彩色图像水印技术的研究

数字水印是多媒体数字产品版权保护的重要技术之一,目前许多关于图像融合的研究都在空域中进行,隐藏水印图像抗攻击的能力较差.为了提高数字水印的鲁棒性,提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解相混合的水印嵌入方案,以彩色图像为载体,经过小波分解四个矩阵后,对每个矩阵应用奇异值分解,嵌入相同的水印数据,实验表明该算法对大多数类型的攻击有很好的鲁棒性.     

基于小波变换的数字水印算法

目的提出一种在小波变换域中嵌入有意义二值图像数字水印的算法。方法利用Arnold置乱对水印的嵌入位置进行了置乱,增强了水印的安全性和鲁棒性。结果在水印提取过程中,不需要提供原始图像,实现了盲检测。结论实验证明,算法对JPEG压缩、噪声、剪切等攻击具有较高的鲁棒性。     

基于伪随机序列调制的混合域自适应盲水印算法

在多小波变换和DCT变换混合变换域中，提出了一种基于伪随机序列调制的彩色图像盲水印算法。该算法先将原始彩色图像由RGB空间转换到YIQ空间．选取Y分量多小波变换后的中频区域作为水印的嵌入区域。水印嵌入前先对待嵌入水印区域8×8分块，然后对所有子块按照纹理和能量特征进行模糊分类，最后将置乱后的二值水印信息用两个互不相关的伪随机序列进行扩频调制．嵌入到8×8子块DCT变换后的交流系数上。提取水印时，通过比较两个伪随机数列和待检测系数相关性的大小来提取水印，不需要原始图像参与。实验表明，该算法对噪声、JPEG压缩和几何剪切等常见的攻击操作具有很强的鲁棒性。     

一种基于DCT域颜色分量的数字盲水印算法

研究了DCT域变换技术、提出一种基于DCT域颜色分量的数字盲水印算法,该算法将水印信息嵌入到人眼不易识别的蓝色分量中,有效地提高了水印的不可见性,并且通过采用均值嵌入有效地实现了水印的盲提取。实验通过图像整体嵌入水印,有效地抵抗剪切和加噪操作带来的水印丢失问题。     

一种基于HVS模型的变换域数字水印算法

以人类视觉系统和离散余弦变换为基础,提出一种基于HVS感知模型的DCT域块分类水印算法。首先在水印嵌入前对水印进行了置乱,其次利用DCT域HVS的感知模型和图像亮度块的特征来控制嵌入水印的位置和强度,有效地提高了载体的保真性和水印的鲁棒性。实验结果表明,利用该算法实现的水印系统很好地兼顾了水印的透明性和鲁棒性,具有一定的实用价值。     

基于DCT中频域数字水印算法研究

提出了一种基于DCT的图像水印算法,该算法充分利用人眼视觉系统特性,把水印嵌入DCT中频域中。保证了水印的不可见性。并用高斯低通滤波攻击和椒盐噪声攻击对算法鲁棒性进行检测。实例分析结果表明该算法具有较好的鲁棒性和隐蔽性。     

基于混沌加密的盲音频水印算法

将混沌理论引入到音频水印系统的研究中，设计了一种包含版权信息和密钥的二值图像作为水印，利用混沌序列将其加密后嵌入到原始音频信号的DWT域中。该水印方案包含的版权信息量大，且具有双重的安全性，很难提取出水印信号；即使提取出水印信号，如果不知道密钥，也很难恢复出原始水印图像。本算法采用了量化方法嵌入水印，提取水印时不需要原始的音频信号，实现了水印的盲提取。对一般的信号处理进行了试验，水印具有很强的鲁棒性。     

基于分形的数字图像水印技术

数字水印技术是解决多媒体数据包括卫星遥感图像等版权保护的一种有效手段。本文给出了数字水印技术的基本概念及主要特征,介绍了利用局部迭代函数系统进行分形图像编码的传统编码方法,研究并分类了现有分形数字图像水印方法:一类方法通过改变分形编码的编码参数,另一类方法利用图像的自相似性,还有一些用分形与其它理论相结合来嵌入水印信息。最后作者提出了进一步发展分形数字图像水印技术的几点建议。     

基于二维经验小波变换的金属断口图像消噪方法研究

针对传统小波变换在金属断口图像分析中存在的不足,结合二维经验模态分解和小波分析,本文提出了一种基于二维经验小波的断口图像消噪算法。该方法通过自适应构造滤波器组构造了经验小波函数,实现了在频域上分割傅里叶频谱的同时又分离出了信号的不同模式,从而提取了具有紧支撑傅立叶频谱的AM-FM成分。将所提方法与传统小波变换方法进行对比,结果表明,不论是从峰值信噪比还是从结构相似指数来看,二维经验小波算法的图像消噪效果都明显优于小波变换方法。最后,将二维经验小波算法应用到金属断口图像消噪中,进一步验证了所提方法的有效性。     

