应用R变换和奇异值分解的剪纸纹样识别

首先对剪纸纹样进行R变换,求出峰值数,对R变换数据进行归一化处理,通过奇异值分解得到图像识别的特征向量,根据特征向量值和峰值数对剪纸纹样的识别。使用该方法提取到的特征向量具有平移、旋转和尺度不变性,能较好地识别有一定艺术夸张变形的剪纸纹样。     

基于多分辨Fourier-Mellin变换的剪纸纹样识别算法

提出一种基于多分辨Fourier-Mellin的剪纸纹样识别算法。该算法先对剪纸纹样图像进行Fourier-Mellin变换,再对变换后的图像通过小波变换计算出各层方差和均值,得到剪纸纹样不同子带的特征值,应用支持向量机对剪纸纹样进行识别。实验证明,该方法不仅具有平移、旋转和尺度不变性,而且适用于有夸张艺术变形的剪纸纹样识别。     

SVD和DWT数字水印算法的应用研究

研究数字图像版权保护问题,由于数字媒体在网上易被复制篡改.针对单纯奇异值分解或小波变换水印算法均存在抵抗攻击差的难题.为了更好的保护数字图像版权,提了一种奇异值分解与小波变换相结合的数字水印算法.首先对水印图像进行置乱处理并对原始图像进行分块,从中找到符合要求的最佳水印嵌入子块,然后对所选择的最佳子块进行小波变换,对子块的低频系数进行奇异值分解,最后将水印嵌入各于块的奇异值中进行仿真.结果表明,水印算法能够很好的抵抗多种攻击,水印具有很好的鲁棒性和不可见性,克服了奇异值分解和小波变换水印算法缺陷,为设计提供了依据.     

奇异值分解小波变换的数字水印算法研究

研究保护版权信息安全间题,针对实现水印的稳健性和不可见性,保护合法用户,使数据水印保护有良好的鲁棒性,在传统奇异值分解和小波变换水印技术基础上,提了一种奇异值分解与小波变换相结合的数字水印算法.算法首先对水印图像进行置乱处理并原始载体图像进行分块,从原始载体中找到最佳水印嵌入子块,然后对最佳子块进行小波变换,同时对子块的低频系数进行奇异值分解,最后将水印嵌入各载体图像子块的奇异值中,实现了图像水印嵌入.实验结果表明,水印算法能够很好的抵抗多种攻击,水印具有很好的鲁棒性和不可见性,提高了图像水印的抗击能力,为版权保护提供有效方法.     

基于小波变换和改进的奇异值分解的人脸识别

使用基于肤色的检测方法分割出人脸并进行归一化,利用小波变换压缩降维以减少计算量。针对原有奇异值分解的不足,将图像矩阵进行投影,并将整体与三组局部图片的奇异值结合进行改进,利用BP神经网络进行分类识别,进行人脸识别仿真实验。结果表明,所提出的基于小波变换和改进的奇异值分解特征提取方法是一种实用、可行的方法。     

基于SVD的彩色图像盲水印算法

为了更好地保护数字产品的版权,本文提出了一种提升小波变换与奇异值分解相结合的彩色图像数字水印算法。提升小波变换运算速度快,能够对任意尺寸图像进行变换;奇异值分解具有几何不变性,并且体现图像的内蕴特性。算法充分利用提升小波变换和奇异值分解的优良特性,选择彩色图像的蓝色通道进行水印嵌入。首先对原始图像进行多级提升小波变换,然后选取中低频子带进行奇异值分解,将灰度水印图像进行Arnold置乱后分成四个部分嵌入所选子带的部分奇异值矩阵中。在水印提取时不需要原始载体图像,更加有利于实际中的应用。实验表明,该算法具有良好的透明性,而且对大部分常见攻击及几何攻击有很好的鲁棒性。     

NSCT变换和小波包变换相结合的图像隐藏方法

为了更好地解决NSCT域图像隐藏不可见性和鲁棒性之间的矛盾,提出了一种基于NSCT变换和小波包变换相结合的可见光图像隐藏方法,利用NSCT变换将载体图像分解为低频子带和一组高频子带,对低频子带进行二级小波包分解,通过奇异值变换将秘密图像重要位平面信息隐藏在小波包分解低频子带中,次要信息自适应隐藏在NSCT高频子带中。实验表明,在同等嵌入容量下,算法峰值信噪比大于50 dB,对几何攻击和滤波等干扰处理后,秘密图像的归一化系数仍接近于1。     

