彩色图像的无损数据隐藏

提出一种在彩色图像中新的无损数据隐藏算法。首先对RGB图像直方图调整分别压缩灰度动态范围。然后进行整数YUV变换和Y分量整数小波变换。最后通过算术编码和哈希变换，将待隐藏信息连同压缩灰度动态范围剩余数据，嵌入小波高分辨率子带的中间位平面内，达到小波反变换时防止溢出的目的，实现无损数据隐藏。文中用6个通用的图像隐藏数据为例，嵌入数据容量达到19～73kbits。将该方法用于电子政务中，取得了良好的效果。     

基于整数小波最优直方图对的图像无损数据隐藏

嵌入位置图法是目前国内外普遍应用的图像数据隐藏方法,但其嵌入量不够大,图像的视觉效果也一般。针对此不足,提出一种基于多灰度图像真实性认证的直方图对无损数据隐藏新方法。该方法对灰度图像进行整数小波变换(IWT),并在直方图上选取最优阈值,通过构造直方图对进行数据嵌入。实验表明,在嵌入容量为0.1bpp时,峰值信噪比达到46dB,嵌入效果较好。     

基于直方图技术的无损数据隐藏

提出一种无损图像数据隐藏的方法。该方法基于无损数据隐藏的基本原理,选择灰度图像作为载体及要隐藏的数据,采用直方图调整技术来防止灰度图像边界数据值的溢出,用整数小波的提升变换及直方图峰值点移动形成空位的方法完成数据的嵌入。实验结果表明该算法不仅嵌入信息量大,而且失真小易重构,被广泛应用于医学、法律、军事等领域。     

基于多分辨率分解的数字音频水印

根据小波变换的时频分析特性和多分辨率的分析特性,提出了一种在数字音频信号中加入彩色标志图像的水印嵌入方法。该方法结合人的听觉特性,将水印和原始音频数据同时进行小波分解;将分解后的水印小波系数嵌入到原始音频信号的不同分辨率上,使水印不可感知。实验结果表明,利用该方法嵌入的彩色标志图像水印对一般的信号处理具有一定的健壮性,所提出的方法在数字音频的版权保护和身份验证方面具有较好的保密性。     

基于整数小波阈值嵌入的无损数据隐藏

提出了基于整数小波阈值嵌入的无损数据隐藏方法。在图像的小波子带系数的最低位（LSB）嵌入隐藏数据,将数据嵌入到小波CDF(2,2)的高频子带系数中,符合人的视觉系统原理(HVS)。并使用直方图调整的方法防止溢出。小波阈值嵌入利用阈值T控制小波系数在最低位是否插入隐藏数据。该方法嵌入数据容量大(相同PSNR),PNSR高(相同容量）。通过对CorelDraw图像库1096幅图像测试,证明了提出的方法是有效的。     

基于相邻灰度值对互补嵌入的LSB匹配隐写改进算法

LSB匹配隐写具有嵌入量大.视觉隐蔽性高的优势,但采用LSB 匹配隐写算法对于载密图像的灰度直方图有明显的平滑作用,因此攻击者可以基于直方图分析图像是否载密.通过研究LSB匹配算法对直方图产生影响的机理,提出一种基于相邻灰度值互补嵌入的LSB 匹配改进算法.该算法利用匹配像素灰度值加减1对直方图的影响具有互补性的特点,以相邻灰度值匹配像素对为对象进行成对嵌入,有效地保持了直方图特性,极大地提高了算法的抗统计分析性能.     

