脊波域的图像数字水印算法研究

提出一种将混沌置乱加密后的水印信息嵌入到图像脊波变换域的算法。将图像分块后进行有限脊波变换,选择出图像纹理块的脊波域最大能量方向上的系数嵌入水印,水印提取只需要记录嵌入位置序列即可。实验结果表明,算法对噪声、压缩、不规则剪切、对比度等攻击有较强的鲁棒性。     

有限脊波变换环绕现象改进算法及其在版权保护中的应用

Finite Ridgelet Transform(FRIT)能高效表示线的奇异特征,在多种领域广泛应用。但是由于它的"环绕"现象,影响了在图像处理中的应用。揭示了"环绕"现象和Finite Radon Transform(FRAT)域系数的关系,根据像素的空间相关性,以及对FRAT系数进行软门限阈值处理,提出一种改进算法,能够去除"环绕"现象。依据最大后验概率(MAP)准则选择大能量的改进有限脊波变换(Modified Finite Ridgelet Transform-MFRIT)系数,版权信息嵌入其中。实验结果表明,该算法具有更好的鲁棒性和透明性。     

基于改进脊波变换的抗攻击数字水印算法

针对小波变换域不是图像轮廓边缘特征最佳表示的问题,在研究小波变换的基础上,利用脊波变换比小波变换更适合表示图像轮廓边缘特征的特性,结合人类视觉系统特性和奇偶量化算法改进脊波变换算法,提出了一种基于改进脊波变换的数字水印算法.将原始图像均匀分割,对各子块执行脊波变换,再结合人类视觉系统特性选择恰当的脊波系数,利用奇偶量化算法嵌入一维水印序列,最后作脊波反变换得到含水印图像.仿真实验结果表明,算法不仅具有很好的透明性,而且在抵抗攻击时表现出较好的鲁棒性.通过与小波变换算法的性能比较,本文算法在抗加噪、滤波和剪切的攻击中鲁棒性较强.     

基于有限脊波变换的抗几何攻击图像水印

根据脊波变换在方向识别上的优越性,提出了一种基于有限脊波变换的抗几何攻击图像水印方法。该方法先将原始图像进行一级脊波分解,再将经过三级小波分解后的水印嵌入到图像脊波系数中,以实现图像重构。实验结果表明,该方法能够抵抗旋转、缩放和平移、剪切类几何攻击,同时对JPEG压缩、中值滤波、高斯噪声、椒盐噪声等常见的攻击具有良好的鲁棒性。     

离散脊波变换及其在SAR图像压缩中的应用

首先介绍了SAR图像的特点，在对离散脊波变换的正交性及其与Radon变换的关系深入研究的基础上，利用其在线性特征表示方面的优势，将离散脊波变换应用到SAR图像的压缩，提出了一种基于离散正交脊波变换的SAR图像压缩方法。实验数据表明该算法对斑点噪声污染严重的SAR雷达图像压缩较传统的小波变换更加有效。     

基于正交有限脊波变换的图像压缩

对于纹理(线奇异性)丰富的图像,脊波可以获得比小波更加稀疏的表示。统计表明边缘表示了图像的主要信息。利用脊波对"线奇异性"图像的最优逼近的思想,设计出基于正交有限脊波变换的图像压缩算法。通过对图像的脊波系数进行量化和编码达到压缩图像的目的。实验结果表明,与基于小波的压缩算法相比,该算法能获得更高的压缩率,同时保持较高的峰值信噪比和良好的重建图像视觉效果。     

一种新的脊波变换方法

小波变换适用于表示具有各向同性奇异性对象的局部特性,脊波变换适用于表示具有各向异性奇异性对象的局部特性,但是各自对于对方所适用的局部特性的应用效果却不明显.提出了一种新的对脊波理论加以改进的多分辨分析方法——拟脊波多分辨分析方法.该方法统一了小波理论和脊波理论,使小波理论和脊波理论成为该方法的两种特殊情形.同时它具有对各向同性和异性的奇异性对象的辨识能力.通过实验比较表明,该方法对小波理论和脊波理论优点的组合、缺点的规避相当明显,在图像去噪应用中具有更强的灵活性.     

基于单尺度脊波变换的图像融合

图像融合在一定程度上可以理解为对多个二维函数的奇异信息进行分析、提取、综合的过程。单尺度脊波变换的函数逼近性能要优于小波变换,因此,对应于图像中的边缘及角点的单尺度脊波系数的能量要更加集中。分析了基于变换域的图像融合算法的性能与所用变换的函数逼近性能的关系,提出了一种新的基于单尺度脊波变换的图像融合算法。在多种融合规则下,将该方法与基于Laplacian塔型变换、小波变换等其他图像融合方法进行了比较,实验结果表明,基于单尺度脊波变换的融合方法具有更好的融合效果。     

基于单尺度脊波变换的阈值滤波方法

分析了高斯白噪声在单尺度脊波域中的统计性质，提出了一种新的基于单尺度脊波变换的阈值滤波算法。仿真结果表明，这种算法不仅比传统基于小波变换的各种滤波算法有更高的PSNR值，而且能更好地保持图像细节。     

基于脊波变换的图像压缩

对于含有丰富边缘信息的图像,小波变换并不是很有效的表示方法,而脊波对线奇异性图像能够进行最优的逼近.利用脊波变换后的系数之间的相关性,结合SPIHT编码算法设计出基于脊波变换的图像压缩算法以达到压缩图像的目的.实验结果表明,该算法能获得高的压缩率,同时能保持较高的峰值信噪比和良好的重建图像视觉效果.     

