基于复小波域奇异值分解的自适应图像水印

将双树复小波分解的多方向性扣冗余性与奇异值稳定性结合,提出一种新的盲检测数字水印方案.该方案将水印嵌入图像双树复小波分解后各子带系数的分块奇异值中,块长可动态调整.为避免产生块状效应.使用统计学模型来自适应调整量化参数,改善了水印图像的不可感知性和安全性.实验表明,该方案对于通常的几何攻击具有鲁棒性,对JPEG压缩攻击性能较稳定,并有效提高了水印的容量.     

一种加窗的双重局部维纳滤波图像去噪算法——基于SWT和DTCWT

提出了一种基于静态小波变换和对偶树复小波变换的加窗的双重局部维纳滤波图像去噪算法。在第一次局部维纳滤波中,用静态小波变换对含噪图像进行分解,然后利用椭圆方向窗来估计不同方向子带的各点信号的方差;在第二次的局部维纳滤波中,第一次局部维纳滤波恢复后的图像被对偶数复小波变换分解后,利用由子带能量自相关函数确定的自适应窗来估计不同方向子带的各点信号的方差,然后利用逆对偶数复小波变换对图像进行恢复。实验结果及分析表明了该去噪算法的有效性。     

基于二元树复小波特征表示的人脸识别方法

二元树复小波变换（DTCWT）具备近似平移不变、多方向选择、完全重构和高效计算等优点，适合于人脸特征提取。提出了一种新的基于二元树复小波变换的人脸特征表示方法，用二维DTCWT提取了人脸图像不同尺度、位置和方向的局部特征，并用多尺度多方向的信息生成DTCWT人脸特征图。实验证明了DTCWT人脸特征表示方法提取了最具可判别性的人脸特征，获取了高识别率和泛化能力，优于其他特征表示方法。     

基于双树复小波和自适应权重和时间因子的粒子群优化支持向量机的轴承故障诊断

提出了一种基于双树复小波和具有自适应权重和时间因子的粒子群算法优化支持向量机的轴承故障诊断方法。首先对机械振动信号进行DTCWT变换,提取能量熵作为特征向量。然后采用AWTFPSO算法优化SVM,实现轴承故障诊断。不同方法的对比实验及分析结果表明,该方法速度快、准确率高。     

基于改进EMD的GIS局部放电特高频信号降噪方法研究

特高频法检测GIS局部放电时往往受到不同类型的噪声干扰,天线采集到微弱的特高频信号容易被噪声淹没,导致局部放电检测不准确甚至检测系统在现场无法正常工作等问题。针对上述问题,提出一种基于改进EMD的GIS局部放电特高频信号降噪方法。该方法利用对偶树复小波(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)降噪法进行改进并对GIS局部放电特高频信号进行降噪。利用EMD法将含噪信号分解为一系列的固有模态函数(IMF)分量,然后利用联合分布模型进行每个IMF分量的DT-CWT降噪的小波系数估计,对每个IMF分量进行降噪。最后将降噪后的IMF分量进行信号重构得到降噪后的信号。GIS局部放电特高频信号降噪试验结果表明了该方法达到很好的噪声与非噪声信号的分离效果,拥有较高信噪比,以及能够保持早期局部放电特高频信号特征。     

基于双树复小波变换和GBDT的运动想象脑电识别

针对脑机接口研究中的脑电信号特征提取与分类问题,提出了一种基于双树复小波变换结合GBDT的想象左右手运动脑电识别的方法。该方法首先深入研究了双树复小波变换相比于小波包变换在脑电信号特征提取方面的优势并验证了ERD/ERS现象;实验数据采用了2003年国际脑机接口竞赛的标准数据集DataSetⅢ,然后,选取了4个典型的时间段进行实验对比,利用双树复小波变换分解与重构提取运动感知节律相关信号分量的能量均值作为特征进行GBDT分类。最后,实验取得了较好的分类准确度,验证了双树复小波变换结合GBDT的方法在脑电信号识别应用中的有效性。     

结合聚合通道特征和双树复小波变换的手势识别

目的 针对目前手势识别方法受环境、光线、旋转、缩放、肤色等因素的影响,导致手势识别精度下降的问题,提出一种结合聚合通道特征（ACF）的手势检测和双树复小波变换（DTCWT）的复杂背景下手势识别方法。方法 在手势图像预处理过程中引入聚合通道特征,采用Adaboost分类器和非极大值抑制算法（NMS）进行目标手势的检测;利用DTCWT对目标手势图像进行多尺度多方向分解,对高低频系数的每一块分别提取方向梯度直方图（HOG）和局部二值模式（LBP）特征;最后融合各个方向上的高低频特征并通过支持向量机（SVM）进行分类识别。结果 选取多个场景、多个对象、不同角度和距离的图像作为训练集,并标注区分前背景,对20种手势进行识别实验,并与传统的肤色检测、HOG特征手势识别、类-Hausdorff距离的手势识别算法进行了实验对比。在任意可承受范围内的光照、距离等情况下,该方法能够更准确实时地实现手势识别,平均精度达到95.1%。结论 在图像预处理的情况下,聚合通道特征的引入能够准确检测手势,同时基于DTCWT的手势图像频域特征提取和再融合的方法有效地解决了传统普通图像的单特征识别方法在光线和复杂背景下识别精度不高的问题。     

基于DTCWT纹理分析的视频水印算法

该文根据MPEG-4引入的视频对象概念以及对视频对象纹理的编码原理,利用双树复小波变换实现视频图像的纹理分析,将水印嵌入与视频编码结合起来,提出了基于DTCWT和MYEG-4纹理对象的视频水印算法。仿真实验结果表明,该算法使水印和视频对象一起具有灵活多样的存取和随机操作性,对于加性Gaussian噪声、高压缩比的MYEG压缩编码、帧重组和丢帧等攻击具有良好的鲁棒性。     

基于双树复数小波的结构相似度测量法

以人类视觉系统更符合提取图像结构信息为前提的结构相似度评价模型,因其高效特性受到广泛重视,但与传统图像质量评价方法一样,其性能易受比较图像几何变化的影响.为了有效地评价各类图像质量,提出了一种双树复数小波与结构相似性测量相结合的全参考客观评价方法.基于双树复数小波的平移不变性、方向选择性和低冗余特性,首先对图像进行双树复数小波变换,并在复数域计算结构相似度,然后经平均获得客观质量评价分,改善了对几何失真图像的评价性能,且实现简单、计算量小.在LIVE图库上的实验结果表明,提出的模型对亮度、对比度以及几何变化具备更强的稳定性.