一种基于DWT和SVD的数字图像水印算法

该文研究并提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的数字图像水印算法。为保证水印算法的安全性,首先对水印图像进行置乱变换预处理;然后对宿主图像进行二维离散小波变换,根据嵌入策略将预处理后水印图像的奇异值嵌入宿主图像二维小波分解得到的中频区域。最后利用Matlab对该算法及其对攻击的鲁棒性进行了仿真。     

基于分块奇异值分解的小波域水印算法

对于一般有意义灰度水印,如何在不可见性下增大水印嵌入容量,增强鲁棒性仍是水印研究学者研究的重要内容.根据奇异值分解的特性,结合小波变换与人类视觉系统的某些特性接近的良好特点,提出了一种基于分块奇异值分解的小波域鲁棒水印算法.算法首先将灰度水印信息分为重要信息和次要信息两部分,然后在小波域对宿主图像小波分解后的高频和低频系数分别进行分块奇异值分解,再把经过置乱变换的重要信息部分和次要信息部分分块DCT变换,将变换后的水印信息分别嵌入低频和高频系数分块奇异值分解的奇异值中.实验结果与分析表明:水印算法能嵌入大容量水印,且能抵抗大多数图像攻击,是一种可行的算法.     

基于不变矩和BP神经网络的剪纸纹样识别

针对剪纸纹样艺术夸张变形的特点,将剪纸图像进行预处理,提取7个不变矩作为剪纸纹样的特征向量,采用LM算法优化BP神经网络,通过归一化后的不变矩对BP神经网络进行训练,应用训练后的神经网络作为分类器对剪纸纹样进行模式识别,实验证明该方法能够较好地识别有一定艺术变形的剪纸纹样。     

基于Krawtchouk不变矩和SVD-LWT的双重水印研究

为提高数字图像水印的鲁棒性和透明性,提出了一种基于Krawtchouk不变矩、奇异值分解(SVD)和提升小波变换(LWT)的彩色图像双水印算法。该算法首先从载体RGB图像中提取绿色分量进行两级提升小波变换,利用Krawtchouk不变矩对平移、旋转和缩放的不变性以及Krawtchouk矩良好的局部特性和重构性,计算其低频分量的Krawtchouk低阶矩不变量构造水印系统;然后对其变换后的中频分量奇异值进行分解,嵌入混沌置乱后的水印图像的奇异值作为另一水印系统。仿真实验结果表明,该算法不仅有良好的不可见性,而且对常见攻击和几何攻击都具有很好的鲁棒性,并具有一定的应用价值。     

基于人脸细节方向特性的识别特征提取

充分考虑到人脸图像的整体和细节特征,进而将人脸的眉毛、眼睛、鼻子和嘴部细节部分的水平方向特性引入到特征提取环节中;将小波变换后的低频近似分量、表达上述水平特性的水平细节分量以及眉毛、眼睛、鼻子和嘴部细节区域分别进行奇异值分解,并对得到的3组奇异值进行排列组合,最终作为该图像的有效识别特征。结果表明,基于人脸细节方向特性的识别特征提取方法的识别率高于在原图上的基本奇异值分解等方法。     

基于奇异值分解的彩色图像水印算法

针对基于量化的嵌入方法不能抵抗亮度增强等攻击而基于关系的嵌入方法抵抗常见的攻击能力较弱等缺点, 提出了一种混合量化和关系嵌入方法的彩色图像水印算法。该算法先对彩色图像的每一分量进行互不重叠的大小为8×8的分块, 借助密钥选取待嵌入水印的分块并对选取的分块进行1级离散小波变换和分别对低频子带与高频子带进行奇异值分解, 在低频和高频子带奇异值分解后的奇异值矩阵分别采用量化和关系的嵌入策略嵌入预处理后的水印。实验表明, 该算法实现简单, 具有较好的不可见性。与其他算法相比, 该算法具有更好的鲁棒性能。     