一种用于版权认证的数字图像水印算法

提出了一种基于DWT域的用于图像版权认证和保护的数字图像水印方法。首先,将原始图像分块,并对每块进行多层DWT变换;然后,把置乱的水印图像嵌入到图像的多层低频小波系数上;最后,再对图像进行IDWT变换。文中所采用的二值标识水印图像直观,信息量大,并根据实际需要,用航拍图像作为载体图像进行实验。实验结果表明,该方法简单高效, 可嵌入的数字水印信息容量大,对一般的图像处理和各种攻击有很好的鲁棒性,如:JPEG压缩、滤波、加噪声、旋转、缩放,涂抹、剪切等,能够准确可靠地提取水印。     

二维条形码生成与识别软件

二维条形码是一维条形码的升级，本文根据国际“四一七”二维条形码的特点阐述了文本压缩模式，字节压缩模式和数字压缩模式的编码算法及译码算法，并给出了程序框图。     

信号去噪的小波互除方法

小波变换具有良好的时频局部化性质 ,特别适合于分析和处理突变信号。本文在Mallat模极大值去噪方法的基础上 ,提出一种新的小波变换去噪方法———互除法。该方法在小波系数的影响域内计算和估计信号的真实系数 ,从而进行信号重构 ,避免了复杂的交替投影算法。与以前的一些方法比较 ,互除法在平均误差和可视化方面有很好的效果。     

小波域的自适应波束形成算法

在分析传统自适应波束形成的基础上,首次提出了一种小波域的自适应波束形成算法。与通常的自适应波束形成算法相比,该算法利用小波变换对小波空间进行了分解,信号经小波变换自相关性会下降,收敛速度提高,同时在此分解过程中,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和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,而且具有较好性能。同时仿真实验表明该算法收敛速度与小波基和尺度的选择有关,尺度越大收敛速度越快;对于同一小波基系列,小波基的正则性越好收敛速度越快。     

基于提升小波和形态学的图像边缘检测算法

基于提升小波变换和形态学的基本理论,提出了一种提升小波和形态学相结合的图像边缘检测算法,算法充分利用了提升小波变换相对于传统小波变换快速而有效的完成小波分解和重构的算法优势。形态学运算在图像处理中具有独特的优势,利用其对图像膨胀和腐蚀的差运算来获取图像的边缘,取得了很好的效果。实验结果表明,算法边缘定位准确,抗噪能力强,检测出的图像边缘连续、平滑,是一种有效的边缘检测方法。     

基于小波域贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法

提出了基于小波域高斯混合模型贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法.该算法分析了SAR图像在平稳小波变换(SWT)域中的统计模型,并用高斯混合模型对其进行描述,推导出基于贝叶斯估计的信号最小均方误差(MMSE)的模糊萎缩因子.籍此再根据小波域相邻尺度间小波系数的相关性,采用分区域模糊萎缩思想,很好地得到无斑点真实信号小波系数的估计值.仿真结果表明该算法在大大抑制斑点噪声的同时,有效地保持了边缘,其性能优于改进Lee滤波、小波软阈值和SWT萎缩降斑算法.     

某型发动机高原起动过程数学模型建立

针对某型发动机高原起动过程具有危险性大和变化规律复杂的特点,提出了一种变记忆长度的小波变换多分辨分析方法。该方法将辨识的数据分解到不同频段,然后针对各不同频段采用不同的记忆长度进行辨识,从而可以建立起该型发动机高原起动过程的数学模型,为高原起动试验提供理论参考。      

基于小波尺度函数的WSK-SV算法 及其气动性能预测

提出了一种将小波的尺度函数与SV(support vector)算法相结合的WSK-SV(wavelet scaling kernel-support vector)新算法,并将Daubechies小波以及Shannon小波的尺度函数分别构成尺度核函数,而且分别作为SV算法中一个可容许的支持向量核函数使用.该算法充分利用了Daubechies小波函数的紧支集与正交等特点以及小波的MRA(multi-resolution analysis,多分辨分析),并注意了尺度核函数能够满足Mercer条件.该算法除了具有通常SVM(support vector machine)所具有的优点外,还具有很好的收敛性以及泛化能力,能够有效地提高学习与预测效率.典型算例选取了不同的小波尺度函数,数值计算表明:在一维、二维和三维问题中,这些小波的尺度函数均可以用于WSK-SV算法,进而显示了这个新算法的可行性与通用性.