视频图像实时小波变换系统

视频图像实时小波变换系统由CCD摄像头、视频图像采集卡和计算机软件组成．利用数值方法对视频图像进行小波变换，并实时显示变换结果。实验表明该系统对视频图像的实时小波变换具有较高质量和效率，利用Haar小波变换，图像边缘得到明显增强。     

基于FPGA图像压缩系统的研究与实现

提出利用5/3提升小波变换和零树小波编码对图像进行压缩编码的方案,并且基于改进算法的二维离散小波变换进行硬件设计,通过FPGA实现了设计的系统结构,并利用FPGA上的PowerPc核实现了EZW编码,最后通过仿真来验证了小波变换系统设计的正确以及对整个系统的性能评估.     

基于二维小波变换的图像压缩的算法研究

随着信息技术的发展,图像因其信息量丰富的特点,成为通信和计算机系统中信息传输的重要载体,而图像信息占据了大量的存储容量,因而图像压缩编码是图像存贮的一个重要分支。本文首先介绍了图像压缩编码的研究背景,然后详细地从理论上介绍了利用小波变换来实现图像的压缩,通过Haar小波变换,Symlet小波变换,Coiflet小波变换以及db小波变换的理论研究及Matlab仿真分析,证明了Haar小波变换在图像压缩中的可行性。     

小波变换算法在数字图像处理中的应用

本文研究的是小波变换在数字图像处理中的应用,文中介绍了数字图像处理的基本概念和小波变换的基本理论。基于图像小波理论,对图像小波变换的实现技术——Mallat算法进行了分析,并且根据Mallat算法应用VC++编程实现了图像小波变换。     

基于提升算法的图像小波特征提取分析

讨论小波变换以及提升小波变换的基本原理和变换过程。利用2种变换分别实现了对同一图像库的特征提取,并利用支持向量机（SYM）进行分类。结果表明,与传统的小波变换相比,提升小波变换对于图像特征的提取同样是有效的,另外由于其独特的变换构造,使得计算量大大降低,计算时间显著减少,具有很大的实用价值。     

基于小波变换的图像去噪算法的实现

图像的有效去噪是图像信息预处理的关键步骤,该文描述了利用正交小波变换和软阈值方法对数字图像的去噪的实现算法。它主要包含正交小波变换、阈值去噪与小波反变换部分,其中,正交小波反变换是指对包含噪声的数字图像进行正交小波变换,得到小波系数;阈值处理是指对小波系数进行软阈值处理,去除噪声;正交小波反变换是指对去噪后的小波系数进行正交小波反变换,得到去噪图像。此外,为了减少图像边缘失真,进行了滤波处理。     

基于小波变换的多聚焦图像融合方法

介绍一种利用小波变换实现多聚焦图像融合的方法,它针对小波变换后图像的近似部分和细节部分采用不同的融合规则,组成一个新的小波分解系数,再进行小波重构,即可得到融合图像.实验结果表明,基于小波变换的多聚焦图像融合方法具有良好的效果.     

基于小波域图像不变矩的图纸一致性检测

审图系统中，需要对报送的工程图纸和已有的电子图纸进行一致性检测。为此，提出了基于小波变换和图像不变矩的图纸一致性检测算法。该算法首先利用仿射变换对预处理后的工程图纸进行图纸配准，然后利用小波变换对扫描图纸和电子图纸实现小波分解，简化比对的计算量，并利用图像不变矩的平移、尺度和旋转不变特性，作为图纸比对的准则。实验结果表明，此算法能很好地实现审图系统中图纸的一致性检测。     

基于小波变换的压缩感知在图像加密中的应用

利用单层小波变换的压缩感知算法的特点,提出了一种基于斜帐篷映射的混沌图像加密系统的改进方法.加密时,首先应用基于单层小波变换的压缩感知算法对图像进行初始化,然后对初始化后的图像加密.解密时,首先进行加密映射的反变换解密,然后利用正交匹配追踪算法(OMP)对高频系数进行恢复,最后再进行小波反变换重构图像.仿真结果表明,该算法不仅继承了原有系统的优良密码学特性,而且在相同时间条件下,在图像较小失真的情况下大大增加图像加密的安全性.     

信息隐藏技术在密钥传输中的应用

本文给出了一种通过混沌置乱和小波变换相结合的方案，实现图像的信息隐藏传输。方案利用Arnold变换，对密钥图片进行混沌加密置乱，然后将经过小波变换的密钥图像嵌入到同样经过小波变换的载体图像中。通过网络传输，接收端确认是载体图像后，从载体图像中提取密钥图像，再运用Arnold反变换使密钥图像恢复成为原始密钥图像。     

基于整数小波变换的图像压缩算法

IWT（integer wavelet transform）是一种基于提升格式整数小波变换的图像压缩算法.IWT比传统的浮点小波变换效率要高.在硬件实现时,整数运算比浮点运算便宜,基于提升格式的整数分解时所需的存储空间只是传统变换的一半.基于此考虑有损压缩,图像先作基于提升格式的整数分解,然后结合改进的EZW和自适应量程编码.在编码性能不受影响的情况下,此算法比Shaprio的EZW编码要快1.5倍.     

