一种基于小波域的鲁棒性数字盲水印算法

提出了一种鲁棒性数字水印算法。该算法中水印嵌入的位置和强度均与原始图像有关。利用图像小波变换系数值和图像视觉的关系，通过有选择的修改小波变换系数实现水印嵌入，嵌入的水印具有良好的不可见性和鲁棒性，水印检测采用了盲检测和三取二判决技术。实验结果表明算法对常规图像处理尤其是乘性噪声具有很好的鲁棒性。     

基于小波变换域的数字图像嵌入和提取方法

针对数字图像水印的嵌入和提取问题,提出了一种基于小波变换域的数字图像水印的嵌入和提取算法.该算法结合了离散小波变换、Arnold置乱变换和奇异值分解.通过Arnold置乱变换对数字水印图像进行变换,对原始图像进行二次离散小波变换,之后分别对置乱后的水印图像和原始图像小波变换中的低频部分进行奇异值分解,对两者的奇异值矩阵进行加性操作实现水印的嵌入过程.结果表明:该算法能够准确实现水印的嵌入和提取功能;嵌入的水印具有良好的隐身性,人眼不能感觉出水印嵌入带来的变化;算法具有较强的鲁棒性,经过椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩、高斯平滑和裁剪操作等污染及攻击后,都能较好地恢复水印信息.     

基于小波的二值图像数字水印技术

利用小波变换的多尺度分解特性,提出将二值图像水印嵌人到小波图像低频逼近系数的方案,并给出了相应的算法.实验结果表明,该算法对二值图像水印的嵌入与检测比较简单,同时对常见的图像剪切、滤波和噪声干扰具有良好的鲁棒性.     

基于小波域子带特征编码的鲁棒水印技术

为了提高数字水印的透明性和鲁棒性,建立了一个视觉模型计算不同图像块水印嵌入的临界噪声阈值（JND）,并选择块离散小波变换（DWT）的三个细节子带作为水印嵌入对象。算法先对文本水印和水印图像进行二值化、冗余编码和随机置乱,得到二值水印序列;然后在宿主图像分块的Hilbert扫描序列中,每次选取两相邻分块分别进行DWT变换,并利用JND和二值水印编码,来调整两相邻分块各对应细节子带均值之间的大小关系;最后,进行离散小波逆变换,以实现水印的嵌入。实验证明,被该算法所嵌入的水印具有很好的不可见性,且该算法对常见图像攻击具有较好的鲁棒性。故该算法是有效和实用的。     

基于SVD和小波变换的数字音频水印算法

为了保障数字音乐安全性,提出了一种基于奇异值分解和离散小波变换的数字音频水印算法.首先对二值水印图像进行奇异值分解求出奇异值作为水印,并对音频信号进行离散小波变换并计算水印嵌入点,最后将水印信号嵌入.按照水印嵌入的反操作进行水印提取,采用叠加噪声、去除噪声等进行攻击.实验表明,该算法具有较强的鲁棒性和不可感知性,能有效抵御各种常见攻击.     

一种基于DWT和DCT的数字水印算法

提出一种基于离散小波变换和离散余弦变换的数字水印算法。将二值条码作为水印并对其进行置乱,再对载体图像进行离散小波变换与离散余弦变换,并将置乱后的水印嵌入。水印提取时,利用Radon变换对待检测图像进行校正,并根据二值条码特性对提出的水印图像进行修正。实验结果表明,该算法嵌入水印后不易被察觉,检测出的效果好,对JPEG有损压缩、剪切、噪声干扰等攻击有较强的鲁棒性。     

一种基于三维小波变换的视频水印算法

提出了一种基于三维小波变换的视频水印算法．算法以二值图像作为水印，并利用三维小波变换（3D-DWT）和扩频技术，首先对水印图像进行随机置乱预处理以增强其安全性能；然后对宿主视频进行视频分割，并分别对得到的各序列作三维DWT变换；最后选取视频帧并将水印嵌入相应三维DWT系数中．实验结果表明，算法具有较好的不可见性，并且针对帧剪裁、帧丢失、帧平均和MPEG编码等具有良好的鲁棒性．     

一种基于零树小波的盲图像水印算法

提出了一种基于零树小波的盲图像水印算法．作为版权标志的水印信息是一幅二值图像,它用一个随机矩阵将水印图像置乱预处理,嵌入的水印数据根据宿主图像的特点自适应地扩频得到,水印嵌入到宿主图像的小波零树上,每一棵小波零树的水印信息对应于水印图像的一个像素点．水印置乱矩阵和扩频水印矩阵是文中的两个密钥,前者保证了图像水印的安全性,后者确保了图像水印的鲁棒性．在没有原始图像的前提下,实验验证了该水印算法在多种攻击下都具有可靠性．     

一种基于混沌映射的小波域水印算法

在对小波域数字水印的嵌入算法研究的基础上,利用混沌序列所特有的不可预测性,提出了一种基于混沌映射的小波域数字图像水印算法。首先在密钥控制下,对二值原始水印图像进行置乱,再产生一混沌序列对其加密,然后将水印信息嵌入原始图像的小波域的低频系数,使得水印方案具有双重安全性。实验表明,该算法对JPEG压缩、图像加噪和剪切等攻击方法具有较强的鲁棒性,并且实现了盲检。     

基于小波变换⁃海森伯格矩阵⁃奇异值分解的图像水印算法

为提高水印图像的不可见性和算法鲁棒性,通过小波变换?海森伯格矩阵?奇异值分解的方法研究了彩色图像水印算法。首先,对宿主图像和水印图像进行了彩色空间变换;然后,对载体图像进行了小波变换;最后,对低频系数进行了海森伯格矩阵?奇异值分解后嵌入水印图像。结果表明,该算法对多种攻击方式有较强的鲁棒性,嵌入水印后宿主图像不可见性好,嵌入信息能力强,具有一定的应用价值。     