基于混沌和SVD DWT的稳健数字图像水印算法*

针对现有适用于图像的数字水印对信号处理和几何失真比较敏感的问题,提出一种稳健的数字图像水印算法。该算法先对整个图像应用三级离散小波变换,再对低频域运用奇异值分解,并通过修改奇异值,嵌入经过混沌置乱的水印图像的奇异值,在小波变换域的中频系数上嵌入水印信息。水印检测时,分别在中频区域和低频提取水印并进行比较,采用效果较好的水印作为检测水印。实验结果表明,该方法对一般的信号处理操作及几何攻击等均具有较好的鲁棒性。     

一种NMF和SVD相结合的鲁棒水印算法

提出了一种非负矩阵变换(NM})和奇异值分解(SVD)相结合的数字水印算法。该算法对宿主图像进行离散小波变换,然后选取低频部分进行非负矩阵变换和奇异值分解,最后在奇异值中嵌入Arnold置乱后的水印。实验表明,该算法在获得良好的视觉效果的同时,又具有很好的鲁棒性,对加噪、滤波、剪切等图像攻击有很好的抵杭能力。     

基于人类视觉系统的SVD扩频水印算法*

针对大部分数字水印算法抗几何攻击能力较弱这一难题,提出了一种基于码分多址（CDMA）和奇异值分解（SVD）的数字水印算法,结合人类视觉系统模型来平衡水印的鲁棒性和透明性这两种主要的性能指标,将秘密信息嵌入到图像二级小波分解后的低频区域。水印提取部分,首先对待测图像进行小波变换,其次对低频部分分块后作奇异值分解,最后将提取的二进制信息和由密钥得到的Gold序列集作互相关,得到需要的水印序列。理论分析和实验结果表明,该算法不仅能有效抵抗多种几何攻击,对噪声亦具有很好的鲁棒性,其整体性能优于现有同类水印算法。     

基于DWT和SVD的自适应数字音频零水印算法

为了对数字音频的版权进行有效的保护,结合人类听觉系统和奇异值分解的重要特性,提出了一种小波域数字音频零水印算法。用混沌序列对水印图像进行加密,根据音频信号的时域局部特征选择最适合于构造零水印的音频段,对选取的音频段进行离散小波变换,提取小波域的低频分量作奇异值分解,利用低频系数的最大奇异值构造零水印,实现数字音频的版权保护。实验结果表明,水印的安全性和不可感知性很好;对于不同风格的音频信号,算法均具有良好的鲁棒性,能够有效抵抗高斯噪声、低通滤波、重采样、重量化、剪切以及压缩等攻击。     

基于NMF和SVD相结合的Contourlet域鲁棒水印算法*

为了提高变换域数字水印技术的鲁棒性,提出了一种在Contourlet域将非负矩阵变换(NMF)与奇异值变换(SVD)相结合的鲁棒水印算法。宿主图像经过Contourlet变换后,对低频子带进行非负矩阵变换,然后对非负基向量组W进行奇异值分解,最后将经过Arnold置乱的水印图像嵌入到奇异值中。实验结果表明,该图像水印算法在获得良好视觉效果的同时,对于加噪声、滤波、剪切等图像攻击有较好的鲁棒性。     

基于点锐度法和小波变换的图像融合方法

小波变换在图像融合中已有广泛的应用,但在进行小波塔形分解后通常是直接将低频分量简单替换或者均值加权,不能很好地利用多源图像的低频信息。针对这一现状,对基于小波变换的图像融合方法作了改进,对低频分量融合提出点锐度法进行处理,并对高频部分融合采用的区域能量法进行改进。仿真实验结果表明,融合的图像在保持细节和光谱信息方面都有一定的提高,评价指标较好。     

一个基于DWT的自适应数字水印算法

本文提出了一个新的DWT域自适应数字水印算法。该算法利用小波域高、低频部分嵌入水印的优势互补特点,在载体图像的高频和低频子带分别嵌入相同水印来增强水印抵抗多种攻击的能力;水印的嵌入采用量化调制方式,其量化步长可根据人类视觉系统和载体图像的局部特点自适应地调整。此外,由于奇异值分解具有良好的性能,因而被用于高频部分水印的嵌入以提高其鲁棒性。实验结果表明水印具有良好的鲁棒性和不可见性,与相近算法相比,本文方法可以有效抵抗更多的攻击。