VLSI计算模型上二维 DFT的Wavefront阵列

给出了基于VLSI计算模型的二维DFT（离散富里叶变换）的阵列算法及其处理流程图，在此基础上，利用矩阵乘的Wavefront阵列，提出了二维DFT的Wavefront阵列计算结构，并与其Systolic阵列进行了比较，得出了二维DFT的Wavefront阵列优于其Systolic阵列的结论。     

基于数字全息及失真校正的抗打印扫描数字图像水印

提出一种基于数字全息及失真校正的抗打印扫描数字图像水印方法,将水印以数字全息图的方式隐藏在载体图像离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT) 幅度谱中,由载体图像纹理控制的峰值信噪比设定阈值,自适应调节水印嵌入强度. 该方法利用了数字全息图的特点,采用基于DFT和边缘检测算法校正打印扫描图像的旋转失真,因而可从打印扫描图像中准确提取水印信号. 相比以往同类水印算法,所提方法具有优良的不可见性和鲁棒性,以及较大的水印嵌入量.     

再谈数字信号处理课程中几种变换的关系

数字信号处理课程的一个重要内容是系统的变换域分析,包括连续信号的傅里叶变换(FT)、傅里叶级数(FS)和拉普拉斯变换(LT),以及离散信号的傅里叶变换(FT)、Z变换(ZT)、离散傅里叶级数(DFS)和离散傅里叶变换(DFT).这几种变换的原理、定义和关系是学生学习的难点.针对这一问题,从各种变换的本质入手,研究和分析各种变换之间内在联系和意义.     

基于二维小波变换的图像边缘检测方法

在不同尺度下图像突变点可以通过它的小波变换局部极大值为检测。该文给出了一种基于二维二进小波变换的图像边缘提取方法。这种方法通过对二进尺度下二维小波变换图像局部极大值的检测得到图像的边缘信息,文中给出的实验结果表明该检测方法是十分有效的。     

一种有效的结构纹理区分方法

提出了一种检索纹理图像的算法.由于纹理图像具有的多样性,处理不同的纹理图像应当采用不同的处理方法.比如,针对结构纹理图像使用小波的方法更为适合,而针对具有随机纹理的图像使用马尔科夫模型效果就更好.因此,在处理图像之前对其按照纹理的情况进行分类合并,就可以有针对性的处理各种纹理图像.我们提出的区分纹理图像的方法基于二值傅里叶谱,首先将纹理库中的图像按结构纹理和随机纹理划分,然后采用多方向小波contourlet提取图像特征来检索图像.实验表明,这种区分算法,可实质性地提高检索率.     

基于提升小波和双树复小波的图像检索新算法

由于提升小波的高效性,双树复小波的多方向选择性等特点,所以本文提出了一种新的检索算法:基于提升小波和双树复小波变换的图像检索算法。此算法首先对图像分别进行提升小波和双树复小波变换,得到每层各个方向上的高频子图像;然后将各层上各方向的高频子图像组合,提取它们的纹理特征;最后通过计算特征向量之间的canberra距离,检索出相似度高的图像。实验结果说明,此算法的检索效率高于提升小波和双树复小波的算法。     

一种基于遗传算法和BP网络的鲁棒图像哈希方法

提出一种用于图像内容认证的基于遗传算法和BP网络（GA-BP）的鲁棒图像哈希方法。运用提升小波变换（lifting wavelet transform,LWT）得到图像的低频分量,对低频分量进行离散傅里叶变换（discrete Fourier transform,DFT）提取幅度和相位信息以建立图像的特征矩阵,利用构建的GA-BP模型,生成鲁棒的图像哈希序列并用于图像内容的篡改认证。实验结果表明,相比于同类方法,所提出的图像哈希认证方法对随机攻击、旋转、JPEG压缩,加性高斯噪声等具有较好的鲁棒性和区分性。     

基于非对称离散分数傅里叶变换双相位编码技术对二维条码图像加、解密的研究

在现有光学图像加密一种方法(分数傅里叶双随机相位编码技术)的基础上,提出一种改进的基于非对称离散分数傅里叶变换双相位编码光学加密方法,并用计算机模拟两种方法对二维条码图像进行加密、解密的过程,比较两种方法的仿真实验结果中两种方法的加密性能和解密图像的质量优劣.     

各向异性双树复小波包变换

基于双树复小波变换提出了一种新的复小波包变换。该变换引入了各向异性分解方式,由此得到的小波基在各个方向上尺度可以不同,并具有更好的方向性。这种变换可用在二维或三维数据的处理上。图像和视频去噪实验结果的PSNR值与各向同性复小波变换相比有0.1～1dB的提高,去噪后图像视觉效果更好,证实了该变换方式的优越性。     

基于线性方向特征的高分辨率遥感图像道路提取研究

当前高分辨率遥感图像自动识别技术的关键就是图像的特征提取。针对传统道路提取自动化程度较低,提取精度不高等问题,提出一种基于线性方向特征的道路自动提取算法。首先,利用图像光谱特征进行图像预处理;其次,运用傅里叶变换在频率域上进行Gabor滤波,通过优化滤波器的尺度、频率和方向参数达到识别道路线性方向特征的目的;再次,通过图像二值化并采用形态学的图像后处理方法提纯道路。以南京主城区QuickBird遥感影像为实验数据,选取3块具有典型特征的区域完成道路提取。研究结果表明3块区域道路提取的平均精度达到95.67%,合理地验证了该算法对于高分辨率遥感图像复杂的城市道路提取具有一定的可靠性。