基于自适应提升格式小波变换的图像压缩研究

为了减小提升格式小波变换中的误差、提高图像的压缩效果,提出基于自适应提升格式小波变换实现图像压缩的新方法。在自适应提升小波变换时,通过梯度法构造决策函数来调整更新算子和预测算子并获取最优的小波基函数,在系数量化时运用整数量化方法。实验结果显示该方法具有较好的压缩效果。     

提升的M通道小波变换在图像压缩中的应用

针对M通道小波变换对信号分频范围更细这一特点,利用基于空间域的小波提升方案,实现了M通道小波变换的提升分解。这种提升分解是不唯一的,可以利用这种分解的不唯一性,使变换具有所需的性质。为此给出了一种M通道快速提升小波变换的算法。该方法只要有分解算法,立即可以得到合成算法,而且将运算结果取为最接近的整数,就可实现整数到整数的小波变换。实验结果表明了该方法对图像压缩的有效性。     

基于整数提升小波变换图像压缩的优化与实现

整数提升小波变换结构简单,不需要额外的存储空间,易于实现,在图像压缩中具有很好的应用价值。但在提升结构实现的过程中,滤波器多相矩阵分解并不唯一,文章以最小非线性图形迭代函数为准则,求得在该准则下的最佳分解。同时,分析了有限精度计算对所求得的提升结构的影响。     

基于非线性提升小波变换的图像去噪

基于提升方案的小波变换结构简单 ,不需要额外的存储空间 ,易于实现。同时 ,提升方案中的预测和更新算子既可以是线性的 ,也可以是非线性的 ,这就为我们构造非线性小波提供了一条有效的途径。该文利用一些简单的非线性算子 ,如求中位数和最大值等 ,构造出基于整数的非线性提升小波 ,并将该方法应用于阈值去噪处理中 ,得到了较好的效果 ,明显提高了图像的信噪比     

基于提升方案的整数Deslauriers-Dubuc(m,n)插值小波变换结合SPIHT应用于图象无损压缩编码性能的研究

研究了基于提升方案的 Deslauriers- Dubuc( m ,n)插值小波变换结合 SPIHT应用于图象无损压缩编码的性能 .实验结果表明 ,基于提升方案和整数运算的插值小波变换是整 -整可逆变换 ,适于快速的 ,渐进性的直至无损图象压缩 .无损压缩性能远好于 Huffm an、Win Rar、Raw Win Zip、JPEGL S.以 ( 4,4)插值小波为例平均而言压缩比分别比上述编码方法提高了 63 % ,49% ,46% ,3 4%左右 .由于实现的可逆小波变换是基于整数运算的 ,可由加法和移位完成 ,运算速度快 ,便于动态图象编码及硬件实现     

应用整数提升小波的图像变容量恢复水印方案

传统的可恢复水印算法往往是通过增加嵌入水印容量来提高篡改图像恢复质量,这将导致嵌入水印后图像质量的下降。针对这一问题,提出使用整数提升小波构建变容量恢复水印算法。该算法根据2×2图像块的纹理特征,使用小波系数生成长度可变的恢复水印,加密后嵌入其他映射图像块低位。使用恢复水印,结合相邻块特征进行篡改图像的检测与恢复。实验结果表明新算法能很好地满足水印不可见性要求,能有效抵抗剪切、拼贴及涂鸦等攻击,能更好地实现篡改图像的恢复。     

基于小波提升与Sobel膨胀特征提取的零水印版权认证方案*

为了对数字媒体作品的版权信息进行有效的保护,在Chen和Chang提出的零水印版权认证系统方案的基础上,利用基于提升算法的Haar整数小波变换和带有膨胀操作的Sobel特征检测方法,对零水印签名和验证过程的特征提取方式进行了改进。通过适当选取阈值参数,对比三种算法在不同种类信号处理攻击下的性能,改进的零水印系统方案对于模糊、噪声、有损压缩、剪切、锐化、旋转和缩放等攻击模式具有良好的鲁棒性。仿真结果进一步验证了算法的有效性能。     

基于视觉掩蔽特性的小波域彩色数字水印技术

应用静态图像压缩编码技术，实现了以彩色图像作为水印信号的数字水印算法；充分利用人眼视觉掩蔽特性，实现了水印嵌入位置的自适应确定，增强了算法的透明性和鲁棒性；彩色水印图像的提取不需要原始载体图像；采用整型提升小波变换，有效地克服了小波域水印算法普遍存在的舍入误差问题．仿真实验表明：文中的小波域彩色数字水印技术不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性．     

基于整型DCT变换的图象编码研究

为了既能保证图象无失真压缩，又能提高编码效率，给出了一种新的基于整型可逆DCT变换的嵌入式编码方法，并实现了基于DCT的无失真编码和有失真编码方案的完美结合，该算法是首先通过计算DCT浮点变换的整数可逆矩阵分解，从而得到可以整数实现的可逆矩阵变换，然后再利用得到的分解矩阵依次对图象样本进行变换；最后将变换得到的系数用多种高效编码方法进行编码，实验结果表明，该新方法用于无损压缩编码时，整型DCT明显好于浮点DCT，而且没有残差的编码问题；用于有损压缩编码时，两者的编码效果相近。