一种小波域的自适应数字盲水印算法研究

研究数字图像版权保护问题,针对传统水印算法不能很好地解决水印隐蔽性与鲁棒性之间矛盾,提出一种基于小波域的自适应数字盲水印算法.首先采用人的视觉系统亮度掩蔽和图像纹理特性产生伪随机二值序列作为水印,增强水印的鲁棒性.然后选择两条小波子带,根据相邻特征平均值和奇偶判决法在两个子带上各自嵌入-半水印,并自适应地调整小波系数的量化间隔,提高了嵌入水印图像的隐蔽性;水印检测过程不需要原始图像的参与,实现盲提取.实验结果表明,算法的自适应性强,不仅具有较好的很好隐蔽性,而且对各种攻击有较强的鲁棒性,很好解决了水印隐蔽性与鲁棒性之间矛盾,可为水印设计提供参考.     

基于Baker变换的自适应正交多小波图像水印算法

提出了一种基于Baker变换加密技术的多小波域自适应图像水印算法,充分利用了多小波变换、混沌序列的优点和人眼的视觉特性,使嵌入的水印具有很好的鲁棒性和很强的隐蔽性。实验证明该算法具有很好的抗剪切、滤波、旋转和JPEG压缩等优良性能。较好地解决了水印透明性与鲁棒性之间的矛盾。     

基于小波域的自适应盲检彩色水印算法

提出了一种新颖的基于小波域对比度与HVS特性自适应盲检彩色水印算法。主要包括根据小波对比度和HVS特性对嵌入强度因子的自适应计算;彩色水印的嵌入与盲提取算法(采用了Arnold变换置乱,交织和BCH编码技术)。利用Matlab 6.5平台进行了算法的攻击与无攻击实验。实验结果表明：该算法在无攻击的情况下具有较强的透明性和鲁棒性;而在添加噪声、中值滤波、剪切、JPEG压缩攻击等的情况下具有较好的鲁棒性,在保护多媒体数据版权方面具有较高的实用价值。     

基于GHM和FCM的自适应图像水印算法

提出一种基于GHM多小波变换域上的模糊自适应水印算法。利用多小波系数块的能量、重要系数对小波块进行分类,结合图像自身的局部特性,在多小波系数中的两个相关的细节子图像中自适应地嵌入一幅二值水印图像;为了增强水印的鲁棒性,采用冗余嵌入方法;水印的提取不需要原始图像。实验结果证明,该算法对剪切、JPEG压缩、锐化等多种图像处理具有很好的鲁棒性。     

结合FCM的小波域自适应水印算法

提出一种基于FCM 的小波域自适应水印算法。该算法对宿主图像进行二层小波分解,根据人类视觉系统的掩蔽性对小波域的中频系数进行分类并结合FCM,自适应地将二值水印图像嵌入到图像的纹理子块中,能较好地实现水印的鲁棒性和隐蔽性;在嵌入前将水印置乱,增强了水印的安全性。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、剪切、加噪、滤波等常规攻击具有较强的鲁棒性。     

一种小波域低频位平面分解的自适应水印算法

提出了一种DWT域位平面的自适应鲁棒数字水印算法,即将水印信息根据DWT域HVS模型嵌入小波域低频逼近系数高位位平面的不同平面,有效地提高了水印信息的鲁棒性。实验结果证明该算法具有很好的鲁棒性,同时保证了水印的不可见性。     

基于小波变换的图像自适应数字水印算法研究*

提出了一种基于小波变换的图像自适应数字水印算法。首先对水印图像作置乱处理;然后对原始图像进行小波分解,并根据人类视觉系统的特性,在小波分解的低频域中,采用邻域均值代替单个小波系数进行估计和量化的方法,将水印自适应地嵌入低频域小波系数中;最后对该算法进行了仿真实验。实验表明该算法对图像的各种常规处理都具有较好的鲁棒性,与邵亚非等人的水印算法相比,该算法在水印容量、不可见性、鲁棒性上有更大的协调性。     

一种新的基于图块分类的水印算法

提出了一种新的小波域鲁棒性水印算法,算法以图像块矩阵的熵和标准差等特征值为依据,对图像进行了光滑和纹理等4个区域的划分,并在此基础上结合小波域系数特征,自适应地选取最佳水印嵌入位置和嵌入强度,从而在保证算法鲁棒性的同时进一步提高水印的透明性。     

基于小波变换和模糊熵的自适应鲁棒水印算法

提出了一种新的基于模糊理论的小波域自适应鲁棒性水印算法,目前很多小波域算法都没有真正实现自适应,该算法充分考虑了HVS掩蔽特性,利用离散小波变换的性质和模糊熵衡量出来的纹理特征和亮度对噪声的掩盖因子确定该小波系数嵌入水印的强度,使水印在不同图像块有不同的嵌入强度,真正实现自适应,实验结果表明,该算法在保持良好水印透明性的同时,对一些常见的图像处理以及噪声干扰都具有很强的鲁棒性。     

一种新颖的时频组合数字水印

为了在不破坏原始图像质量的情况下,嵌入更多的水印,即较好地解决水印算法的不可见性和鲁棒性这对矛盾,提出了一种基于时域和小波域的组合算法。先将水印分成两部分,分别进行置乱,使安全性加倍,然后将一部分嵌入原始图像的时域中,再将此含一部分水印的图像进行小波变换,把另一部分水印以不同强度自适应地嵌入其中。实验结果表明,该算法不但具有较高的安全性,而且在增加了水印的容量的前提下,图像的质量降低很小,很好地统一了水印算法的不可见性和鲁棒性。     

