一种基于混合变换域的奇异值分解水印算法

提出一种基于离散小波变换及离散余弦变换的混合变换域与奇异值分解、置乱技术相结合的数字水印算法．该算法将原始图像的小波子图进行分块DCT变换，抽取各块含图像大部分能量的部分合并，并对此矩阵进行奇异值分解再进行水印的嵌入．实验仿真表明，这种方法能抵抗大多数图像处理攻击，具有良好的鲁棒性．     

基于最优小波包的改进型SPIHT图像压缩算法

提出了一种基于最优小波包的SPIHT图像压缩新算法。分析了SPIHT算法和小波系数的特点。根据图像经过小波变换后．最高分解层的小波系数要比其它分解层的小波系数大得多这一数据特性，对多级树集合划分(SPIHT)算法进行了改进。并且．将所有的正交滤波器都分解成一系列的阶梯，从而实现了快速算法。实验结果表明：基于文中提出的SPIHT快速图像压缩算法是一种有效的压缩算法，其压缩速度、图像复原质量等关键技术指标均优于标准的SPIHT编码算法。     

基于小波变换的射弹序列图像混合噪声去噪

提出了一种基于小波变换的混合噪声去噪方法。首先对图像进行二维多尺度小波变换,得到低频子带图像和高频子带图像;然后对低频子带图像采用改进的邻域平均滤波进行去噪处理,对高频子带图像采用改进的小波阈值算法进行去噪处理;最后对处理后的各子带小波系数进行小波重构,得到降噪后的图像。结果表明,该算法在有效去除图像混合噪声的同时,较好地保留了图像边缘和细节。     

基于小波理论的铁谱图像压缩法

基于小波变换的铁谱图像压缩法,根据小波函数对铁谱图像进行一层或多层的小波分解.用阈值处理细节系数对1到N层选定阈值,并进行硬阈值处理,把绝对值小于阈值的系数置为0.通过逆小波变换,由阈值处理后的小波系数重构原图像.实验证明该方法压缩比高、速度快,压缩后能保持信号与图像的特征不变.     

基于小波变换的图像压缩

给出了使用二维小波变换进行图像压缩的原理和实例，提出了结合小波变换零树压缩和量化编码的新方法，小波分解后，仅保留图像最有用的部分，即低频成分，对三个高频部分强制为0，然后再对低频部分量化编码。该方法简便易行，压缩比高，效果极显著。     

基于FPGA 的La Gell 5/3 小波变换的硬件电路设计

为了对冗余的图像数据进行有效的压缩,提出一种基于FPGA的快速小波变换的方案。介绍了La Gell 5/3提升小波变换的原理,设计了适用于高帧频CMOS相机的La Gell 5/3提升小波变换硬件结构,采用Verilog硬件语言在QuartusII软件平台下对设计方案进行了实验,利用Matlab语言对图像进行反变换,并通过变换前与反变换后图像的比对,验证了算法的可行性。实验结果证明:该方案成功实现了基于FPGA的La Gell 5/3提升小波变换系统对给定图像的三级快速小波变换,相比较于DSP等硬件电路,更适合于高速图像实时处理的应用。     

基于DWT的数字图像盲水印算法

一种基于DWT的数字图像水印算法：先将1幅作为宿主图像的灰度图像进行分块，再利用Haar小波函数对分块分别进行二维离散小波变换，将水印信息嵌入到小波低频系数中，最后对嵌入水印信息的分块进行逆小波变换重构图像获得含水印图像。提取水印时不需要原始图像。通过Matlab进行仿真，实验结果表明该算法有很好的不可见性，并且对JPEG压缩、高斯噪声、高斯低通滤波等操作有较好的鲁棒性。     

基于奇异值分解的改进机载单站无源定位算法

针对机载单站无源定位系统中的滤波算法存在滤波稳定性差、收敛速度慢、定位精度差等问题,提出一种基于奇异值分解的平方根sigma点卡尔曼滤波算法(Square Root Sigma Point Kalman filter based on Sin-gular Value Decomposition,SVD-SRSPKF)。新算法利用奇异值分解代替Cholesky分解或更新,并使用误差协方差的平方根替代协方差进行滤波,保证滤波算法的数值稳定性。仿真结果表明:SVD-SRSPKF算法比其他同类算法具有更高的收敛速度、定位精度和数值稳定性。     

一种基于小波变换的电视图像分割方法

研究了一种基于B样条小波变换的自动阈值分割算法.提出基于灰度统计特性的直方图移动平均法,从而有效地消除噪声对图像的影响,使图像直方图更加光滑.运用B样条小波变换快速算法,大大减少了计算量.基于小波变换多分辨分析的策略,提出一种多尺度小波变换分割方法,进一步提高了分割精度.通过对算法仿真研究,验证了本算法的可行性及有效性.     

基于奇异值分解单步迭代滤波算法的应用

单步迭代滤波比推广卡尔曼滤波线性化误差小、滤波近似程度更好，但其常规算法数值鲁棒性差.滤波易于发散。文中对常规算法的误差协方差矩阵使用了奇异值分解，从而形成了一种基于奇异值分解的迭代滤波算法．提高了数值鲁棒性，并且可以处理相关的量测噪声。应用于飞行状态的估计问题。获得了较为满意的结果。