基于小波包的图像去噪方法

本文在分析了信号与噪声的不同小波特性的基础上，提出了一种基于小波包的去噪方法，并用实验验证了该方法比相同条件下小波去噪的效果好。     

基于混沌加密的二值图像数字水印算法

本文提出了一种基于混沌加密的DCT域二值图像数字水印算法。该算法首先利用混沌序列将含有版权信息的有意义二值图像水印进行加密,然后利用人眼视觉系统(HVS)的特性将原始载体图像进行块分类,最后将不同强度的水印分量嵌入到不同类的图像块DCT中频系数中去。利用混沌序列对水印进行加密,使水印本身具有安全性,对数字作品进行双重保障。通过高斯噪声、椒盐噪声以及JPEG压缩和剪切等攻击试验,表明了该算法具有较好的鲁棒性。     

基于混沌加密的小波域数字图像水印算法

本文提出了一种基于混沌加密的小波域数字图像水印算法,首先通过对原始图像进行离散小波变换,提取其低频部分作为嵌入区域;然后再次利用小波变换对水印进行分解,得到水印的四幅小波分解子图,用混沌序列对4幅子图进行置乱,经小波逆变换完成水印加密;最后将加密后的水印嵌入到原始图像的低频部分中.在提取水印时,通过水印相似系数NC和峰值信噪比PSNR评价水印质量,实验结果表明,提出的算法可以抵抗JPEG压缩、噪声、滤波等几何攻击,图像加密效果好.     

一种基于HVS的小波域彩色图像水印算法

提出了一种基于HVS的小波域彩色图像水印算法。首先将彩色载体图像由RGB彩色空间转换为YIQ彩色空间,选取Y分量进行多级小波分解,通过修改中频系数,将水印信息分成两部分,分别嵌入到三级水平细节子带和垂直细节子带中。在系数的选择上利用了人眼的视觉特性,使得水印信息嵌入到图像中比较暗的区域。实验证明,嵌入水印后的图像具有很好的不易觉察性,并且对JPEG压缩、图像添加高斯噪声、中值滤波和对比度增强等常见图像处理操作具有很强的鲁棒性。     

基于阈值化分割与小波变换的彩色数字水印算法

文中提出1种根据灰度特征对水印图像进行阈值化分割,然后分别嵌入到原始图像小波变换后的低频及中频系数,并根据视觉系统的照度掩蔽等特性实现嵌入强度自适应调节的彩色数字水印新算法。由于通过阈值化分割把水印各像素按不同的幅度进行分类以适应低频系数和中频系数对鲁棒性和透明性的要求,该算法能够很好地解决水印的鲁棒性和透明性这对矛盾,使得水印的鲁棒性和透明性达到优化的效果。     

基于混沌序列的鸡尾酒算法

在分析了混沌序列统计特性的基础上,提出基于混沌序列的鸡尾酒算法。采用一维混沌映射生成的混沌序列二值化后截取合适的长度即可得到性能良好的数字图像水印信号,提高了安全性。利用视觉特性将水印值正向和负向调制叠加在宿主图像大于各域值的小波系数上,具有很强的鲁棒性。为实现水印信号透明性和鲁棒性的最佳均衡,水印嵌入时采用了一种自适应水印强度的控制方法。由实验结果可知,本算法对各种常见的攻击均有很强的抵抗能力。     

基于改进的广义谐波小波包分解和混沌振子的小电流接地系统故障选线

小电流系统发生故障时,各线路零序电流具有非平稳、非线性等复杂特性。本文提出一种基于改进的广义谐波小波包分解算法和混沌振子检测的小电流接地系统故障选线方法。广义谐波小波包分解算法经过扩频,能进行任意频段及任意频宽的信号特征提取,且计算量小,实现信号的快速无混叠分离。Duffing振子系统不受噪声影响且对于与内驱动力同频的外界信号具有高度敏感性,对Duffing振子系统进行时标变换,可以适应不同频率信号的检测要求,通过观察相图的变化可以准确选出故障线路。数值仿真验证了该算法的准确性及可靠性。     

基于小波包的边缘检测算法

本文在对图像的小波变换介绍的基础上,针对传统的图像边缘检测的不足,提出了基于小波包和传统算法结合的理论。     

基于小波包分解和改进差分算法的神经网络短期风速预测方法

风速预测在风电场的智能管理和安全并网中起着至关重要的作用,针对风速预测固有的波动性、间歇性和非线性等特点,以及常规BP神经网络和差分算法神经网络均存在容易陷入局部最优导致收敛过早、泛化能力不足等缺陷,提出一种综合WPD和IDE算法的短期风速预测神经网络方法。该方法首先利用WPD将风速的时间序列分解成多种不同频率的子序列,然后采用IDE算法优化后的神经网络对小波包分解后的每个不同频率的子序列进行单步预测,最后将预测后的各个子序列进行叠加,得出最终预测结果。为验证所提方法的有效性,将其分别与采用混合小波分解的BP神经网络风速预测方法和混合小波分解的差分算法风速预测神经网络方法进行对比,对某地区的实际风速数据进行实验仿真,结果表明,所提方法的预测精度明显优于其他算法。     