一种综合空域和时频域的数字水印算法

提出一种空域和时频域相结合的多分辨率灰度图像水印算法。该算法对原始载体图像进行离散小波分解,并对灰度水印图像先进行拉普拉斯金字塔分解再进行位平面分解。将水印图像位平面分解系数嵌入到原始图像的水平和垂直分量上,水印嵌入小波系数的位置由具有混沌特性的Arnold映射确定,从而实现水印的盲提取。实验结果证明,该算法对图像的普通处理,如噪声、滤波、剪切、JPEG压缩和旋转等,均具有较好的鲁棒性。     

采用整数小波变换和多目标遗传算法的可逆灰度水印

现有的可逆水印算法大部分以二值图像作为水印图像,灰度水印在嵌入之前需要转换为二值图像.为此提出一种基于人眼视觉系统、整数小波变换以及多目标遗传算法的可逆灰度水印算法.为了避免水印在嵌入过程中产生溢出的情况,需要对原始图像进行直方图修改.首先对整数小波变换之后的图像进行分块,在每一个局部块中通过像素点灰度值的大小找到满足条件的2个像素点;然后依据它们的灰度值之差与6进行模运算找到第3个像素点,通过修改找到的3个像素的灰度值嵌入水印.该算法直接以灰度图像作为水印图像,在水印嵌入之前无需对其做任何处理操作;利用人类视觉系统提高水印嵌入之后的不可见性,通过对每个子块的熵值进行归一化动态地调整水印信息的嵌入强度;然后使用遗传算法对结果进行优化,兼顾了水印嵌入之后图像的质量和不可见性.实验结果证明,文中算法易于实现、完全可逆,而且透明性好、保密性高,具有可行性.     

基于整数小波直方图间隙的无损数据隐藏

在整数小波和直方图调整技术的基础上，提出了小波直方图间隙的方法。将数据嵌入到小波的高频子带系数中，符合人的视觉系统。通过迭代在小波系数直方图中不断形成间隙的方法，将数据嵌入到间隙中去，而直方图调整技术则解决了该方法的溢出问题。实验表明该方法在相同的视觉效果下比其他方法能获得更高的嵌入容量，在相同的嵌入容量时能维持更好的视觉效果。     

基于小波分频和二次均衡的图像增强算法

传统的图像增强算法在增强图像的同时也增强了图像的噪声信号,导致信息熵下降.结合小波变换多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡的优势,提出一种基于小波分频和二次均衡的高亮度图像增强算法.首先利用小波变换将图像分解为低频分量和高频分量,然后仅对低频分量作直方图均衡处理,再由均衡后的低频分量与各高频分量进行小波重构,最后对重构的图像再次进行直方图均衡处理.实验结果表明,该算法对于亮度较高的灰度图像有较好的增强效果.     

DPCM与整数小波变换相结合的图像无损压缩

论文讨论了将DPCM变换与整数小波变换相结合的方法来实现图像的无失真压缩。在论文压缩算法中,首先对图像进行DPCM预测,将差值图像经过整数小波变换,然后再用无损SPIHT算法进行压缩编码,最后再经过相应的逆变换即可以得到重构的无失真图像。该方法简单易懂,硬件实现方便。仿真结果表明,这是一种效果很好的图像无损压缩方法。     

用整数小波和非均匀移位算法实现ROI编码

针对图像感兴趣区域压缩问题,提出了整数小波和非均匀移位的ROI编码算法。该算法利用整数小波对图像进行变换,对量化后生成的小波系数进行非均匀移位,不仅能够保证感兴趣图像数据在低比特数据流中的优先恢复,还实现了使图像的渐近恢复过程更加适合人眼视觉特点的效果。通过对雷达图像的仿真,该算法效果明显,具有广泛的应用价值。     

基于IWT的自适应迭代混合图像隐藏算法*

从提高图像变换域信息隐藏算法的隐藏容量角度出发,将迭代混合的思想扩展应用到整数小波变换域,实现了一种新的自适应迭代混合图像隐藏算法。该算法采用整数小波变换,克服了传统小波变换域图像隐藏算法存在的边界误差和舍入误差问题,同时充分考虑人眼视觉特性,有效协调了不可见性和鲁棒性之间的矛盾。实验结果表明算法隐藏容量大,同时具有好的不可见性和鲁棒性。     

基于分形压缩的整数小波图像水印技术

通过对现有图像压缩和水印技术的研究,考虑图像压缩率和图像恢复的容错能力,提出了一种基于分形图像压缩编码的整数小波图像水印技术.水印嵌入时,用分形压缩编码技术对灰度水印图像进行高效压缩,再把压缩编码嵌入到载体图像的整数小波系数里,实现了在数字图像整数小波变换域中水印的大容量无损嵌入.根据提取算法,盲提取水印图像的分形编码,分形解压缩获得水印图像.经过实验验证,本水印技术具有较好的数据压缩和隐蔽性能,达到预期的设计目的.     