运用压缩小波的图象处理技术

在研究离散小波变换理论的基础上 ,提出了一种嵌入图象编码方法 ,即小波差异化简算法。该算法包含了小波变换、差异编码、二进制化简、有序数据平面传输及选择性代数编码等。并就去噪、除斑、变焦等问题进行了讨论     

基于小波变换和矢量变换的数字水印技术

数字水印技术是数字产品产权保护的有效手段之一。根据小波变换和矢量变换的特点，利用人眼视觉特性，对原始静态图像的水印嵌入进行了研究，提出了一种水印嵌入算法，实现了在原始静态图像上嵌入二值图像水印，水印检测为恢复性检测。实验结果表明，该方法能很好地保持图像质量，并且在抗常规的信号处理如加噪、滤波及有损压缩方面表现出良好的稳健性。     

基于HVS模型的小波域双水印算法研究

基于人类视觉模型,提出了一种双水印算法。选取一幅有实际意义的二值图像作为水印,在对原始图像进行分析的基础上,选取适宜的图像块加入水印。分别通过修改相应图像块的低频系数和高频系数来进行水印的双重嵌入。实验证明嵌入水印后的图像具有更好的隐蔽性,实现了两个水印的鲁棒性互补。并且对JPEG压缩、图像添加噪声等常规图像处理操作具有较强的鲁棒性。     

多功能彩色图像数字水印方案

利用层间小波系数的关系,并结合新颖的样本选取方法提出了一种多功能彩色图像数字水印嵌入方法,使鲁棒数字水印和易碎数字水印共存于同一图像中.数字水印信号为利用混沌序列生成的二值图像,数字水印嵌入的颜色通道和位置由密钥决定,具有非常好的安全性;数字水印的提取和图像认证不需要原始图像.实验表明,该方法嵌入的数字水印保证了数字水印的不可见性以及相关数字水印的稳健性和易碎性.     

Robust background subtraction in traffic video sequence

For intelligent transportation surveillance, a novel background model based on Marr wavelet kernel and a background subtraction technique based on binary discrete wavelet transforms were introduced. The background model kept a sample of intensity values for each pixel in the image and used this sample to estimate the probability density function of the pixel intensity. The density function was estimated using a new Marr wavelet kernel density estimation technique. Since this approach was quite general, the model could approximate any distribution for the pixel intensity without any assumptions about the underlying distribution shape. The background and current frame were transformed in the binary discrete wavelet domain, and background subtraction was performed in each sub-band. After obtaining the foreground, shadow was eliminated by an edge detection method. Experimental results show that the proposed method produces good results with much lower computational complexity and effectively extracts the moving objects with accuracy ratio higher than 90%, indicating that the proposed method is an effective algorithm for intelligent transportation system.     

基于小波和复倒谱变换的音频水印技术

提出了一种基于小波分解和复倒谱的音频数字水印算法。该算法通过对原始语音信号进行三级小波分解，提取出小波近似分量，从近似分量中选取重要系数。利用复倒谱变换系数的不相关性，对重要系数进行复倒谱变换实现解相关运算，最终把水印嵌入到语音复倒谱域中，实现了在语音信号中嵌入二值图像，提高了水印嵌入算法的不可听性。实验证明该方法在抗常见的信号处理如加噪、滤波、重采样、有损压缩等方面具有较好的稳健性。     

基于DWT和SVD的鲁棒-脆弱双重图像水印算法

提出了一种基于DWT和SVD的鲁棒-脆弱双重图像水印算法。首先,对于鲁棒水印的嵌入,利用离散小波变换和奇异值分解,采用量化的方法将二值水印嵌入到原始图像中,水印的提取不需要原始图像。然后,在含鲁棒水印图像的空域LSB中嵌入脆弱水印,以减少脆弱水印对鲁棒水印的影响。实验证明,鲁棒水印具备较强的抗攻击能力,脆弱水印则对篡改敏感,并且能准确定位出篡改位置。两种水印的结合实现了对原始图像的双重保护。     

一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法

传统的图像检测方法未获取遥感图像亮度、色度、饱和度信息,图像显著性区域检测效果较差,为此,论文提出一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法。利用小波变换的正交方式将遥感图像转换为一维图像,采用二进小波变换获取遥感图像边缘信息,根据新阈值函数去除图像边缘噪声;依据IHS变换（Intensity-Hue-Saturation）方式计算遥感图像亮度、色度、饱和度信息,并经离散小波变换计算遥感图像高、低频系数向量,通过模糊C均值聚类获取低频系数聚类数据后,利用显著性因子完成遥感图像显著性区域检测。实验结果表明：本文方法能够有效提取图像边缘信息,去除噪声能力强,所检测到的图像显著性区域层次分明,对比度较高,检测效果好。     

基于人机交互的界面故障数据属性识别方法

为了提高故障数据识别精度,提出基于人机交互的界面故障数据属性识别方法.利用LCD显示与小键盘构成具备数据采集功能的人机交互模块采集界面故障数据,通过离群熵提取界面故障数据噪声并进行消噪处理,结合低通、高通滤波器重构界面故障数据信号,构建待选数据属性池,计算目标数据和待选数据之间的距离相似因子,从而实现界面故障数据属性识别.结果表明,该方法复杂度较低,识别复杂系数介于0.4~0.52之间,查全率可达到95%,识别精度约为91%,大大提升了设备界面故障数据识别性能.