任意NUBS曲线的小波分析和造型技术

为了对任意NUBS曲线进行精确的分解和重构，提出了半正交B样条小波分解和重构的新算法，同时给出了处理非均匀B样条曲线的非整数阶分辨率的小波分解和重构算法，并实现了任意非均匀B样条曲线的多分辨率表示，对于任意非均匀B样条或NUBS曲线，无论它有多少个控制点，均可以对它进行半正交分解和重构，而不受控制点数必须等于2＋3的限制，从这个意义上讲，该方法不仅可以实现连续分辨率水平（continuous-resolutionlevel)的非均匀B样条曲线造型，还可以对非均匀B样条和NURBS曲线进行精确的分解和重构，这对于B样条曲线曲面的多分辨率造型与显示具有重大应用价值。     

基于a'trous小波分解的图像边缘检测

边缘特征是图像最为有用的高频信息。边缘检测在图像处理和计算机视觉中起重要作用。本文对小波变换进行了研究,并且分析了小波变换提取图像边缘的原理。为了高质量地进行图像边缘检测,提出了一种基于二阶B样条小波变换的多孔算法提取图像边缘。算法利用B样条小波对图像函数进行小波变换,提取图像边缘,并采用多孔算法防止图像信息丢失。实验结果表明,和传统的边缘检测算法相比,在边缘精度和噪声抑制方面,该算法是有效的。     

基于B样条曲面和Radon变换的数字水印算法

数字水印技术是信息隐藏和版权维护的一种有效方法。文章提出了一种基于B样条曲面和Radon变换的小波域图象数字水印方案,该算法利用B样条曲面的特点,通过B样条曲面的形变来嵌入水印,同时结合Radon变换来解决水印抗几何攻击的问题。实验结果证明该算法的不可见性和鲁棒性。     

一种任意次非均匀B 样条的细分算法

类似于经典的、应用于任意次均匀B 样条的Lane-Riesenfeld 细分算法, 提出了一种任意次非均匀B 样条的细分算法,算法包含加细和光滑两个步骤,可生成任意 次非均匀B 样条曲线。算法是基于于开花方法提出的,不同于以均匀B 样条基函数的卷积 公式为基础的Lane-Riesenfeld 细分算法。通过引入两个开花多项式,给出了算法正确性的 详细证明。算法的时间复杂度优于经典的任意次均匀B 样条细分算法,与已有的任意次非 均匀B 样条细分算法的计算量相当。     

基于双重Hilbert扫描的数字水印算法

提出一种基于双重Hilbert扫描的数字水印算法。该算法先将原始图像各4×4块按Hilbert扫描顺序排列,再对4×4块内的像素按Hilbert扫描顺序转换为准均匀三次B样条曲线的控制顶点向量。然后对B样条曲线进行小波分解获得曲线的低分辨部分。通过调整Hilbert逻辑相邻的两B样条曲线低分辨系数关系来实现水印信号的嵌入。水印嵌入后重构新的B样条控制顶点,新的控制顶点经逆Hilbert重置得到水印图像。实验结果表明,算法对图像压缩、滤波、缩放等攻击具有较强抵抗力。     

一种基于独立分量分析的数字水印算法

提出一种基于独立分量分析的图像水印算法.该算法把一幅二值水印图像嵌入到原图像的小波逼近子图中,检测时利用快速独立分量分析方法来提取水印.实验结果表明,该算法加入的水印可以被恢复,并且具有一定的鲁棒性.     

基于DWT和SVD的数字水印算法

为了使水印算法具有更强的鲁棒性,提出一种基于离散小波变换（DWT）和奇异值分解（SVD）的数字水印算法．在水印嵌入之前首先对其进行调制。利用种子序列按照水印的大小生成一组随机数,并将这组随机数和原始水印图像进行调制．然后将调制后的水印嵌入到原始载体图像的离散小波域中。在水印提取时再利用调制过程的逆过程恢复出水印。实验结果证明了该方法对于JPEG压缩、噪声、旋转、剪切等具有很好的鲁棒性。     

基于DWT和SVD的数字水印算法

为了使水印算法具有更强的鲁棒性,提出一种基于离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)的数字水印算法,在水印嵌入之前首先对其进行调制。利用种子序列按照水印的大小生成一组随机数,并将这组随机数和原始水印图像进行调制,然后将调制后的水印嵌入到原始载体图像的离散小波域中。在水印提取时再利用调制过程的逆过程恢复出水印。实验结果证明了该方法对于JPEG压缩、噪声、旋转、剪切等具有很好的鲁棒性。     

基于图像纹理复杂度的小波域数字水印算法

针对水印信息嵌入量小、鲁棒性弱、遮蔽性差的问题,提出一种基于图像纹理复杂度的小波域人类视觉系统的水印算法。该算法将载体图像进行分块,计算每块的图像熵,并根据图像熵对载体图像的纹理特征区域进行分类,不同纹理特征水印的嵌入量不同。利用Logistic映射对水印信号进行置乱变换,将水印信号嵌入到二层离散小波变换的低频系数中,并利用小波域人类视觉模型控制水印的嵌入强度。在提取水印时,通过水印误码率和峰值信噪比评价水印质量。实验结果表明,该算法能抵抗噪声干扰、裁剪和密钥攻击,水印图像具有较强的鲁棒性和良好的遮蔽性。     