基于提升整数小波变换的虹膜识别

提出了一种基于小波提升方案的虹膜识别算法。与传统基于卷积的小波变换方法相比,该方法在特征提取上计算简单,运算速度快,而且实现的是从整数到整数的变换,更有利于虹膜信息的量化。先对虹膜图像进行提升整数小波变换,然后对子图进行量化编码得到特征,采用屏蔽了噪声位的汉明距来进行模式识别。实验结果表明,基于提升整数小波变换的虹膜识别方法在识别率和等错率方面都能达到好的识别效果,在特征提取速度上也得到了较大提升,更能满足实时性的要求。     

基于内容的自适应小波域数字音频水印算法研究

以整型提升小波变换、静态图像压缩编码、人类听觉系统（HAS）为基础，提出了一种将灰度图像（即二维数字水印）嵌入到数字音频信号的新水印算法．该算法具有以下特点：（1）应用静态图像压缩编码技术，实现了以灰度图像作为水印信号的数字音频水印算法；（2）充分利用人类听觉系统（HAS），实现了二维数字水印的自适应嵌入，增强了算法的透明性和鲁棒性，（3）二维数字水印的提取不需要原始音频信号．仿真实验表明：该自适应数字音频水印算法不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、有损压缩、低通滤波、重新采样、重新量化等攻击均具有较好的鲁棒性．     

基于整数小波变换和子带比特平面编码的图象压缩算法

在分析图象整数小波变换的基础上 ,提出了基于子带比特平面编码的压缩算法 .该算法将整数小波系数按子带分为若干比特平面 ,称之为子带比特平面 ,并采用简单高效的率失真优化算法确定子带比特平面的编码顺序 ,且这一顺序与图象无关 .按此顺序对子带比特平面进行自适应 MQ算术编码 ,便得到嵌入式压缩码流 .该算法可以从无损到有损 ,以任意倍率或质量进行图象压缩 ,压缩效率达到了浮点 EZW算法和 JPEG2 0 0 0整数小波编码方案的水平 ,而速度远快于这两者的速度 .该算法还具有复杂度低 ,占用内存少的优点 .     

一种新的大容量数字音频水印嵌入算法

提出了一种新的大容量数字音频水印嵌入算法．该算法具有以下特点：（1）以整型小波变换为基础，不仅降低了舍入误差，而且提高了音频水印的嵌入与检测速度；（2）采纳分段变换及整体修改策略，增强了数字水印嵌入的稳定性；（3）以灰度图像作为数字水印，不仅数据容量大，而且更具层次感和多样性；（4）以保证不可感知性和鲁棒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：所提出的算法不仅具有较好的不可感知性，而且对诸如重新采样、重新量化、低通滤波、MP3压缩、叠加噪声等攻击均具有较好的鲁棒性．     

基于混沌序列的整数小波域鲁棒水印算法

首先对图像的蓝色通道进行整数小波分解,然后将二值化后的混沌序列经扩频处理作为水印信息,将此水印信息叠加在中频系数上,最后进行整数小波逆变换重构蓝色通道,合并三通道得到水印图像。由于混沌序列对初值具有极强的敏感性,攻击者很难从一段有限长的序列推断出混沌系统的相关参数,确保水印信息的安全性。整数小波变换的优良特性使图像在嵌入适量水印信息后拥有较低的细节损失率,实现了对彩色图像的高保真水印嵌入。实验结果表明,水印信息具有很好的透明性,对有损压缩、噪声干扰等常见的水印攻击具有较强的鲁棒性。     

一种新的M通道提升小波变换的图像处理算法

本文利用M通道小波变换对信号分频范围更细这一特点,实现了M通道小波变换的提升分解,并给出了一种M通道快速提升小波变换的算法。此算法只要有分解算法,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。数值实验结果表明,该方法对图像压缩行之有效。