基于帧间小波变换的视频水印研究

针对数字视频版权保护及信息隐藏技术的需要,本文提出了一种基于帧间小波变换的视频水印算法。该算法首先对视频序列进行等长分组,然后对各组中的视频序列进行最大级数的帧间一维小波变换,从而可以得到一帧低频图像和多帧高频图像,其中低频图像聚集了视频序列的大部分能量,而高频图像的能量相对较小。本文对低频图像进行奇异值分解,然后将水印图像嵌入到低频图像的奇异值变换域上。在水印的嵌入与提取过程中只对4帧视频图像进行小波变换,所需内存较小,并易于硬件实现。实验结果表明,本文提出的视频水印算法具有较好的隐蔽性和鲁棒性。     

采用二维增强的三维小波视频编码

提出了一种采用二维增强的三维小波视频编码方法，该方法将序列图像信号作为三维信号，把视频图像的帧内相关性和帧间相关性同时组织在一起构建小波系数。同时利用二维小波进一步刻画三维小波变换后低频子带内的信息特点，与单纯三雏小波变换相比，本文提出的方法在相同码率时具有较高峰值信噪比，特别在高压缩比情况下重建图像具有更好的视觉效果。     

一种基于小波和MP变换的细粒度视频编码算法

针对目前的细粒度算法的计算复杂度大(如Matching Pursuit编码，简称MP编码)或者视频质量有各种效应(如离散小波变换编码DWT)的缺点，提出了一种基于小波变换和MP变换联合的细粒度视频编码算法。对连续的8帧视频采用一维小波变换，然后对变换后第1帧低频图像用二维小波变换，其它7帧高频图像信息采用MP变换编码，并采用基于能量的原子搜索与基于人眼视觉特性的分配策略。实验表明，该细粒度算法对帧间运动较小的视频应用，有较高的恢复质量。     

基于双树复数小波变换的多帧迭代盲解卷积算法

提出一种基于双树复数小波变换的多帧迭代盲解卷积（IBD）算法。传统的单帧IBD算法收敛性和唯一性不确定,而且复原结果对初始估计很敏感。Zhulina提出的多帧迭代盲解卷积算法,其算法原理简单,并能处理各种不同类型PSF引起的图像降质;但是该算法收敛缓慢,并且只适合于处理高信噪比图像。本文基于双树复数小波变换的多尺度多方向特性,提出了一种基于双树复数小波变换的多帧IBD图像复原算法。本文算法运算速度快,且对噪声污染严重模糊图像恢复效果较好,观测数据实验结果证明了本文算法的优越性。     

基于小波变换的多目标检测方法研究

针对图像序列中多个运动弱小目标的检测问题,提出了一种用于基于小波变换与帧间差分相结合的检测方法.算法首先对原始图像进行小波变换,利用小波变换增强了目标与背景之间的差别,然后使用帧间差分方法对小波变换后的水平分量和垂直分量进行运算,计算出多个运动的弱小目标.与传统的帧差分方法相比,该方法利用小波变换增强了目标与背景之间的差别,帧间差分运算的区域小,速度快.实验结果表明,使用该方法可以对信噪比为2.9的目标正确提取,减小了虚警率,抗噪声干扰能力强.     

基于小波变换的视频压缩新方法

提出了以小波变换为核心技术的视频压缩系统的具体实现方法，设计了系统的整体框架，对各个模块都提出了改进和具体实现的算法。对于帧内图像的编码，提出了Mallat小波变换的改进延拓算法，加入了感觉加权量化。对于帧间图像的编码，针对低码率电视会议的特点改进了三步搜索法，在保持低复杂度的基础上提高了搜索的精度，同时为了提高编码效率，对运动补偿后的残差图像也进行小波编码。实验表明，这种算法的性能优于传统的视频压缩方法。     

基于相邻尺度小波变换乘积的镜头渐变检测

镜头边界检测是进行视频内容分析的首要步骤。提出一种基于相邻尺度小波变换乘积的镜头边缘检测方法。对镜头内的每帧视频图像进行小波变换,求出各帧图像相邻尺度小波变换尺度积的模和方向。计算连续帧图像尺度积与模之间的绝对距离,得到2帧图像间的不连续值。通过自适应阈值分割,检测出镜头边界。     

模糊逻辑在图像融合中的应用

为了克服传统小波变换图像融合在重构时易丢失边缘信息的缺点,提出了一种基于积分的模糊逻辑融合算法.该算法首先由经J层小波变换后的小波系数特征来确定隶属度函数,再依据小波系数局部窗口内的标准差构造模糊优越程度,然后经积分得到融合后的小波系数,再经小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,该方法优于传统的小波变换融合规则,而且能更好地保留源图像信息,在空间细节信息的增强和光谱信息的保持两个方面的综合性能得到提高,从而证明了该方法的有效性和优越性.     

