据进行进一步处理形成压缩码流．实验仿真和某型雷达记录仪测试结果表明，该算法具有较好的压缩比率及较高的信号恢复质量．     

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。     

基于改进的小波分形四叉树医学图像编码

将改进的小波Mallat算法运用到小波分形四叉树算法中。对医学图像进行改进的小波Mallat分解，对最高级分解的四个子带图像进行无失真编码，剩下的子带图像进行小波分形四叉树编码。实验结果得出恢复图像的质量进一步提高，证明了本文方法的有效性。     

易于硬件实现的无链表小波零树编码算法

提出了一种低存储量、高压缩性能的基于快速提升小波变换的无链表是小零树编码算法（LMZC）。该算法采用了最小零树结构以及一种不同于LZC算法的扫描顺序和标志衅表示。实验结果表明LMZC在性能上比LZC高约0.5dB以上，和SPIHT算法比具有相同的压缩性能但更易于硬件实现。     

基于嵌入式零树编码的电力系统数据压缩

在小波包变换的基础上提出了一种新的基于嵌入式零树编码的数据压缩方法，并将其应用于电力系统故障数据压缩中.采用小波包变换方法降低小波系数之间的相关性，再利用树形结构表示小波系数并进行逐次累计量化，进一步减小小波系数之间的相关性.在编/解码过程中数据流根据重要性依次排列，在任一点停止编/解码仍然能够重构出原始信号，适合于实时处理.仿真实验表明，改进后的嵌入式零树编码方法对电力系统故障数据压缩十分有效，并且其嵌入式的特性提高了故障录波器的性能.     

基于零树结构的感兴趣区图像内嵌编码算法

提出了一种某于内嵌零树编码的感兴趣区图像压缩算法和一种与主观视觉效果一致的描述感兴趣区图像恢复质量的加权信噪比评价方法，该算法采用了一种简单有效的不依赖小波滤波器类型的零树结构感兴趣区模板建立方法，实验结果表明该算法对于甚低比特率图像压缩，在不影响整体视觉质量的情况下，重构图像的感兴趣区域峰值信噪比能提高4dB以上，图像加权信噪比的评价与主观视觉效果一致。     

一种新的小波零树量化编码方法

利用EZW进行图像数据压缩一般的步骤是：小波变换;零树量化编码;熵编码。为了提高压缩比和编码效率,本文提出了一种非常有效的编码方案。主要是：利用零树量化编码后出现了许多连续的次要系数根这一特点,将熵编码与零树编码统一进行,一次完成,熵编码采用变长零游程方法。实验表明,图像经该方法编码后压缩比得到了提高。     

扩充编码符号的EZW改进算法

为了提高EZW算法的性能,分析发现EZW算法主扫描编码对最高频子带中不重要系数的编码存在冗余,且当重要系数的所有子孙系数都是不重要系数时的编码存在冗余.据此提出了扩充编码符号的EZW改进算法,用最高频子带的坐标作为限制条件来减少不重要系数的编码冗余;通过扩充编码符号和赋予原始EZW算法的4个编码符号新的适用范围的方案来减小第二种编码冗余.实验结果表明,本文算法使峰值信噪比提高0.9～2.3dB,从而证实了本文改进算法的有效性.     

一种基于分形的快速图像编码算法

提出了一种快速分形编码算法.针对Jacquin的算法,在为值块(range块)搜索匹配域块(domain块)进行全搜索,搜索速度慢,编码时间过长的缺点,笔者首先提出周边邻域的定义,然后在Jacquin算法基础上提出快速分形编码算法,这种算法大大减少了匹配计算,提高了分形编码速度.实验结果显示,编码时间缩短99%左右,而图像质量没有受到多大影响.     

基于正交多小波变换的快速分形图像编码

提出了一种快速分形图像编码算法。编码时,通过插值正交多小波变换将原始图像缩小,然后使用摹本分形编码算法进行压缩;解码时,使用基本分形解码算法进行解码,然后使用插值正交多小波变换恢复图像。实验结果表明,与直接使用分形编码方法卡爿比,该方法缩短了编码时间,并且在信噪比、压缩比等方面得到了改善。     

基于小波域的分形图像压缩

对小波变换、分形压缩编码的原理和特点进行了分析;结合小波变换和分形压缩编码,利用分形的自相似,研究了基于小波域的分形图像压缩方法。该方法有效地减少了计算复杂度和编码时间。实验结果表明,该方法在较大的压缩范围内,能够获得好的压缩结果,同时也表明采用这种方法的潜力之所在。