基于小波变换的数字图像零水印算法研究

通过对数字图像水印算法的研究,提出了一种基于小波变换的数字图像零水印算法,该算法直接计算图像特征,然后量化再编码,即生成水印比特序列(图像哈希序列)。在认证时分别计算认证图像和样本图像的水印序列(哈希序列),进行相似性比较。通过实验证明,该算法能够抵抗各种常见的图像处理操作,效果良好,具有较好的鲁棒性。     

一种利用离散余弦变换频谱图和小波变换图像编码的语音编码算法

语音、图像编码技术是现代数字通信的核心技术,通常是分开进行的,提出了一种利用二维DCT频谱图和小波变换图像编码的语音编码算法.深入分析了算法实现的关键技术——语音信号的二维DCT频谱图,仿真实现了该编码算法,对一段语音的处理结果表明,小波分解系数置零率为83.1941％,压缩后保存能量92.0867％,合成语音达到“优...     

离散小波变换域鲁棒量化灰度水印算法

利用离散小波变换提出一种鲁棒量化灰度水印算法,采用按比例递减的量化步长将原始灰度水印图像的八个位平面通过奇偶量化方法分别嵌入原始载体图像具有对应重要性的八个小波子带。实验结果表明,算法在抵抗亮度和对比度调整、中值滤波、高斯低通滤波、添加高斯噪声、添加椒盐噪声和JPEG压缩上都表现出较强的鲁棒性。     

采用离散余弦变换的小波图像去噪方法

提出一种通过对小波域中噪声能量的估计来进行去噪的新方法。算法采用离散余弦变换(DCT)提取小波系数的主要特征,无需对噪声方差进行估计。对图像进行小波分解,利用 DCT对高频子带进行局部特征提取;利用部分 DCT 系数对小波系数进行重建,并以重建系数的平均能量作为局部噪声能量的估计;去除原小波系数中的噪声分量后,进行小波逆变换,得到去噪后的图像。实验证明,其峰值信噪比(PSNR)比通常的阈值萎缩法提高了 2-4dB。     

基于小波与DCT域易损水印算法研究

易损水印是数字媒体内容完整性保护重要技术手段。文中用离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)相结合算法实现对图像内容完整性保护。通过MATLAB仿真实验表明该算法有较强嵌入检测能力。     

小波域鲁棒自适应灰度水印盲算法

提出了一个有效的基于图像特征的小波域灰度水印盲算法。该算法使用灰度图像作为水印,将水印信息进行 Arnold 置乱加密和小波压缩后,利用相邻特征平均值和奇偶判决法嵌入载体图像的二阶小波变换域中的低频子带上。实验结果表明,该算法具有好的透明性和强的鲁棒性。     

一种基于小波变换的彩色图像数字水印算法的设计

针对当前数字水印的研究现状和存在的问题,提出一种基于DWT及HVS的数字水印算法。该算法选择在原始图像小波包变换的中、低频子带嵌入水印,提高水印的容量和不可见性。并结合人类视觉系统模型,实现水印的强鲁棒性。     

离散余弦小波包变换及语音信号压缩感知

针对语音信号压缩感知问题,在研究语音离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)系数和小波包变换(Wavelet Packet Transform,WPT)特性的基础上构造了离散余弦小波包变换(Discrete Cosine Wavelet Packet Transform,DCWPT)。DCWPT首先获取语音信号的DCT域系数,结合语音频谱特性选取部分DCT系数进行WPT变换,从而得到比DCT系数更加稀疏的DCWPT系数。为将此变换直接用于压缩感知,构造了DCWPT的正交稀疏分解矩阵并分析了其稀疏表示性能。结合稀疏表示基优化了正交匹配追踪重构算法,提出了基于DCWPT的语音信号压缩感知框架。通过压缩重构对照实验,采用主客观评价指标,得出该方法优于传统基于DCT的语音压缩感知方法的结论。     

基于二值离散运算的自适应数字图像水印算法

论文提出了一种在小波变换域内基于二值离散运算的自适应数字图像水印算法.算法利用人眼视觉掩盖特性,根据要嵌入的伪随机数水印长度自适应地选择原始图像小波逼近子图中纹理信息丰富的图像子块,通过对这些图像子块系数的二值离散修改实现水印的嵌入,水印检测无需原始图像.由于水印的嵌入与检测是基于二值离散运算,所嵌入的水印具有很理想的鲁棒性,能免疫于常规图像处理方法的有限攻击.同时,嵌入的水印具有理想的隐蔽效果,完全满足水印不可觉察性要求.     

