基于小波能双重自恢复的音频数字水印算法

本文设计了一种在音频信息中加入双重图像作为数字水印,这些水印经过多种攻击能相互自恢复的算法。此算法实现了将双重图像作为数字水印嵌入到WAV音频载体中的过程,在实现过程中通过对载体进行3层小波分解,将数字水印的信息嵌入到第三层小波解的低频区,即CA3中,并对双重数字水印分别设置密钥,建立起两者间稳定的映射关系,能较好地以完成自恢复的功能。     

采用小波变换和三点法的频率测量

讨论了在电力系统保护和控制中对基波信号中的间谐波进行小波变换来计算基波频率,但检测结果有少许误差;三点法也是检测频率常用的方法,它通过任意三个等间隔采样点提取正弦信号频率,合理的选择检测点之间的间隔可以使误差最小。运用小波变换与三点法结合可以高精度的对基波频率进行检测,仿真验证了方法的可行性。     

全光纤安防系统模式识别及混合编程

介绍了全光纤监控预警系统及其模式识别算法。利用小波包分解对信号提取各频段内信号分量能量谱作为特征向量;应用速度与精度均非常出色的RBF神经网络实现信号分类,提高网络泛化能力。利用MATLAB引擎、组件对象模型(COM)两种混合编程方法实现将MATLAB算法程序集成到VC编写的系统平台中。使用文本文件存取网络数据,克服了MATLAB无法编译神经网络工具箱函数的缺陷,并从操作复杂度、执行时间、消耗内存等方面对两种方式进行对比,最终选定组件对象模型作为系统应用方案。     

一种基于小波阈值函数的交通图像去噪算法

针对高速运动条件下交通实时监测图像的失真和去噪问题,介绍小波阈值图像去噪过程和传统GCV阈值的原理,引入整数小波变换和合并递推运算的思想,提出一种快速递推GCV阈值的小波图像去噪方法。仿真实验分析了传统GCV阈值和快速递推GCV阈值去噪的效果,并比较了两种算法的复杂度。结果表明,快速递推GCV阈值算法不仅保留了传统GCV阈值算法去噪效果明显的特点,而且很好地解决了算法复杂度较高的问题,具有良好的应用前景。     

无边界效应D小波软阈值法去除肉品图像斑点噪声

肉品图像中的斑点噪声与肌内脂肪的颜色特征相似,要准确提取肌内脂肪,就必须先对斑点噪声进行滤除。在小波软阈值法滤除SAR图像中的斑点噪声算法基础上,结合肉品图像的特点进行了改进。首先,使用由耿则勋提出的算法,在小波分解时对左右边界进行处理,重构时外推值为0,对离散小波变换的边界效应进行处理,精确重建图像,消除小波变换的边界效应。选择了D8小波,3级分解后,在不同的阈值下进行了实验。结果表明:阈值的选取影响去噪效果,但在所有参数都相同时,改进算法消除边界效应的同时,在斑点指数和方法噪声两个客观评价指标均优于其他几种边界延拓方式,图像失真最小。     

基于ImageJ的图像处理算法设计研究

提出一种基于ImageJ软件的数字图像处理算法设计方案,该方案能够快速和准确地进行数字图像处理算法设计,是基于MATLAB或者C/C++语言的有益补充。通过数字滤波和小波变换两个实例,展示了该方案在图像处理算法设计方面的优点。同时,由于ImageJ软件具有的开放式的插件架构体系,使得这种构造性的设计方案具备较好的模块性和可扩充性。     

一种多尺度彩色图像细节增强算法

针对彩色图像提出一种基于小波变换的细节增强算法,在可分离亮度色度的彩色空间内,保持图像的色度分量不变,对其亮度分量进行小波变换,然后按照分解后的各级近似图像对比度采用插值处理调整小波细节系数,同时适当地增强近似系数以提高彩色图像的平均亮度,在处理过程中不需要设定额外的调整参数.实验证明,本算法不但保留了图像较亮的细节,而且增强了较暗的细节,同时达到了图像色彩不失真的目的.此外,本算法直接在RGB彩色空间内处理彩色图像也获得了较好的效果.     

基于多尺度几何分析的图像编码研究进展

近10年来,在小波变换的理论基础之上,产生了一系列新的能够更加有效地表示和处理高维数据奇异的数学变换,统称为"多尺度几何分析".它们不仅具有多分辨率特性、时频局部性、多方向性和各向异性,而且克服了小波变换表示边缘、轮廓等高维奇异时存在的局限性.目前,有关多尺度几何分析的理论和应用方法的研究已经成为一个新的热点.首先探讨了小波变换的方向特性及其局限性;其次,以多尺度几何分析的发展为主线,对基于各种多尺度几何分析工具的静态图像编码算法进行概述阐述和比较研究,同时分析和讨论了各类算法的优势和不足;最后,对基于多尺度几何分析的图像编码算法的未来发展进行展望.     

基于多频域LBP-TOP的人脸表情识别

针对人脸表情时空域特征信息的有效提取问题,提出一种多频域LBP-TOP与最大间隔球形支持向量机相结合的人脸表情识别算法。采用小波分解增强序列各帧的图像信息,对同频率的子图像序列提取分块改进的LBP-TOP特征,采用最大间隔球形支持向量机进行样本的训练及识别。实验结果证明,该方法能有效提取运动的表情特征,识别率高,同时符合实时性要求。     

基于感觉容量的图像质量评价算法

根据人眼对图像的背景比细节具有更大的感觉容量的特点,提出一种图像质量评价算法。将原始图像和被测试图像进行小波变换,其低频系数的误差总和反映图像背景的改变程度,而2幅图像的拉普拉斯均方误差(LMSE)定义图像细节部分的降质,并将两者相乘的结果用于评价图像质量。实验结果表明,该算法优于广泛应用的PSNR和LMSE等传统模型,其评价结果与HVS判断结果相符,可以评价不同的图像处理过程。