基于小波理论与混沌矩阵的图像加密技术

提出了一种基于小波变换以及混沌序列的快速图像加密算法.利用小波变换(DWT)的基本原理,对秘密图像以及由混沌序列生成的广义混沌图像进行小波变换,然后把小波变换后系数进行融合,最后利用小波逆变换进行图像重构得到结果图像.数值试验表明该算法简单易行,抗攻击能力较强.     

基于梯度的多图像小波变换运动测量

利用小波变换的特性,设计了一种基于梯度的多图像小波变换运动测量算法.该算法利用多幅图像的数据计算两幅图像的运动,精度得到了较大的提高;同时结合可靠性检验,对通过了可靠性检验的光流约束利用快速的小波变换,进行多层并行的时间微分.同传统运动估计算法相比,这种多层并行小波变换运动测量算法避免了估计中的误差传播,从而提高了测量精度.实验模拟结果表明,该算法不但实现简单,而且运动测量精度高.     

小波变换在数字图像加密中的应用

给出了一种基于小波变换的快速图像加密算法.首先对秘密图像和公开图像分别进行时域上的置乱变换,其次对公开图像的置乱图像进行小波变换,对小波变换后系数与秘密图像进行异或exclusive OR,XOR运算,最后利用小波逆变换进行图像重构,从而得到结果图像.数值试验表明该方法的加密能力较大,并保证了很好的视觉质量,且算法简单易行.     

3D小波变换的抗裁剪鲁棒数字图像水印算法

为解决抗裁剪的鲁棒数字水印问题,提出了一种基于3D小波变换的数字水印算法.该算法根据离散小波变换理论和对视频序列进行3D小波变换的研究结果,将原图像拆分为一个图像视频帧,将水印自适应地加入到每个图像帧二维小波变换中频域的不同位置,利用图像二维小波变换中频域的特性和人类视觉系统特性,大大提高了水印算法的有效性,对严重的裁剪攻击具有很强的抗攻击性,在图像被裁剪一半以上情况下仍能非常清晰地得到水印.实验表明,该水印算法对图像裁剪有很强的鲁棒性.     

一种基于离散小波变换的数字水印算法

提出了一种基于离散小波变换的数字水印算法,水印采用有意义的二值图像.该算法是基于块的离散小波变换,即将原始图像和水印都分块后,再对各个块进行小波变换,利用混沌发生器将水印各块置乱后嵌入到图像的中频部分.试验结果表明,该算法具有较好的不可感知性和鲁棒性.     

小波变换及其在数字图像处理中的应用

分析了小波变换及其逆变换的算法,举例说明了小波变换在实际数字图像处理中的应用.结果表明,利用小波变换能非常有效地进行图像压缩、图像去噪、图像增强和图像融合等一系列图像处理工作.     

基于离散小波变换的数字图像隐藏技术

基于离散小波变换(DWT)和S盒算法给出了一种数字图像加密算法.首先分别对秘密图像和公开图像应用离散余弦变换和离散小波变换,并对秘密图像的离散余弦变换系数进行S盒变换,进而潜入到公开图像的小波系数中,利用逆变换得到结果图像.实验证明该方法可行、效果好、隐藏信息量大,隐藏算法还能抵抗许多攻击,并具有一定的安全性和鲁棒性.     

小波变换在图像分割中的应用研究

在讨论基于小波变换的阈值分割算法的同时,提出了Canny算子和小波变换的边缘信息融合的图像分割方法,以及利用小波变换对图像纹理进行分解、特征提取,然后利用模糊C-均值聚类(FCM)进行纹理分割的方法;探讨了各种分割方法的特点、应用范围、及图像分割技术的发展方向.     

小波变换模极大值多尺度边缘检测算法分析

文章利用小波变换和多分辨率分析的性质,从多尺度角度对图像边缘检测算法进行分析,总结出小波变换模极大值多尺度边缘检测算法。通过对标准图像Lena进行小波变换模极大值多尺度边缘检测结果发现,其比小波变换模极大值边缘检测算法和Canny算法在部分边缘检测中得到了更多的细节信息,使图像变得更真实。     

基于双正交小波变换的彩色图像水印嵌入算法

基于传统小波变换的数字水印算法,提出一种基于双正交小波变换的彩色图像数字水印嵌入算法.算法利用双正交小波具有的良好分解和重构特性,对原始水印图像进行Arnold置乱后,将载体图像及水印图像分别进行2级和1级双正交小波变换.根据小波各频带系数之间的关系以及人类视觉系统掩蔽性,确定水印嵌入位置和强度,将置乱后的水印按照一定权重规则嵌入到载体相应的分解系数中,利用双正交小波逆变换得到含有水印的图像.仿真实验结果表明该算法不仅有较好的隐藏性,而且对于常见的操作攻击也表现出很强的鲁棒性.     

