基于小波变换的图像矢量量化方法

从人眼视觉特性的角度研究基于小波变换的图像压缩算法。分析了图像经小波变换后得到的子带图像的视觉特性和统计特性，对传统的矢量量化算法给予改进，提出了一种基于小波变换，符合人眼视觉特性的矢量量化－Ｗａｌｓｈ－Ｈａｄａｍａｒｄ变换域下的矢量量化算法。     

基于小波域软阈值的指纹分割方法研究

鉴于指纹图像的质量对于其后续识别步骤具有非常重要的影响,因而需要对采集的指纹图像进行增强处理.提出了一种新的基于小波域软阈值Contourlet变换的指纹图像分割算法.Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅拥有小波变换的时频局域特性和多分辨率特性,而且还具有很好的方向性和各向异性.实验结果表明,该算法能够有效提升指纹图像的质量,提高指纹纹线谷脊清晰度,且具有较好的连续性.     

自适应盲水印图像小波变换算法及实现

针对传统基于人类视觉系统特性的空间域与变换域结合算法中嵌入信息量小和检测准确率低的缺点,利用图像的局部纹理特性生成扩频码,并在水印嵌入过程中引入加密方法,通过计算相邻特征平均值为自适应调整待量化小波系数的量化间隔,提出并实现一种基于小波变换的数字图像自适应盲水印新算法,并用新算法进行仿真实验.仿真实验结果表明新算法通过阈值检测准确率高,对常见的图像处理有较好的鲁棒性,并且简便易行,计算量小.新算法在应用中有较大的灵活性,可嵌入信息容量大,运算速度快,可操作性强.     

基于视觉特性的自适应图像水印算法

为了使数字水印具有较强的鲁棒性和不可见性,提出了一种基于人眼视觉特性和小波变换的图像水印嵌入方法.首先,通过混沌映射对二值水印进行置乱处理,然后,运用量化方法把水印自适应地嵌入小波变换系数中,且量化步长是根据图像局部相关特性和人眼视觉特性动态地进行调整.仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性和安全性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强等攻击均具有较好的鲁棒性.     

一种基于视觉熵的图像分割压缩方法

基于视觉熵概念提出了一种静止图像分割压缩方法．通过对人类视觉系统特性的归纳,总结了基于视觉熵的图像分割原理,提出了用于量化图像特征的数学定义和基于视觉嫡的分割算法．实验结果表明,这种基于视觉熵的图像分割压缩算法既提高了压缩比,又能保证压缩后的重建图像整体上具有高的主观视觉感知质量．     

基于结构的自适应指纹图像增强算法

指纹图像的周期性和局部方向性是指纹图像的重要结构特征,充分利用这两个结构特征是提高指纹增强算法的重要方法.对一般图像增强算法处理指纹图像分析后,发现了一般图像增强算法无法满足指纹识别系统的要求.为了提高指纹增强算法的综合性能,作者以指纹图像局部方向和周期为参数,并设计了基于梯度得求局部方向的算法,再以Gabor变换为基础,设计了基于结构的自适应滤波算法.试验结果表明,该算法具有很高的实用价值,能够满足一般指纹识别系统性能要求.     

一种方向提升小波变换和网格编码量化的图像编码算法

由于JPEG2000图像压缩标准不能有效表示图像边缘的缺陷,提出了一种结合方向提升小波变换和网格编码量化(TCQ)的图像编码算法.该算法先通过基于率失真优化的四叉树分割算法得到最优变换方向,再沿最优变换方向做方向提升小波变换,然后对得到的小波子带系数进行TCQ量化,最后将量化系数编码输出.实验结果表明,对所给定的测试图像,该算法比JPEG2000峰值信噪比最多提高了1.49 dB,比JPEG2000的结构相似度最多提高了3.98%,解码图像的主观视觉质量更好.     

分块自适应零树量化图像压缩算法研究

讨论了图像经过整数小波分解后的系数分布特性,针对现有的小波量化算法的不足之处,提出了一种基于整数小波变换的分块自适应零树量化图像压缩算法,进行预测编码,该算法硬件实现简单,可并行处理,计算结果表明,该算法优于现有的其他图像小波量化方法。     

一种新的图像自适应水印算法

数字水印是数字媒体版权保护的一种有效方法.提出了一种新的基于DCT(Discrete Cosine Transform)域的盲图像自适应数字水印算法.该算法利用视觉系统HVS(Human Visual System)特性和图像的局部特点,自适应地选择量化步长对图像各个分块的直流分量通过量化来嵌入水印,同时为了弥补在感知容量小的分块直流分量上水印嵌入强度的不足,利用照度掩蔽特性对该分块的部分低频系数也自适应地嵌入同一水印信号,从而使水印的稳健性和不可见性之间达到很好的平衡.水印的提取不需要原始图像.实验结果表明该算法实现的水印具有良好的不可见性,并对常见的几种图像处理和噪声干扰也具有很好的稳健性,其性能优于其它文献上的相近算法.     

一种基于Contourlet变换的图像边缘检测方法

基于小波变换域图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘,而且这种算法所得到的边缘图像往往出现断裂现象.Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅拥有小波变换的时频局域特性和多分辨率特性,而且还具有很好的方向性和各向异性.提出一种新的基于Contourlet变换的边缘检测算法.仿真结果表明,该算法对图像边缘细节的提取比基于小波的图像边缘检测方法更加丰富,且具有较好的连续性.     

