基于图象边缘的水印算法

提出一种基于图象多尺度边缘的水印算法，利用常于边缘检测的二进小波变换检测出图象的多尺度边缘，在选择出的重要多边缘中嵌入数字水印。利用相关检测器进行水印检验，检验过程需要原始图象，实验证明算法具有不可见性，安全性，对通常的图象处理有较强的鲁棒性。     

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。     

基于二进分块的快速小波变换

提出基于二进分块的快速小波变换算法，可实现对非二进阶矩阵的“几乎”快速小波变换，克服了标准快速小波变换在实施时要求目标矩阵的阶数必须为2的整数幂这一限制．该算法适用于由高维积分方程离散化所得到的大型稠密线性方程组的快速求解．算法已经用FORTRAN 90语言实现为软件包（内含数种正交及双正交小波滤波器）．数值算例表明了该算法的有效性．     

依赖Besov权的平移不变小波阈值方法

传统的尺度空间是建立在偏微分方程基础上的。Chambolle和Lucier用小波阈值建立了一个新的非线性尺度空间。本文在此基础上进一步讨论了小波阈值与尺度空间的关系：一方面，可以用小波阈值建立新的尺度空间，另一方面，可以在尺度空间的基础上推导出新的阈值函数。在此基础上，我们推导出一种基于Besov权的平移不变阈值函数，实验结果表明这种阈值优于其他软阈值小波去噪方法，它既能够有效地滤除噪声，又能够较好地保持图像的细节。     

类coif插值小波的构造及应用

介绍了一族类ｃｏｉｆ插值双正交小波的构造方法,该放小波具有以下特点：基本尺度函数和小波函数及其对偶都是对称、紧支的,因此相应滤波器是具有线性相位的ＦＩＲ滤波器;基本小波与基对偶以及对偶尺度函数都具有２Ｎ阶消失矩,前者利于数据压缩,后者利用数据逼近;对偶尺度函数是插值的,插值性更利用数据逼近;由于这些特点,此族小波更适合在计算机图形学中用于建立参数曲线和曲面的多分辨表式,文中对Ｎ＝１,Ｎ＝２给出的滤     

基于小波包变换的自适应线性均衡算法

在分析小波包和传统自适应线性均衡的基础上,提出了一种基于小波包变换的自适应均衡器结构,并结出了相应的自适应均衡算法,与通常的基于小波变换的自适应均衡算法相比,该算法利用了小波包对小波空间的进一步划分,因此其对信号的去相关能力比小波变换更强,仿真结果表明了该算法收敛速度较快,且计算量增加较少,易于实时实现。     

基于一种新的阈值函数的小波域信号去噪

在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上,构造了一个新的阈值函数．与传统的软硬阈值函数相比,新阈值函数表达式简单易于计算,克服了硬阈值函数不连续的缺点,同软阈值函数一样具有连续性,而且是高阶可导的,便于进行各种数学处理,还克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,同时它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性．仿真结果表明,采用了新的阈值函数的去噪结果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法．     

基于边界积分方程的局部图像去噪算法

结合边界元方法与广义最小残量法,提出一种基于边界积分方程的局部图像去噪算法。实验表明,该算法对局部图像的去噪效果优于传统的小波阈值法以及最新的Contourlet阈值法。     

基于小波变换的IC缺陷轮廓曲线分形维估计

硅片表面缺陷轮廓的形状特征对集成电路(IC)成品率预报及故障分析有重要影响。讨论了IC缺陷轮廓所具有的分形特征,利用小波变换对其参数曲线的分形维数进行了估计,估计结果与实际特征相符,从而为缺陷轮廓特征的描述和计算机模拟提供了一条新的途径。     

一种新颖的灰度图像盲水印算法

提出了一种小波域的数字水印算法,以一幅(64×64×8)bit的灰度图像为水印嵌入宿主图像,而且实现了盲检测。为了增强水印信号的安全性,采用了基于混沌和位平面的水印加密算法,实验表明,该算法有很好的不可见性,对压缩、滤波等操作有较强的鲁棒性。通过分析提取的水印,还可以对图像的篡改进行精确的定位。