3种频域数字水印算法的分析和比较

阐述了离散傅里叶算法(DFT)、离散余弦算法(DCT)、离散小波变换算法(DWT)这3种常用的频域数字水印算法的原理,并分别采用不同算法对数字图像进行了水印嵌入,检测其峰值信噪比(PSNR)和相关系数(NC)的值,分析并比较了这3种算法的优缺点,证明了离散小波变换在频域算法中能够得到最好的效果。     

基于归一化的全息水印技术

提出了一种结合了归一化技术和全息技术的数字水印技术。首先,利用归一化技术对图像作归一化运算,同时利用全息技术将水印二值图处理为全息图;其次,取归一化后图像分块离散余弦变换的中频系数,对中频系数所组成的矩阵作离散小波变换;最后将全息图嵌入到离散小波变换的低频分量中。由于图像归一化技术具有抗仿射变换的性能,同时全息技术具有很强的抗裁切的性能,所以此数字水印技术具有很强的抗仿射变换的性能,可以广泛的用于数字作品的版权保护。     

基于DCT域的鲁棒数字水印算法的研究

选取基于DCT域的鲁棒水印算法、数字图像处理工作者常用的Lena图和天津科技大学校徽图像作为嵌入的二值水印图,利用MATLAB软件进行水印图像的嵌入、提取实验和鲁棒性检测实验。结果证明该算法能够实现数字水印的提取和检测,并具有较强抵抗常见攻击的能力,鲁棒性较好,能够实现初步的数字图像的防伪和版权保护。     

离散余弦变换域内的Retinex图像增强模型研究

针对现有离散余弦变换（DCT）域图像增强算法大多统一处理DCT系数,且不能有效抑制块状效应的问题,将Retinex思想引入DCT域,提出一种新增强算法：将DCT系数分为入射分量和反射分量,构造一种带强光抑制的函数,将入射分量映射到理想的动态范围;定义一种频带限制的对比度,实现反射分量的局部细节增强;使用子块分解方法抑制块状效应。实验结果表明,与现有Retinex及DCT域增强算法相比,该算法具有更好的细节增强及强光抑制效果,且能较好抑制块状效应。     

一种抽样小波域的遥感影像融合新方法

针对传统图像融合方法的不足,提出了一种新的基于IHS变换与抽样小波变换的高清晰遥感影像融合方法.该方法将直方图匹配后的全色影像的高频系数作为融合后的高频系数,而融合后的低频系数依据新提出的融合规则得到,最后采用小波逆变换与逆IHS变换获得融合图像.实验结果表明,该方法在提高融合影像的空间分辨率与光谱质量之间得到了更好的折衷.该方法的计算复杂度接近于常用的基于抽样小波变换的融合方法,明显少于基于非抽样小波变换的融合方法.     

分形与小波相结合的鲁棒性数字水印算法

为了提高图像水印算法的鲁棒性,提出了一种分形与小波相结合的鲁棒性数字水印算法。该算法按密钥把水印信息转化为自相似分形图;对宿主图像进行离散Haar小波变换,然后将分形后的二值水印图像嵌入到Haar小波低频子带。仿真实验证明,该算法对噪声J、PEG压缩、剪切、平滑滤波等图像失真处理,均具有很好的鲁棒性。     

变换域加密全息水印算法

提出了一种基于DCT-DWT的彩色图像全息水印算法。为了保证水印信息的安全性,该算法首先对水印信息进行双随机相位调制,并生成水印全息图;其次,将载体图像在Lab空间内的L分量进行4×4分块,对每一分块进行DCT变换,抽取每个矩阵的中低频系数,组成一个新的矩阵,并对之进行小波分解,将水印全息图嵌入到它的中低频小波系数上。实验结果表明,基于DCT-DWT变换的水印算法具有较好的不可见性,对常见的攻击具有强鲁棒性。