基于混沌和SVD-DWT的数字图像水印算法

提出了一种基于奇异值分解和离散小波变换相结合的数字水印算法。将二值水印图像用混沌的方法进行置乱并对原始图像进行N层小波分解,对小波系数LLn,LHn,HLn,HHn分别采用不同的方式嵌入水印信息。对LLn部分,根据系数的能量大小嵌入伪随机扩频序列;对LHn,HLn,HHn三个小波系数矩阵作奇异值分解,将置乱水印的奇异特征值嵌入到这三个小波矩阵的奇异特征值中。针对嵌入方案,设计了非盲检测和盲检测算法。实验仿真表明,该算法能够经受住噪声、中值滤波、JPEG压缩和剪切等攻击,具有较强的鲁棒性。     

小波域的图像信号加密算法

小波变换在时域和频域上具有良好的局部性,可以将图像信号分解成不同分辨率的子图像,其多分辨率分析的特性还提供了利用人眼视觉特性的良好机制.本文提出了一种基于二维离散小波变换和视觉模型的图像信号加密算法.该算法在对密文进行嵌入前,首先进行编码,转化成比特流,然后根据人眼的视觉模型将密文信息嵌入到3层小波变换的高频系数中.实验结果表明:该算法可以抵挡滤波、噪音等攻击手段,能够平衡鲁棒性与不可见性之间的矛盾.该算法可以用于数字版权保护.     

基于小波系数的自适应盲认证水印算法

本文提出了基于图像内容自嵌入功能的认证水印算法。本算法的新颖之处在于能区分图像内容、水印还是两者同时被篡改。算法由原图像高7位的一级小波低频系数量化得压缩图像,转换成二进制作为水印,混沌置乱加密后嵌入到原图像的LSB。认证时,由认证图像高7位制作的水印与提取水印的差值来确定图像是否遭到窜改,可定位篡改位置。实验结果表明：与Y-M算法相比峰值信噪比提高了5个dB,与WONG算法相比峰值信噪比提高了3个dB,实现了盲检测,而且该算法能够检测常见的攻击如噪声、几何剪切、滤波等。     

一种基于小波变换和人类视觉系统的图像压缩算法

为了解决大数据量的图像信息给存储器存储容量、通信信道带宽和计算机处理速度带来的压力,必须对图像进行压缩处理。提出了一种基于小波变换和人类视觉系统的图像压缩算法用以提高对高质量图像的压缩效果。该算法首先使用小波滤波器选择模型及最佳滤波器以得到最小数目的非零小波系数。其次,利用人类视觉系统特性对分解后的小波系数进行有效的量化处理,最终进行小波编码,实现对图像的压缩。实验结果表明,所提出的算法对高质量图像进行压缩所达到的效果要优于传统压缩算法。     

一种基于正交化分形编码和混沌相结合的脆弱数字水印技术

以图像篡改定位为目的,提出了一种基于正交化分形编码和混沌相结合的脆弱数字水印技术。该算法利用宿主图像的分形编码参数信息作为混沌映射的初值,从而通过混沌映射产生混沌二值水印,所产生的混沌二值水印再嵌入到宿主图像中,从而实现图像的篡改定位。算法能有效的检测图像是否被恶意篡改,并且不同宿主图像能够产生不同的混沌二值水印,加强了算法的保密性,在处理大批量图像的时候优势更明显。实验数据表明,算法可行有效,拥有良好的图像篡改定位能力。     

SVD与HVS相结合的小波域数字图像鲁棒水印

为了提升水印鲁棒性,解决水印透明性与鲁棒性相互间的矛盾,提出一种融合SVD和HVS优良特性的小波域数字图像水印算法。该算法首先对载体图像进行二级DWT,提取二级低频子带并进行分块;然后对各个子块进行SVD,根据HVS对平均亮度的敏感性,结合修正的余弦相似性度量方法计算出水印的最佳嵌入位置;最后以量化的方式将Arnold扰乱加密的水印嵌入到选定的奇异值中,嵌入强度根据载体图像子块的奇异值自适应地调节。实验结果表明,该水印不仅具有很好的透明性,对噪声、滤波、剪切以及JPEG压缩等水印攻击也都呈现出较高的鲁棒性。     

一种基于小波分块的自适应数字水印

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,本文提出了一种基于小波分块的自适应算法.先将水印进行置乱,提高安全性和抗剪切的鲁棒性.然后根据小波变换后,高、低频的特点,把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.