一种有效的基于小波信息分布熵的图像检索技术

在分析基于小波域图像索引技术的缺点后,提出一种基于小波信息分布熵的图像检索新方法.该方法首先将图像分割成若干个子图像,然后对这些子图像进行三层小波变换,并对小波变换后的各个子带图像进行处理以获取纹理图像,从而大大减少了计算的复杂性.最后以小波纹理直方图为概率密度函数,计算各个子图像的信息分布熵,不但使图像特征有紧密表示,而且也使图像检索的速度大大加快.实验结果表明,该方法对图像检索是有效的.     

基于小波理论的多分辨率多传感器数据融合

小波变换的多尺度特点非常适合多尺度信号的处理,可以用于多分辨率多传感器数据融合,本文研究了不波变换的特征,提出基于小波包变换的多分辨率多传感器的数据融合算法,算法不需要把小波系数当成白噪声处理,并一能够有效地降低向量和矩阵维数,减少运算,有较好的滤波性能,同时采用双正交小波包变换,这可以克服基于正交小波包变换的多尺度滤波中正交小波因不具有线性相而产生恢复失真的缺陷,进一步提高滤波性能。     

基于提升整数小波变换的虹膜识别

提出了一种基于小波提升方案的虹膜识别算法。与传统基于卷积的小波变换方法相比,该方法在特征提取上计算简单,运算速度快,而且实现的是从整数到整数的变换,更有利于虹膜信息的量化。先对虹膜图像进行提升整数小波变换,然后对子图进行量化编码得到特征,采用屏蔽了噪声位的汉明距来进行模式识别。实验结果表明,基于提升整数小波变换的虹膜识别方法在识别率和等错率方面都能达到好的识别效果,在特征提取速度上也得到了较大提升,更能满足实时性的要求。     

一种基于非分离小波的图像压缩算法的研究

提出了一种基于非分离小波的图像压缩算法，构造了不同性质(正交性，对称性，消失矩等)的小波滤波器，利用这些滤波器实现了非分离小波域的图像压缩，比较研究了在采用不同性质的小波函数的情况下非分离小波变换和张量积小波变换在图像压缩中的应用。从实验结果可以看出，非分离小波在性质接近时，在很多情况下要优于单小波与多小波，是一类具有良好应用前景的高维小波。     

故障信号检测的小波基选择方法

提出了一种用于故障信号奇异性检测的小波基选择方法一按照小波规则性系数选择小波基。这一方法是基于小波变换后的小波系数表示小波函数和信号之间的相似程度．同时信号的规则性系数又和小波变换后的小波系数模值间存在着一定关来。仿真结果表明．这一方法的有效性和可行性。     

基于冗余提升不可分离小波的图像边缘检测方法

根据“五株排列”的不可分离小波构造方法,把基于矩形栅格的数字图像进行冗余提升,从而构造了“最大-提升”小波,由此提出了图像边缘检测的新方法,并将其与传统的B样条小波边缘检测方法进行比较,通过数据试验证明了新方法的优越性。     

煤矿井下低压电力线OFDM通信算法研究

针对传统的基于离散傅里叶变换的OFDM算法应用在井下低压电力线上容易产生较大的ISI和ICI而影响信号正常接收的问题,提出了一种基于小波变换的OFDM通信算法。该算法选用Daubechies小波函数作为正交基,采用MATTAL算法进行小波的重构与分解,并得到信道的输出函数。仿真结果表明,基于小波变换的OFDM算法在低压电力线通信中应用具有减少ISI和ICI的作用,提高了通信质量。     

基于模极大值小波域的去噪算法研究

根据信号与噪声在小波变换下的不同特性，提出了基于模极大值小波域的去噪算法。该算法先用Adhoc算法求出信号的模极大值，再根据模极大值小波域的定义求出信号的模极大值小波域，从而得到信号的小波系数，然后逆变换得到信号。实例分析表明：该算法能有效消除噪声，与交替投影模极大值算法相比，该算法在原理上更简单，程序实现更容易，去噪速度更快，能满足在线监测的要求。     

一种基于小波变换的图像边缘检测方法和实现

介绍了小波变换的基本理论以及小波分析方法用于图像边缘检测的基本原理及利用小波变换进行边缘检测的方法。接着重点研究了基于B样条小波的多尺度边缘检测,并且利用这种方法在几个不同尺度下分别提取了图像边缘。可以看出该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,优于其他已有的边缘检测方法。     

基于平均梯度和方向对比度的图像融合方法

由于不同传感器获得的多幅图像对同一场景的描述具有信息的冗余性和互补性,在小波图像融合的基础上提出了一种基于平均梯度和方向对比度的图像融合方法。对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,在每幅图像的最高分解层上,分别计算高频子带每个系数的邻域绝对值均值和低频系数的邻域均值之比,采用两者之比较大者所对应的高频子带系数作为融合后所对应的小波系数,对于其他分解层上的高频系数和低频系数,利用梯度最大化的融合规则得到融合图像的小波系数,通过小波重构得到融合图像。将该方法应用于仿真实验,融合图像的视觉效果有很好的改善,客观评价指标有所提高。