基于视觉特性的一种自适应颜色量化算法

颜色量化是数字图像处理的基本技术之一,传统的量化算法有分割法和聚类法。本文提出了一种结合分割法和聚类法特点的自适应颜色量化算法,实验结果表明,在量化质量上本算法接近K-均值聚类法,但在运行效率上十分接近中位切分法,是一种相对高质高效的颜色量化算法。     

基于HVS的DWT图像压缩混合编码算法

为提高数字图像在高压缩比下重构图像的质量,分析研究现有离散小波变换（discrete wavelet transform,DWT）图像压缩的相关算法以及小波系数特性,提出一种基于人眼视觉系统（human visual system,HVS）特性对小波系数进行加权,结合小波各子带系数特性,采用差分脉冲编码调制（differential pulse code modulation,DPCM）与多级树集合分裂排序（set partitioning in hierarchical trees,SPIHT）相结合的编码方法．经视觉信息保真度分析实验验证,与传统的嵌入式零树小波（embeddedzero—tree wavelet,EZW）和SPIHT算法相比,在相同的比特率下该算法重构的图像具有更好的主观视觉效果．     

基于量化的小波域数字音频水印算法

提出了一种基于量化的小波域数字音频水印算法，该算法首先将视觉可辨的二值水印图像降维成一维水印序列，再将水印序列伪随机排序并与m序列作扩频调制，最后对数字音频信号作分段离散小波变换，调制信号通过量化处理过程嵌入到离散小波变换后的系数中，提取水印信号无需使用原始数字音频信号，仿真实验表明水印是不可察觉的，经过mp3有损压缩，低通滤波，重采样等操作后仍具有很强的稳健性。     

一种基于人眼视觉特性的零树小波编码方法

嵌入式零树小波编码被认为是目前国际上最先进的图像编码方法之一，仍然有不足之处，其中之一是该算法在编“孤立零”码时会造成比特位冗余，因此在分析了零树编码不足的基础上，提出了基于人眼视觉特性的零树小波编码方法。该方法首先对小波系数进行基于人眼视觉特性的标量量化，然后再进行零树编码。实验结果表明该方法在保证恢复图像具有良好的视觉效果的前提下，进一步提高了压缩比。     

An improved image enhancement algorithm

To solve the problems of noise, detail loss and poor contrast in the successive mean quantization transform (SMQT), a new SMQT algorithm based on Otsu algorithm is proposed. In this algorithm, we integrate the optimal threshold selected by the Otsu algorithm into the SMQT algorithm, then obtain the successive mean quantization of the binary tree. By this algorithm, an enhanced image is output with a higher quality. From both subjective visual effect and objective quality evaluation, the experimental results show that the improved algorithm reduces noise, improves contrast and makes the image details more clear.     

一种基于小波变换与分类矢量量化的图像压缩算法

为了提高数字图像的压缩比率,提出了一种将小波变换与分类矢量量化相结合的图像压缩算法.该算法首先对图像进行小波分解,充分利用不同尺度小波系数的相关性,并对不同尺度的子图使用分类矢量,不同类使用不同大小的子码书.为了解决高维矢量在算法实现时效率较低的问题,采用非线性插值对构造好的码矢量进行降维.实验表明,该方法在提高图像压缩比的同时,降低了算法的时间复杂度,从而提高了算法的效率.     

一种支持视觉特性的彩色图像量化方法

彩色图像量化是数字图像处理的重要技术之一,支持视觉特性的彩色图像量化方法首先根据图像空间信息找出部分初始聚类中心,然后根据图像颜色信息找出其余的聚类中心,在聚类剩余的色彩过程中根据带权值的相似度动态地调整聚类中心。实践证明该算法既能最大程度保证图像的主导风格,又能突出细节,重建图像符合人的主观视觉感觉,是一种较好的色彩量化方法,具有一定的实用价值。     

基于奇异值分解与小波变换的盲数字水印算法

提出了一种基于奇异值分解(SVD)和离散小波变换(DWT)的数字图像盲水印算法。对载体图像的二级DWT后的低频子带LL2进行2×2分块,对每一小块进行SVD分解,根据二值水印信息,采用量化步长S量化每小块的最大奇异值,将水印信息嵌入到载体图像。实验结果表明,该算法可以有效地抵抗剪切攻击、噪声攻击、滤波攻击、缩放攻击、JPEG压缩攻击等。     

基于快速曲波变换的数字水印算法

第二代曲波理论采用了新的框架结构,参数减少,实现更加简单。基于非均匀采样的快速Fourier变换（usfft算法）和基于特殊选择的Fourier采样的卷绕(wrapping算法)是第二代曲波理论的两种快速数值实现方法。为适应大图像的数字水印,本文结合快速曲波算法的特点和人类视觉特征,设计了一种快速的数字水印算法。仿真研究结果表明,基于usfft算法和基于wrapping算法的数字水印算法都能较好的保证了数字水印的鲁棒性和不可见性之间的统一,并且基于wrapping算法在提高了运行速度方面效果更加显著。