应用提升格式实现的基于行小波变换的图像压缩算法

内存需求量大、计算复杂度高等问题很大程度上限制了JPEG2000的应用。基于行小波变换的图像压缩算法以累进方式完成列向小波变换,在不影响变换结果的前提下降低了对存储容量的需求。应用三项加法单元形式的提升格式代替原基于行的小波变换算法中的Mallat算法,充分利用了提升格式的全替换特性,加快了计算速度,节省了内存。同时针对基于行的小波变换的特点,设计了相应的上下文模板,可以简洁、高效地进行概率估计。应用该方法对JPEG2000进行改进,可大大提高其实用性。     

用提升格式构造二次平均插值小波

提升格式是小波研究的新热点，提升格式的运用有两个不同的层次，即用提升格式来实现已有的小波变换和构造新的小波，首先用提升格式构造了二次平均插值小波，并用构造出的小波对灰度图象做变换，然后对变换后的系数采用最优比特率分配的方法来做编码，取得了与JPEG2000推荐的D9/7双正交小波图象编码基本一致的结果，但是，二次平均插值小波的提升格式要比D9/7双正交小波的提升格式简单得多，这意味着消耗的计算资源也少得多。     

基于提升格式小波变换的涡街信号处理方法

提升格式是一种完全在时域上构造小波的方法,其基本思想是以一个简单的多分辨率分析为起点,通过提升或对偶提升,得到满足一定性质的多分辨率分析,同时能够减小进行小波变换的计算量,提高算法实现的运行速度。该文应用小波提升原理,研究了基于boirS／3小波滤波器的提升格式算法,并将算法应用于涡街流量信号的处理,提取代表流量信息的涡街信号频率,并且相比第一代小波变换,该算法具有计算简单、运算量小的特点。     

基于改进提升小波变换SPIHT的图像压缩算法

通过对提升小波变换的SPIHT算法进行改进和优化,提出了一种适用于无线多媒体传感器网络(WMSNs)的简单、高效、节能的有损图像压缩算法;该算法采用只包含加法和移位操作的整数小波提升算法,使得小波分解的计算量减半,大大提高了变换速度;采用量化截断的预处理技术,省去大量不重要高频系数的量化编码,解决了提升变换后SPIHT算法编码效率低的问题;去除了最外层高频系数的分解和编码,有效地减少了变换和编码的能耗;理论分析和仿真结果均表明,在保证一定重建图像质量的前提下,该算法大大降低了图像压缩能耗,提高了算法的压缩效率和执行效率,非常适合于资源受限的WMSNs中的图像压缩。     

自适应小波域数字音频水印嵌入算法研究

以整型提升小波变换、人类听觉掩蔽特性、数字音频局部邻域特性为基础，提出了一种自适应小波域数字音频水印嵌入算法，该算法具有以下特点：（1）结合人类听觉系统的掩蔽特性，实现了水印嵌入位置的自适应确定；（2）引入了高效的整型提升小波变换；（3）利用数字音频的局部邻域特性，实现了数字水印嵌入深度的智能调节；（4）数字水印信息的提取不需要原始音频信号．对比实验表明：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（特别是叠加噪声与低通滤波）。     

基于提升小波与DCT的自适应音频水印算法

为了达到版权保护的目的,利用提升小波变换计算速度快、离散余弦变换（DCT）后直流系数的听觉容差性强的特点,提出了一种在提升小波域进行DCT的自适应音频水印算法。原始音频信号经提升小波变换后分解为低频子带和高频子带,对其低频子带进行DCT,将水印序列嵌入到DC系数上。考虑到水印音频信号的不可感知性和鲁棒性之间的平衡问题,采用了水印序列自适应调整嵌入。实验结果表明,该水印算法计算复杂度低,且对噪声、 低通滤波等常见信号攻击及恶意替换操作均表现出很强的鲁棒性。     

基于提升小波变换和SVD的音频水印算法

为达到对数字音频版权保护的目的,利用提升小波变换算法复杂度低、计算速度快的优点,提出一种基于提升小波变换和SVD的音频水印算法。首先对原始音频信号进行分段,为确定水印信息的嵌入位置,选取巴克码为同步信号,并在时域内嵌入子音频段的前端部分;再对子音频段后端部分进行提升小波变换,通过量化调制的方法将水印信息嵌入至信号低频系数的奇异值中。实验结果表明,该算法具有良好的透明性和实时性,对噪声、重采样、裁剪、低通滤波等常见信号攻击表现出较强的鲁棒性。     