基于小波变换和FCM分析的盲水印算法

利用人类视觉系统(HVS)的掩蔽效应和图像的局部相关特性,提出一种结合小波变换和模糊聚类分析的水印嵌入算法。在图像B通道下的小波域系数中,根据HVS的掩蔽性进行模糊聚类分析以选择适合嵌入水印的区域,结合图像的局部相关性和隶属度自适应地嵌入水印。算法在提取水印时无需原始载体图像的辅助。实验表明,该算法具有较好的透明性,而且对诸如JPEG压缩、图像锐化、几何裁剪、叠加噪声和平滑滤波等攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于PDF417和提升小波的数字图像水印算法

根据PDF417与提升小波变换的特点,提出一种基于PDF417和提升小波变换的数字图像水印算法。首先将水印信息进行PDF417编码,并在密钥控制下进行混沌序列置乱后得到二值水印图像;最后使用小波提升技术对原始图像进行小波三级变换,在小波变换域低频子带中嵌入二值水印图像。实验结果证明：该算法能很好地保持图像质量,对常见的图像处理具有很强的鲁棒性,同时不仅能保持传统小波多分辨率图像水印的优势,而且处理速度更快,对图像尺寸没有特殊要求。     

基于压缩感知的图像盲水印算法

针对现代数字水印的设计要求,结合压缩感知理论,提出一种图像盲水印算法。该算法利用自然载体图像在小波域中稀疏的特性,将加密后的水印嵌入载体图像离散小波变换系数中。提取水印时, 无需原始载体图像或其他先验知识,根据向量空间、矩阵方程的一些性质,以及压缩感知的重构算法,只需一个密钥(随机数种子)即可从嵌有水印的载体图像中精确提取水印并重构原始载体图像。实验证明,该水印算法具有良好的特性,能够满足实际应用的要求。     

基于回归型支持向量机的小波域盲水印算法

以回归型支持向量机（Support Vector Regression,SVR）理论为基础,提出了一种新的基于SVR的小波域盲水印算法。算法核心思想是先对图像进行小波分解,然后利用图像小波分解后的子图系数之间的关系和图像局部相关性获得SVR训练模型,并利用SVR训练模型在小波域嵌入和提取水印。该算法以保证鲁棒性和透明性的良好平衡为前提,实现了数字水印的盲检测。仿真实验表明,该文算法不仅具有较好的透明性,而且对JPEG压缩和一般的图像处理具有很强的鲁棒性,其整体性能明显优于现有基于SVM的空间域上的水印算法。     

一种改进的DWT域图像篡改检测算法

改进一种DWT域图像篡改检测算法。该算法将置乱的有意义的二值水印图像利用量化的方法隐藏在载体图像Haar小波变换系数中。图像认证时,对提取的水印和原水印图像的差值图像进行反混沌置乱,再进行形态学处理,从中可以看出认证图像的篡改区域。此算法与Kunder等人提出的基于Haar小波的半易损水印算法相比,能够有效地区分JPEG压缩和恶意篡改,不需要设置阈值来区分JPEG压缩和恶意篡改,可以从水印差值图像直接看出恶意篡改的区域。     

基于ACF的小波域数字图像水印算法

设计了一种基于自相关函数（ACF）的盲检测小波域数字图像水印算法,提取原图像小波分解的高频细节分量信息,并增强其相关性后,对水印信息进行调制掩盖。经过处理的掩藏了水印的高频细节分量与原图像的逼近分量再合成,得到含水印的图像。水印检测时,将含水印图像小波分解,分析其细节分量的ACF峰值,对图像的几何攻击进行估计及校正,以取得水印同步,再通过水印相关性进行检测评价,实验表明,该方法可行,具有较强的抗剪切、几何攻击性。     

基于二代小波和图像置乱的数字图像盲水印算法

针对基于第一代小波的多分辨率水印算法运算速度慢、图像的重构质量与变换时延拓边界的方式有关等不足,根据第二代小波变换的特点,结合Amold置乱算法,给出一种基于小波多级提升和水印图像置乱来实现的改进型多分辨率图像水印算法,并分别采用Haar、Db2、Db4、9/7小波进行仿真实验。结果表明,该算法不仅保持了传统小波多分辨率图像水印算法的优点,而且有效提高了处理速度,并弥补了传统小波多分辨率图像水印算法中当滤波器增长时,含水印图像质量下降的不足。     

用B样条方法实现数字水印

提出一种数字图像水印技术方案,先对数字图像进行小波变换,以低频系数作为初始控制顶点建立B样条曲线,通过B样条曲线的形变来反算一组新的控制顶点,新的控制顶点与原始控制顶点之间的差异就意味着水印的嵌入．由于B样条曲线的平滑性及易于插值与重采样等特点,故该水印方案对滤波、缩放等攻击具有强抵抗力．实验结果也证明该方案具有这些优点．文中还分析了在特定边界条件下反算控制顶点的算法,以及在水印强度不超过人眼视觉系统对噪声的敏感尺度时B样条的形变程度．     

基于小波块理论的灰度图像水印嵌入算法

根据图像小波变换系数的特点,提出一种以灰度图像为水印的新算法。宿主图像经过p级小波分解,将低频LLp系数值与加权后的水印灰度值相加,对变化的LLp系数值和没有变化的高频系数进行小波逆变换得到水印图像。实验结果表明,该算法使水印具有良好的不可见性、鲁棒性和低复杂性。     

一个基于离散混沌加密的数字水印算法

设计了一个基于离散混沌动力系统和小波分解的数字图像水印算法。在水印图像预处理阶段,利用Logistic映射生成的混沌序列对水印图像进行扩展置乱,再利用Logistic映射生成密钥来对水印信息进行加密,从而保证了水印信息的安全性。在水印图像嵌入阶段,对宿主图像进行三层小波分解,利用小波系数大小关系将水印嵌入到水平方向的高频系数中。分析和实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性,水印的安全性和不可见性明显优于常见算法。