基于有限脊波变换域的图像水印技术

提出了一种基于有限脊波变换域实现图像水印的方法,其优点是良好的稳健性和层次性.这种算法充分利用有限脊波变换的特点,把原始图像和水印分解成多频段的图像来嵌入水印.检测时,把加了水印的图像分解,通过计算处理每一层取得所有的有关信息.     

一种基于ICA的脊波域数字水印算法

鲁棒性是数字水印的基本要求之一,水印嵌入的位置和强度直接影响到水印的鲁棒性。脊波变换是新型的多尺度分析方法。本文提出的脊波变换是图像在有限Radon变换(FRAT)的基础上进行二维小波变换,将Arnold置乱后的水印嵌入到图像的脊波系数中,利用独立成分分析(ICA)进行水印提取。实验结果表明,在强烈攻击的情况下,此方法具有良好的水印不可见性,对Gaussian、JPEG、Speckle攻击具有良好的鲁棒性。     

基于Finite Ridgelet变换的去噪算法研究

该文对Ridgelet变换以及FRIT(FiniteRidgeletTransform)变换作了介绍,并在此基础上提出了基于FRIT变换的平移不变去噪算法。实验证明该算法能有效地去除图像的高斯噪声,同时能很好地保留图像的细节信息。     

基于Finite Ridgelet变换的图像线性特征提取

线性特征是图像的一种重要局部特征,它常常决定图像中目标的形状。线性特征的提取在图像匹配、目标描述与识别以及运动估计、目标跟踪等领域具有十分重要的意义。常用的线性特征检测方法有Radon变换和Hough变换,但检测曲线复杂度会很高。本文提出一种多尺度几何分析的线性特征检测方法,该方法以finite ridgelet理论为基础,结合正交小波变换对线性特征进行提取。Finite ridgelet变换对于含有直线奇异的多变量函数具有良好的逼近特性,能够获得连续空间函数的稀疏表达,同时具有区域平滑性、很好的可逆性和去冗余性。实验结果表明,本方法即使在背景复杂的环境下也具有良好的检测效果。     

数字脊波变换的实现与一种改进方法

脊波变换作为一种新的连续空间中函数的多尺度表示方法,其离散变换形式仍然有许多问题有待解决.目前大多将离散脊波变换形式看做Radon变换与小波变换的复合变换形式,进而对其分步进行处理.利用计算机图形学中的Bresenham算法思想,使得在实现Radon变换的过程中提高了变换的效率.与先前的最近邻方法相比,快速准确,并可完全重构.数值实验显示,与Z\\+2\\-p方法实现的脊波变换相比较,利用此方法生成的图像重构、压缩、去噪效果都有显著提高,为进一步的研究工作奠定了基础.     

一种基于近似有限Ridgelet变换的SAR图像分割方法

由Donoho等提出的有限正交Ridgelet变换成功应用于高噪声图像的边缘检测和分割,但由于有限Radon的“缠绕”现象使得在该方法图像的重构时产生边缘的“混叠”和“洞”,影响了边缘检测和图像分割的质量。论文结合Wedgelet变换提出了基于“自然直线”的近似有限Ridgelet变换从根本上克服了这些缺陷和解决了离散Radon变换的图像重构问题。最后将这一方法用于SAR图像分割,并取得了满意的结果。     

变换域数字水印技术的研究

随着信息技术和计算机网络的飞速发展,数字信息的存取和共享更加快捷、方便,同时也使侵权和非法盗版等行为更加难以觉察和认证。盗用者通过非法手段获取网络中的传输数据、修改数据内容、生产和再传输复制品等,将会给被盗用者造成巨大的经济损失。因此,保护图像、文本、音频和视频等数字媒体的知识产权就变得十分迫切。目前对多媒体数字版权保护的研究,主要集中在基于密码学、数字签名、数字水印的     

一种变换域的音频水印算法

音乐制品作为多媒体产品中的重要组成,其在线传输越来越便捷。为了防止多媒体信息被侵权及非法篡改,音频内容的版权保护变得越来越重要。作为数字产品版权保护的有效方法,数字音频水印技术已经得到了广泛的重视与研究。本文提出了一种基于独立分量分析的音频数字水印方法。嵌入水印时,对原始音频文件进行一级小波分解,在分解得到的逼近分量中利用随机混合方法嵌入水印后进行小波逆变换形成嵌入水印的音频文件。仿真实验结果表明这种方法的强鲁棒性和可行性。