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。     

基于MPEG- 4码流的数字视频水印算法

提出一种基于MPEG- 4码流的视频水印算法.该算法将离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)与运动矢量相结合.对水印图像进行离散小波变换,将小波变换后水印图像的低频系数嵌入到视频序列I帧DCT变换后的低频系数中,而将小波变换后水印图像的中频系数嵌入到B帧的运动矢量中.实验证明,该算法既保证水印的不可见性,又可增强水印的嵌入强度和鲁棒性.     

一种基于视觉模型的DCT数字水印算法

提出了一种水印系统与人眼视觉模型相结合的离散余弦变换数字水印算法。该算法利用了人眼视觉模型（HVS）来选取水印嵌入区域，使其既能够保证水印信息的鲁棒性又能够满足其不可见性。利用基于能量关系的算法进行水印嵌入。最后进行了仿真实验，嵌入水印的图像中很难发现水印的痕迹，具有较高的清晰度。     

基于分块DCT及HVS的自适应图像水印算法

该文利用二次DCT变换,提出了一种新的数字水印算法,该算法以二次离散余弦变换为基础,将数字水印信息嵌入到离散余弦变换域的直流系数中,根据人眼视觉系统的亮度掩蔽特性,对水印嵌入强度进行动态调节.实验表明,该算法对诸如JPEG压缩、高低通滤波、几何剪切、叠加噪声等攻击都具有比较好的鲁棒性.     

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DCT域多通道彩色图像盲检水印算法

提出了基于人类视觉系统(human visual system,HVS)特性计算载体图像块的水印强度因子,应用发送分集技术嵌入加密水印在载体图像离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域的3种颜色信道中的嵌入算法;从3种颜色信道提取3幅水印,采用图像融合方法获得最后的水印以提高水印的抗攻击能力的提取算法。利用Matlab平台实现了本文的算法,并进行了图像的容量实验,JPEG压缩、剪切操作、噪声和滤波的攻击实验。实验表明该算法嵌入容量大、误码率低;当载体图像被攻击时具有较强的不可见性和鲁棒性。     

基于离散余弦变换系数分解的数字水印嵌入算法

提出了一种在静止图像中嵌入数字水印的新算法;该算法采用灰度图像作为水印,通过分解水印的离散余弦变换（DCT）系数和修改原始图像的DCT中频系数实现水印的嵌入,在水印嵌入过程中使用了伪随机排序和基块方差排序技术,实验结果表明该算法对JPEC有损压缩、剪切等图像处理操作有很强的稳健性。     

一种新的基于压缩感知的稀疏音频水印算法

提出了一种基于压缩感知的音频水印算法.该算法利用数字水印和音频宿主信号在离散余弦变换域下都具有稀疏性,将水印经过压缩感知处理后,嵌入于音频载体信号的离散余弦变换系数中;在水印提取时,利用压缩感知的去噪原理和重构方法,在不利用原宿主信号情况下,将水印提取出来,此提取完全是盲提取.计算机仿真实验表明,这种算法能提高水印在高斯噪声攻击下的鲁棒性.     

基于复合加密的自适应DCT域盲检彩色水印算法

提出了一种基于时域和频域(整数小波域)复合加密自适应彩色水印算法,采用Logistic混沌映射和Chebychev混沌映射生成复合混沌序列置换像素的值,Arnold变换置乱像素的位置,并根据离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)系数计算水印嵌入强度因子,设计了彩色水印的嵌入与盲检提取算法。利用Matlab7.0平台验证了该算法,实验结果表明:该算法对常见的水印攻击不仅具有较好的透明性,而且具有较强的鲁棒性。     

基于汉明码的DCT域水印算法

数字水印是解决信息安全和版权保护的有效方法 ,已成为多媒体信息安全领域的热门技术。本文提出一种利用通讯中汉明码原理来提高提取水印正确率的水印嵌入算法。为提高水印抗压缩能力 ,该算法是在离散余弦变换 (DCT)域实现的。仿真结果表明 ,该水印算法既满足不可见性又有较强的鲁棒性 (JPEG压缩比约为 10时 ,所提取水印归一化相关系数 NC≥ 0 .80 ,含水印图像峰值信噪比 PSNR≥ 40 d B)     

基于小波包变换的电力系统谐波电流检测

针对常规快速傅立叶变换无法检测非整数次谐波,以及改进的加窗插值快速傅立叶变换运用困难,采用小波、小波包变换对电网信号中的谐波进行检测分析。小波包变换建立在二进小波变换基础上,可以实现对信号的均匀划分,能够更好地提取信号的时频特性。仿真结果证明,较之傅立叶变换和小波变换,小波包变换对电网信号中谐波的幅度、频率的估计具有更高的精度。     

