一种结合细胞自动机的彩色图像数字水印算法的研究

本文给出了一种结合细胞自动机的小波域彩色图像数字水印算法。该算法运用Logistic方程作为混沌模型产生随机矩阵,然后利用细胞自动机进行处理以形成水印。对原始图像进行了高尺度的DWT分解,选取高频系数作为水印信息嵌入的载体,然后根据加性规则嵌入水印。算法设计中对各参数选择了较合适的值,以避免取值不当对水印性能造成影响。该算法充分利用了小波和细胞自动机的优良特性,使水印系统具有很好地性能。针对这一算法,文章从图像感知质量和鲁棒性两个方面进行了评价,经大量攻击测试和实验数据表明该算法在不严重影响待检测图像质量的前提下,具有较强的鲁棒性。     

基于付里叶变换的数字水印算法及其matlab实现

提出一种用于数字图像版权保护的变换域水印算法，将随机序列作为水印信号嵌入在图像付里叶变换的重要系数的幅度成分中，并利用相关检测器进行水印检测。实验证明，该算法具有一定不可见性，对通常的图像处理，如剪切、噪声干扰等特别是几何旋转都具有很强的鲁棒性。     

基于贝叶斯估计的非平稳SAR图像自适应小波滤波

合成孔径雷达(SAR)的相干斑噪声严重影响图像质量、降低图像的可判读性。本文提出的滤波方法，将通用小波阈值滤波方法和基于图像局域统计特性的滤波方法相结合。针对非平稳SAR图像的不同区域采用不同的方法调整小波系数，具有自适应能力。分析了噪声在小波变换域中的分布和统计特性，用高斯混合模型来对其进行描述。采用期望最大似然(EM)算法迭代出小波系数的分布参数。最后用贝叶斯估计得出真实图像的小波系数。在仿真实验中，将该方法与经典的局域统计方法以及通用的小波阈值去噪方法进行了比较。结果表明，本文的方法能对非平稳SAR图像进行更有效的滤波。     

考虑小波数相关性的SAR图像去斑算法

SAR(合成孔径雷达)发射的相干信号之间会使图像产生相干斑点噪声,严重影响SAR图像的应用,需加以抑制。通过研究分析,一副图像小波分解之后的小波系数在幅度、符号之间具有强烈的相关性,由此提出了一种小波去斑算法,该算法考虑了小波系数幅度、小波系数符号之间的相关性。利用合成斑点噪声图像和实际SAR图像验证了该算法的有效性。结果表明:该算法在抑制SAR图像斑点噪声的同时,具有更好的边缘细节保持能力,提升了SAR图像后续应用效能。     

一种基于小波变换的全色遥感图像与彩色多光谱图像融合算法

小波分析是一种介于傅里叶分析和δ分析之间的，以具有一定时间和频率分辨率的基函数来进行的信号分析方法，是信号处理及数学界人士通过长期努力所得到的全新的目标，这种全新的分析方法在工程实践上已经取得了巨大进展。目前，以小波分析为工具的图像处理方法越来越丰富，也取得了良好的效果，本文介绍了一种基于多分辨率分析的小波变换图像融合算法，该算法使高空分辨率的全色遥感图像与彩色多光谱图像的融合达到了近乎完美的效果。     

基于形态学的小波变换图像去噪方法研究

数学形态学和小波变换在信号处理领域应用广泛,论文提出基于数学形态学的小波自适应算法进行图像去噪处理,通过实验证明该算法不仅可以对图像进行有效的去噪处理,而且能很好地保留原图像的细节特征,避免了常规算法的缺点,效果良好。     

基于Contourlet区域对比度的遥感图像融合算法

为综合利用多传感器遥感图像之间的信息，提出了一种基于contourlet变换的遥感图像融合算法。Contourlet是近年发展起来的一种多尺度几何分析工具，比小波变换更适合对图像等二维信号进行处理。算法的思想是将源图像分别进行contourlet变换，在contourlet域完成图像信息的融合，最后通过逆变换得到融合结果。根据分解系数特性，首次提出了contourlet域的区域对比度作为高频子带的融合规则，系数选择更符合人类视觉系统的要求，使得融合图像更有意义。低频子带采用基于区域能量的加权平均作为系数融合规则，在充分保留图像主要信息的前提下进一步增强了算法的稳定性。实验结果表明该算法在性能上明显优于PCA及小波图像融合等传统算法，且能够有效增强源图像的对比度和细节信息。     

基于小波包分析的图像融合算法

研究了小波包变换的基本原理及特点 ,提出了一种基于小波包分解的图像融合新算法。     

引入图像复原技术的遥感卫星图像压缩解码算法

针对遥感卫星基于小波变换的光学图像有损压缩算法,提出了一种引入图像复原技术思路的算法,对遥感图像解码处理过程中获得的低频信息进行复原,可以获得更多的用于在频域范围内描述图像结构信息的高频分量增益,从而提升整个解码图像的质量。通过此算法与传统的小波压缩算法进行对比,结果表明:压缩恢复图像的峰值信噪比(PSNR)较传统算法有0.1~0.3dB的改善,压缩恢复图像表现出更为丰富的纹理特性,可降低对遥感卫星图像数据处理和天地链路数据传输的要求。     

基于UDWT的高性能多光谱遥感图像融合算法

无抽取离散小波变换 (UDWT)具有移不变性的优良性质 ,它在遥感多光谱图像增强以及双通道图像融合应用中获得了很好的效果。文中研究一种基于UDWT的适用于多光谱图像的融合算法 ,该算法利用UDWT的多尺度表示方法和文献 [4 ]算法最佳保留光谱信息的特点 ,融合结果同时精确保留了多光谱图像的光谱信息和高频细节特征 ,为目标的检测、定位、识别等图像的进一步处理提供很好的特征信息