基于小波能量加权的医学图像融合新算法

目前的大多数基于小波变换的医学图像融合算法,由于没有细致考虑低频分量融合规则以及高频分量邻域特征对于融合效果的重要性,因而得到的融合效果有时并不理想.现提出一种小波域按邻域加窗能量加权的融合准则,该准则根据人体颅部18F-FDG和MRI-T1图像的特点,充分考虑到了低频分量和高频分量邻域特征,对原图像高、低频小波系数分别选用具有不同物理意义的窗矩阵进行邻域加窗能量计算,以归一化加窗能量为权值对各小波系数进行加权,得到融合小波系数,经过小波反变换重构出融合图像.实验证明,采用提出的融合算法得到的融合图像很好地包含了源图像的信息,该算法在医学图像融合应用中比传统的小波系数取大算法、加权平均算法及按邻域方差加权算法效果更好.     

云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法研究

针对传统算法融合图像质量差、清晰度低、损失图像包含信息的弊端,提出一种新的云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法,介绍了尺度空间理论。通过具有平移不变性特征的提升静态小波变换算法对云计算环境下大数据视频图像进行尺度空间融合,对待融合图像进行提升小波变换分解处理,获取不同尺度空间下的低频子带系数与高频子带系数。针对低频子带系数与高频子带系数给出各自的融合方案,获取融合图像的提升静态小波变换系数。通过提升静态小波逆变换获取最终的融合图像。从主观和客观两个方面对所提算法的融合效果进行测试。结果表明,所提算法主观融合效果好,通过客观评价指标对融合图像进行评价,发现所提算法得到的融合图像清晰度、质量佳,不会损失图像包含信息。     

基于不可分离小波框架变换的多聚焦图像融合算法

为解决多聚焦图像融合问题，提出了一种基于不可分离小波框架(NWF)变换的融合算法：首先，对各原图像进行NWF变换；然后，根据变换后系数计算图像的对比度量测，融合处理为基于对比度量测的系数选取过程，并对选取后的系数进行一致性校验；最后，对组合后的系数进行NWF逆变换，得到融合后的图像．实验结果表明，该算法能够较好地解决多聚焦图像融合问题．     

一种基于小波包变换的图像融合方法

本文提出一种基于小波包变换的图像融合方法,采用基于区域的最大值选择准则对系数进行融合。实验结果证明,该方法提高了图像的时频分辨率,尽可能得保留了图像的细节特征,比基于正交小波变换的图像融合方法具有更好的性能。     

基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络图像融合

提出了一种基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络的图像融合方法.先使用小波变换的方法来分解配准后的各个源图像,进而得到各个源图像的低频分量和高频分量,再把得到的低频和高频系数进行融合处理,使用高斯加权平均的低频融合规则来处理低频子带,利用双通道脉冲耦合神经网络的融合规则处理各高频子带,链接系数为图像的清晰度.融合后的小波系数取决于点火图和点火次数的多少,最后的融合图像由小波逆变换得到.实验结果表明,该方法能更有效地提取原始图像的特征信息,在主观视觉效果以及客观性能指标上较传统算法都有所改善.     

基于小波变换的图像融合算法研究

为提高不同聚焦图像的融合质量,提出一种基于小波变换的图像融合改进算法. 利用小波变换将多聚焦图像进行多尺度分解,对分解后的高频系数与低频系数采用不同的选择方案,采用3×3滑动高斯窗口分别计算出待融合图像高频部分的相似度矩阵以及边缘能量矩阵,最后采用将结构相似度与图像边缘算子结合的融合算子对图像进行融合. 结果表明,该改进算法极大地抑制了图像融合中振铃效应,有效避免了融合过程中的信息缺失, 融合图像具有更好的视觉效果.      

基于小波变换的改进暗通道去雾算法

针对暗通道先验算法在景深较大处会出现颜色失真,且易受噪声干扰和运行时间久等问题,提出了一种基于多尺度小波变换的改进融合暗通道去雾方法。首先对有雾图像作二级小波分解,再对得到的高频分量利用软阈值去噪,对低频分量利用改进的自适应融合暗通道进行去雾。最后利用一个局部线性模型将高低频分量系数关联进行小波重构。实验结果表明,提出的算法具有较高的去雾效率,且能很好的提高去雾图像的质量。     

基于小波变换与LBP算子的遥感图像融合研究

提出一种新的基于小波变换与LBP算子相结合的遥感图像融合算法.该算法在源图像小波变换的高频子带内,利用局部LBP算子极大的方法得到小波重构高频系数,而低频系数则利用源图像小波分解后低频子带系数的非线性加权得到.然后由此高频和低频系数进行小波重构得到融合图像.实验采用可见光图像与SAR图像融合,结果表明这种方法可以很好地在保留源图像各自信息的同时融合源图像的细节信息,并且能够有效抑制源图像中孤立噪声点.