基于脊波变换的车牌边缘检测

通过分析现有的一些边缘检测方法,针对在复杂环境下对车牌图象进行分割提取这一问题,提出了一种基于脊波变换的边缘检测方法。这种方法以脊波变换为理论基础,具有多方向和多尺度性,能对车牌中的不同方向的边缘特征进行有效的检测。实验表明,该检测方法抗噪声更强,定位更准确。     

基于脊波变换的圆形图像边缘检测

批量生产圆形器件过程中,在线检测还缺乏快速算法.本文在脊波变换理论的基础上,利用多尺度小波变换具有去噪、准确定位奇异点和边缘提取等优势,针对圆形图像的特征,给出了一种检测圆形器件内外径的快速算法.实验模拟证明,该算法具有较高的检测精度和可靠性.     

线性调频分数傅立叶变换理论及应用

基于普通傅立叶变换（FT）的特征函数,本文给出了一种连续时间信号的线性调频分数傅立叶变换（CFRFT）的表达方式,在此基础上,分析了CFRFT包括时移特性、展缩特性、反褶特性、时域微分特性、分数域频移特性、时域斜变信号相乘特性和Parseval定理等变换性质,得出一些常用连续时间信号的CFRFT的变换表达式,说明了傅立叶变换可视为分数傅立叶变换（FRFT）的一个特例,对应用分数傅立叶变换分析系统具有启发作用.作为分数傅立叶变换的应用,解决了傅立叶变换不能有效分析时变系统的问题.     

线性调频分数傅立叶变换理论及应用

基于普通傅立叶变换(FT)的特征函数,本文给出了一种连续时间信号的线性调频分数傅立叶变换(CFRFT)的表达方式,在此基础上,分析了CFRFT包括时移特性、展缩特性、反褶特性、时域微分特性、分数域频移特性、时域斜变信号相乘特性和Parseva l定理等变换性质,得出一些常用连续时间信号的CFRFT的变换表达式,说明了傅立叶变换可视为分数傅立叶变换(FRFT)的一个特例,对应用分数傅立叶变换分析系统具有启发作用。作为分数傅立叶变换的应用,解决了傅立叶变换不能有效分析时变系统的问题。     

向量函数空间中的连续小波变换和微分方程的一点讨论

为了讨论向量微分方程向量函数的连续小波变换被应用到讨论向量微分方程和积分方程之间的关系，使用连续小波变换将一些向量函数的微分方程转换成相应的积分方程。这些微分方程与相应的积分方程不仅在弱收敛意义下是等价的，而且在范数收敛意义下是等价的。这将向量函数的微分方程与积分方程的讨论联系起来，使向量函数的连续小波变换能够在向量微分方程的讨论中得到应用。     

一种指纹图像增强的新方法研究

为了确保指纹特征提取算法的鲁棒性,需要对原始指纹图像进行预处理以增强纹线的清晰度,增加脊线和谷线的对比度,减少伪信息.实现了一种基于Curvelet变换的指纹图像增强算法,阐述了Curvelet变换的定义及其应用于指纹图像增强的过程,研究了Curvelet系数的调整方法.Curvelet变换比小波变换能够更好的描绘图像的边缘,而且具有很强的方向性.实验证明,应用Curvelet变换能够较好的解决指纹图像的增强问题.     

一种基于脊波变换的数字水印算法

该文针对脊波变换能有效表示二维图像线性奇异性的特点,提出了一种脊波域鲁棒数字水印算法。对图像进行分块有限脊波变换,有选择地在脊波域最大能量方向上的中频系数中嵌入水印,采用奇异值分解方法提取水印提高了检测性能。实验结果表明,算法对噪声、压缩、不规则剪切、亮度、对比度等攻击有较强的鲁棒性。     

信号分析从傅氏变换到小波变换

从信号分析的发展着重阐述了从傅氏变换到小波变换的信号分析方法 ,分析并比较了各自的优缺点 ,揭示了信号分析方法发展的内在规律性。     

一种指纹图像增强的新方法研究

为了确保指纹特征提取算法的鲁棒性，需要对原始指纹图像进行预处理以增强纹线的清晰度，增加脊线和谷线的对比度，减少伪信息．实现了一种基于Curvelet变换的指纹图像增强算法，阐述了Curvelet变换的定义厦其应用于指纹图像增强的过程，研究了Curvelet系数的调整方法．Curvelet变换比小渡变换能够更好的描绘图像的边缘，而且具有很强的方向性．实验证明，应用Curvelel变换能够较好的解决指纹图像的增强问题．