一种新的灰度水印嵌入算法

文章提出了一种新的基于离散小波变换和奇异值分解的灰度水印嵌入算法,该算法能够经受住噪声、中值滤波、压缩、高通滤波、低通滤波等的处理,具有很强的鲁棒性。     

基于LSB和量化思想的倒谱域音频水印算法

为了达到版权保护目的,采用基于最不重要位（LSB）和量化思想,提出了一种新颖的小波域内倒谱水印算法。首先将音频数据进行分段处理和小波变换,并计算每段音频小波系数的倒谱域均值,然后计算每段均值的LSB位,最后通过LSB位的奇偶量化来完成秘密水印的嵌入。提取时,只需要判断倒谱域均值的LSB奇偶来恢复秘密水印。算法完全属于盲提取。算法嵌入过程中不依赖于任何阈值,更有利于算法的实际应用。实验结果表明,算法对于重采样、重量化、低通滤波和幅度攻击等都有很好的鲁棒性。     

应用于图像的基于提升方法的双自适应小波变换

由于小波具有良好的时频特性,对于平滑图像,利用固定尺寸的小波滤波器滤波可以获得良好的分解结果.然而对于具有较多突变点的图像而言,采用固定尺寸的小波滤波器进行滤波并不是一个理想的选择.基于Heijman等人提出的2维自适应更新提升格式,本文提出了一种双自适应的小波变换算法,在更新与预测过程均采用自适应算法.最后,对标准图像进行测试分析,实验结果表明该算法在图像精确重构不需要额外的附加信息,且可以提高图像的峰值信噪比（PSNR）.     

基于第二代小波变换的图像融合方法及性能评价

提出了一种基于小波提升方案的图像融合新算法. 与传统基于卷积的小波变换融合方法相比, 新算法具有计算简单、融合速度快、所需内存少以及有利于算法的在线快速实现等优点. 此外, 还提出了一种基于区域特征选择的新的融合策略, 针对不同类型的多源图像进行了融合仿真实验, 并采用主观视觉判断与客观评价准则相结合的方式, 对不同变换方式、不同融合规则以及不同分解层数对融合效果的影响进行了比较分析. 实验结果表明本文提出的融合算法和融合策略具有优越的融合性能, 并取得了令人满意的融合效果.     

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.     

适于硬件实现的二维小波提升结构的优化设计

在提升算法的基础上,设计了一种有效利用存储器资源的二维小波提升结构,此结构是根据奇数长度对称滤波器的特点简化得到的,使用它一次只需缓存六行数据就可以做完垂直提升生成一个垂直低通行和一个垂直高通行,再做水平方向的提升就生成了LL,HL,LH和HH四个子带行。这种结构可以大大减少存储器的消耗。另外本文又采用一种避免内存碎片产生的存储器申请算法,即先集中登记需要使用的内存总量,再统一分配一块连续地址的空间。     

Daubechies提升小波在图像去噪中的仿真研究

在介绍了一般小波理论和小波图像去噪的基础上,重点阐述了提升小波算法(lifting scheme)的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的普遍实现方法,按照提升小波的一般理论,对Daubechies(9/7)小波进行提升格式处理,并将Dau-bechies(9/7)提升格式小波应用到二维图像去噪研究中.计算机仿真试验结果表明,在去掉噪声后图像信号的信噪比相近的情况下,提升小波与传统小波相比,其优点在于计算简单,编程容易,速度快.     

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．     

Lifting Scheme及其在小波图象编码中的应用

Lifting Scheme是构造第二代小波的关键技术。相对于第一代小波而言,Lifting Scheme是一种比Mallat算法更快、更简单和更容易操作的算法,也是JPEG2000推荐的算法,为了将其应用到小波图象编码中,提出了一种对Lifting Scheme作适当改进以用于小波图象编码的方法。该方法就是先用Lifting Scheme来实现D9/7双正交小波变换,然后再用这种技术实现的D9/7双正交小波变换来进行图象压缩编码。在将Lifting Scheme算法用于小波图象编码的过程中,对该算法做了必要的简化,以便保证每个提升(lifting）环节都是FIR滤波。同时,根据能量守恒的原则,重新调整了尺度因子。实验结果表明,这种经过改进的Lifting Scheme取得了比Mallat算法更好的图象编码效果。     

第二代小波变换及其遥感图象应用

主要探讨了第二代小波变换的基本原理。通过上升型算法，所有变换都在空间域进行，能够进行本位运算，既提高了效率，又节省了内存开销。以经典的ＣＤＦ双正交小波为例，介绍了利用上升型模式构造第二代小波的实现过程。针对遥感图象处理的具体应用，用第二代小波变换与滤波相结合的方法进行遥感图象的增强和模糊，取得了很好的效果。     

基于提升格式小波变换的医学图像融合技术

图像融和是对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一场景的两幅图像或者多幅图像进行信息融合的过程,主要用于消除来自不同传感器图像中目标的位置差异。在分析常见算法的基础上,提出了一种新医学图像融合算法,新算法以提升格式小波变换为基础,利用图像多级小波分解后近似分量的轮廓相似性进行图像的快速融合。实验结果表明,新方法高效精确。