基于小波变换的音频数字水印方法

数字水印是为了解决保护知识产权等相关问题而发展出来的一种技术。该文针对音频上的数字水印,提出以小波封包分频方式,按照人耳声学模型,将音频信号由滤波器群组分成29个次频带,从而找出最小临界值,此值作为嵌入数字水印时小波系数的依据。并且使用区域分频来过滤不适合嵌入水印的频率,区域,将数字水印嵌入不易改变极性的频率区域,提高了的数字水印的鲁棒性。     

基于小波变换的数字水印技术

数字水印技术作为一门有效的多媒体版权保护技术受到越来越多的的关注。提出了一种基于小波变换的图像数字水印算法。通过对数字图像小波变换结构的研究和分析,利用扩展谱将信息嵌入到LH和HL子带,结合噪声视觉函数在水印的透明性和鲁棒性之间实现了较好的平衡,提高了信息隐蔽的安全性。     

基于小波变换的数字水印综述

该文对基于小波变换的数字水印算法做了概要性的介绍。由于其良好的局部性时频分析特性和多分辨率分析,小波变换在图像处理领域有很好的应用效果。基于小波变换的数字水印有突出的抗滤波和压缩攻击的能力,同时由于保留了空域特性,可以和HVS,ROI结合,提高算法鲁棒性。     

自适应小波变换的扩频音频数字水印

在分析了自适应小波变换特性的基础上,提出一种基于自适应小波变换的扩频音频数字水印算法.将二值水印图像降维处理转化为一维序列,再将一维序列与m序列做扩频调制,对音频信号进行分段做自适应小波变换,把经过扩频调制的水印信号经过量化处理嵌入到自适应小波变换后的系数中.模拟实验证明,该方法具有较好的不可感知性和鲁棒性.     

基于小波变换的数字水印算法研究

目前数字水印技术在各种各样领域有着广泛的应用。正因为其基础性和应用的广泛性,数字水印技术得到了研究人员和企业界的广泛关注和重视,已经成为多媒体信息安全研究领域的一个新课题。本文主要介绍了数字水印技术的基本原理、对比了现有算法,提出了一种新的基于小波变换的数字水印算法。     

基于小波变换的数字水印算法

提出了一种基于小波分析的数字水印嵌入检测算法 ,水印的检测不需要原始图像 ,选择中频带嵌入水印信息 ,以保证其隐蔽性和鲁棒性 ,实验表明 ,该方法是可行的     

基于小波变换的数字水印技术

为了使水印具有更强的鲁棒性和更好的不可见性,本文提出一种基于小波变换的盲检测数字水印算法。基于多分辨率分解技术,首先利用Arnold置乱对水印进行加密,增强水印系统的安全性,然后结合人类视觉系统在小波高一级变换中选取嵌入位置,并通过对系数的改变实现水印的嵌入。实验结果表明,该算法有较好的不可见性,对一些常见的图像攻击操作也有较强的鲁棒性。     

基于图像小波变换的数字水印

提出基于图像小波变换与密钥相联系的数字水印技术。使用密钥把水印序列嵌入到不同的空域位置,通过小波变换,自适应的水印能嵌入到各层小波系数中。由于使用了多层结构的小波变换,小波系数划分为最低层逼近系数和中频子带系数。当水印嵌入时,修改小波变换最低层的高频分量。实验表明：这种算法对常规的干扰具有良好的不可见性和鲁棒性。     

基于小波变换的音频水印算法

提出一种将水印同步与水印嵌入分开处理的新型数字音频水印算法。利用DWT低频分量能量集中、抗干扰能力强的特点,通过对其进行滤波来提取特征点,在特征点指定位置的中频分量进行多次的水印嵌入。由于使用多重密钥控制且同步准确,因而算法具有很强的鲁棒性和安全性。     

基于余弦变换和小波变换的数字水印算法

在互联网络技术和多媒体技术普及的今天,数字水印技术已经成为目前信息安全技术领域的一个重要方向。本文提出了一种基于离散余弦变换和离散小波变换的数字水印算法,以一个长度为n服从N(0,1)正态分布的随机数序列作为水印信号嵌入到图像最具感知意义的频率部分。实验结果表明,此算法具有良好的视觉效果和鲁棒性。     

结合零水印的小波包图像水印方案

论文提出了一种结合零水印的小波包图像水印方案。它利用零水印算法对信号处理具有很强的鲁棒性的优点,及小波域图像水印技术所具有的较好的直观性、较强的说服力的特点,将两种方法结合在一个模型中,利用两种策略的互补性,有效获得了水印直观、形象和说服力,同时保证了水印的鲁棒性。实验证明,该水印方案对剪切、加乘性噪声、滤波、JPEG压缩等图像处理具有优异的鲁棒性。     