图像数字水印中的小波变换技术研究

基于小波变换的图像水印方法与其它传统变换技术相比具有很多优势。介绍了小波变换域水印算法的关键技术，从小波变换的空间一尺度定位特性、全帧变换形式、对图像的多分辨率表示，与人类视觉系统相适应的能力和小波基的可选择性等方面，详细地分析了该方法自身所具有的特性，并阐述了其能有效地应用于图像水印的原因。     

帧同步混合小波包变换快速算法及其在语音处理中的应用

帧同步的小波包快速算法是一种类似FFT的小波变换算法。本文提出帧同步混合小波包的分析方法，其特点是在发挥小波变换的时频分析特点的同时，分析时窗能够满足语音处理中帧长的要求，从而可以实现实时处理。这种混合小波包具有完全重构特性。文中用实验对比表明了帧同步混合小波包分析的优越特性。     

应用Hash函数增强数字图像半易损性水印的易损性

提出了一种空间域、小波域相结合的数字图像半易损性水印算法，该算法在图像的小波变换域嵌入基于图像内容的Hash值．实验表明，该算法可以抵抗一定程度的JPEG压缩，特别是能够将轻度的JEPG压缩和对图像局部少量像素的修改区分开来．     

基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法

提出了一种基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法。首先求取各彩色多聚焦图像的灰度分量,再对各灰度分量进行离散小波框架变换,根据离散小波框架变换系数求取各图像中像素的清晰度指标,然后根据各图像中像素的清晰度指标对属于清晰区域的像素进行组合,从而得到融合后的图像。试验结果表明本文所提出的算法能够较好地解决彩色多聚焦图像融合问题。     

DSP技术的整数小波变换图象压缩

随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大,对图像的编码提出了新的要求,即不仅要求高的压缩比,还要求有许多新的功能,如渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。小波编码较好地实现了这一思想,从小波滤波器的多相位矩阵出发,利用因子分解方法,实现了小波变换由传统卷积模式转变到提升体制,克服了第一代小波变换所带来的缺陷。在此基础上实现了整数到整数小波变换,利用数字信号处理器(DSP)予以实现。     

基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合

针对传统多尺度变换在多聚焦图像融合中存在的边缘晕圈问题,提出了一种基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合算法。首先,利用冗余小波变换对图像进行多尺度分解,将源图像分解为一个相似平面和一系列小波平面,该多尺度分解能够有效地提取源图像中的细节信息;然后,对相似平面和小波平面分别采用引导滤波的加权融合规则来构造加权映射,从而得到相似平面和小波平面的加权融合系数;最后,进行冗余小波逆变换,即可得到融合结果图。实验结果表明,与传统融合算法相比,所提算法能够更好地体现图像边缘的细节特征,取得了较好的融合效果。     

基于小波变换的多聚焦彩色图像融合新方法

给出了一种基于小波变换的多聚焦彩色图像融合方法。首先对待融合图像的R、G、B三分量进行小波变换,将其分成不同频率的子图像。然后对于低频和高频子图像采用不同的算法进行融合,得到融合图像的小波系数。最后利用小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,融合图像具有较小的颜色失真和较高的峰值信噪比。     

基于小波变换和脊波变换的自适应图像去噪算法

为了克服单纯小波变换或脊波变换的不足,提出了基于小波变换和脊波变换的自适应去噪算法。实验结果表明,在处理点奇异性和线奇异性的图像时,该方法比单纯小波变换或脊波变换的阈值去噪算法更具优越性,在实际应用中更为有效。     

基于小波系数模糊积分的图像融合算法研究

提出一种新的基于Choquet模糊积分的图像融合方法。首先利用小波系数的区域特征获取模糊积分的信度函数,其次根据局部窗口内的模糊边缘评价函数自适应地构造模糊密度,最后由Choquet模糊积分确定融合后的小波系数,从而得到融合图像。将此方法应用于微光与红外图像融合处理中,实验结果表明,Choquet模糊积分法可以使得最终的融合图像在空间细节信息的增强和光谱信息的保持两方面的综合性能得到提高。     

一种基于提升小波变换和IHS变换的图像融合方法

为了将低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像进行有效融合,提出了一种提升小波变换和IHS变换相结合的图像融合新方法。该方法首先对高分辨率图像进行无下采样提升小波分解,利用提升分解得到的各提升小波面叠加的边缘信息进行区域划分,再采用分区域加边缘有效因子的融合思想实现分区融合,使得融合的图像最大限度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率,其中区域的划分采用进化算法实现。该方法的融合结果与IHS法、小波变换法及其他改进方法进行比较,实验结果表明,该方法能较好地保留多光谱图像的光谱信息和提高分辨率图像的空间分辨率。     

基于小波包变换的多聚焦图像融合

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,很难获得同一场景内所有物体都清晰的图像。多聚焦图像融合技术可有效地解决这一问题。在分析了小波包变换的概念和原理后,提出了一种基于区域统计融合规则的小波包变换多聚焦图像融合方法,先对不同聚焦图像分别进行小波包变换,采用低频系数取平均,高频系数根据区域统计值决定的融合规则,再进行小波包反变换得到融合结果。仿真试验表明,相比小波变换法,本文方法可有效综合多聚焦图像,获得了更好的融合效果。     

一种基于小波变换的图像融合新算法*

在阐述小波图像融合算法的基础上,针对小波分解后各频域融合算子和融合规则的选择,提出一种新的基于小波分解的图像融合算法。对小波分解后的低频分量通过度量其图像块之间的相关系数和空间频率来确定融合图像的尺度系数;对高频分量,以方向对比度为判据确定融合图像的小波系数;最后,通过小波逆变换得到融合图像。对多组图像进行实验,实验结果表明,该方法是有效的。