基于小波包的数字水印技术研究

数字水印作为信息隐藏的一种有效手段,在多媒体数据版权保护方面起着越来越重要的作用。然而由于数字水印技术涉及到的知识比较广而深,所以水印的嵌入、提取编程难度较大。近年来,许多科学家与学者对数字水印的研究不断提出新的改进方法,多分辨率分析的方法的开展使得数字水印技术有了重大突破,小波及小波包变换在数字水印上的应用更是具有其独特的优势。     

基于小波包变换和块模糊分类的自适应水印算法

提出了在WPT域上基于块模糊分类的新的自适应水印算法。首先用m-序列来控制对原始图像进行小波包变换的分解结构,将适当的小波系数组成小波子块。然后根据人类视觉系统(HVS)模型和能量模型,对小波子块进行模糊分类。最后,根据分类结果,将不同强度的二值水印嵌入到不同的小波子块中。实验结果表明,提出的算法能抵抗各种图像处理的攻击,具有较好的鲁棒性。     

一种基于小波包分解的虹膜防伪检测方法

虹膜识别系统易受到伪虹膜的攻击,包括利用打印在隐形眼镜、玻璃眼或其他材料上的假虹膜纹理进行的攻击,所以检测出假虹膜的防伪算法至关重要。为此,提出一种利用小波包分解进行特征提取的虹膜防伪检测方法。首先对目标图像进行二级小波包分解,然后计算各子带图像的熵,最后将各子带图像的熵值之和作为提取的特征值。实验在包含500幅虹膜图像的数据库中进行,结果表明此方法可以有效地将真假虹膜区分开来。     

一种基于SVD分解的小波域数字水印算法

本文提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的数字水印算法。该算法充分利用了离散小波分解和矩阵奇异值分解(SVD)的固有特征,对Arnold置乱后的水印的多层小波分解子带做奇异值分解,把分解后的奇异值嵌入到原始图像的多层小波分解的相应子带中。水印的提取是嵌入算法的逆过程。Matlab仿真试验表明了算法的透明性、稳健性和安全性。     

基于小波包分解的手写体金融汉字识别

本文提出一种基于小波包分解的手写体金融汉字识别算法。该算法首先对汉字图像进行小波包分解,利用基于节点子图像能量方差的准则选择适当的部分分解树;然后,将得到的子图像划分成多个局部窗口,计算局部窗口的能量值组成特征向量;再通过主成分分析(PCA)选择分类能力最强的一组特征,降低特征空间的维数;最后,用SVM多类分类方法进行分类判决。实验结果表明,该算法取得了较好的识别效果。     

基于小波包分解与RVM的声发射信号识别

声发射信号识别目前已经成为检测大型储罐底板缺陷状况的普遍方法之一.针对现有声发射检测技术对原始信号的处理与分析方法的不足,对储罐底板腐蚀程度分类识别方法的不明确,基于小波包分解,对声发射传感器接收到的原始信号进行特征提取,得出了信号的特征向量,通过训练相关向量机,结合相关向量机模型对待测设备进行腐蚀类型归类识别,得出分析结论.应用该方法对大连某企业的储油罐进行实测数据检验,分析结论与储油罐实际状况相同,验证了该方法具有科学性与可行性,能够诊断大型储罐底板腐蚀状况的准确性和可靠性.     

一类基于小波包分解的彩色图像隐秘检测算法

提出了一种基于小波包分解的彩色图像隐秘检测算法,算法中利用了一种彩色图像线性预测模型,根据小波包分解系数绝对值与线性预测值的对数误差生成特征向量,采用Fisher线性判别进行分类识别。实验证明此算法对彩色隐秘图像具有较高的识别率。     

基于小波包分解和EMD-SVM的轴承故障诊断方法

针对轴承振动信号具有的非平稳和故障诊断样本数据难以按需获取的问题,设计了一种基于小波包分解和EMD SVM的故障诊断方法;首先,采用Mallat塔式算法对信号进行降噪,实现信号的小波分解,获得重构后的故障诊断子频带信号;然后,在经典的EMD算法的基础上定义了改进的EMD算法,采用改进的EMD算法对经过小波包降噪的故障诊断子频带信号进行特征提取,从而获得故障诊断特征向量;最后,采用适合小样本分类的SVM进行故障诊断,将经过小波包降噪和EMD特征提取的样本数据用于训练SVM,得到用于故障诊断的多个二分类SVM故障诊断模型,通过投票机制来确定样本数据最终对应的故障诊断类别:在Matlab环境下对轴承故障诊断进行实验,实验结果证明了文中基于小波包和EMD-SVM的方法一种适用于小样本的故障诊断方法,且与其它方法相比,具有诊断效率高和精度高的优点.