基于小波的数字图像隐藏算法

在研究小波变换的基础上,给出了一种基于小波的快速图像隐藏算法.利用小波变换(DWT) 的基本原理,对公开图像进行小波变换,将把小波变换后的系数与秘密图像进行融合,最后利用小波逆变换进行图像重构得到结果图像.数值试验表明该方法的抗攻击能力较强,并保证了很好的视觉质量,且算法简单易行.     

一种基于提升小波变换的数字图像隐藏方法

针对人眼的视觉模型和小波包的分频能力, 给出 一种新的灰度图像数据嵌入方法, 嵌入图像可以达到原始载体的1/4, 通过调节尺度 因子α可使本方法用于数据隐藏和数字水印. 此法对一些图像处理(如JPEG压缩等)有一 定的鲁棒性. 实验结果显示, 此法对秘密信息有较好的恢复效果.     

离散小波变换的探讨

在Ｍａｌｌａｔ的基础上，讨论了从连续小波变换到离散小波变换的过程，得出离散过程要受诸多因素的限制，其中信号ｆ（ｔ）的离散同样必须满足Ｎｙｑｕｉｓｔ抽样定理。     

基于CL向量小波变换的图像信息隐藏方法

利用图像经过CL向量小波变换后,能量不但汇聚在最低分辨率的子图像上,而且还进一步汇聚在最低分辨率子图像的第一个分量上的特点,将调整后的机密图像嵌入到掩护的高频部分,再进行向量小波逆变换,得到包含机密图像的伪装图像.对伪装图像进行向量小波变换,提取出调整后的机密图像数据,施行逆调整,恢复出原始机密图像.图像恢复中所用到的所有数据来自伪装图像,不附加信息传输量.实验结果表明该方法生成的伪装图像具有较好的隐蔽性,有效地减小了传统方法生成的伪装图像与掩护图像的视觉差异;同时从伪装图像中恢复的机密图像保真度高,说明算法是可靠和实用的.     

基于小波变换的图像融合隐藏算法

目的 给出一种图像融合隐藏算法。方法 通过对宿主图像和水印图像的小波变换，该算法把水印图像的低频成分嵌入到原始宿主图像的低频部分。结果 给出了该算法，通过实验得出其抗攻击能力和隐藏能力强，提取的水印图像质量良好。结论 仿真结果证明该算法是有效的和可行的。     

一种基于离散小波域的隐蔽通信中的

提出了一种应用于隐蔽通信的基于离散小波(DWT)域的混合型信息隐藏技术，详细阐述了算法流程，分析了其技术特点，给出了实验结果和结论。结果和分析都表明，将信息隐藏技术应用于隐蔽通信，具有较好的效果。     

一种基于小波变换的数字图像水印技术

提出了一种基于小波变换的数字图像水印算法。利用小波变换（DWT）的基本原理,将二值图像水印加入到图像小波变换后细节子带中的较大系数上。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,能够较好抵抗常见的图像处理方法和一般噪声干扰。并且,本方法中使用的水印是视觉上可直观辨识的二值数字图像。     

离散余弦变换与小波变换的比较

研究了离散余弦变换和小波变换性能的不同.介绍了离散余弦变换的数学原理及其应用上的特点,以及小波变换的数学原理和信号处理中的分频特点.最后,对比了离散余弦变换（DCT）与离散小波变换（DWT）图像编码的性能,得到了它们图像编码各自的优缺点.     

数字图像离散小波变换的原理与硬件实现分析

针对日益进步的图像变换编码技术，对目前已经纳入MPEG－4和JPEG2000编码标准的采用离散小波变换进行数字图像编码的原理与硬件实现进行了综述介绍。在分析小波变换快速算法的基础上，重点讨论了近10年来所提出的各种离散小波变换硬件实现的典型结构，在硬件资源与处理速度两个方面进行了比较。对于变换后的系数量化，总结了几种基于嵌入式零树小波编码的算法，比较其峰值信噪比和编码时间。相较于离散余弦变换进行图像编码，采用离散小波变换在压缩效率、还原图像质量上具有更大的优越性。     

一种基于离散小波变换的大容量数字图像水印算法

针对目前研究中图像水印嵌入信息量偏小的问题,提出一种基于离散小波变换的大容量数字图像水印算法。通过融合嵌入方式,将水印信息嵌入在原始图像小波分解子带中,采用不同的嵌入强度因子,确保了水印信息的不可见性。同时采用Arnold置乱映射增强算法的安全性,通过剪切、JPEG压缩、椒盐噪声攻击实验证明该算法具有较强的鲁棒性。     

基于JPEG图像的改进小波变换信息隐藏算法

利用小波多分辨率分析技术,提出一种基于JPEG图像的改进小波变换信息隐藏算法.信息嵌入时,该算法在JPEG图像上使用YCb Cr颜色空间变换进行二维小波分解和重构,保证了嵌入后的图像不失真.验证试验表明:在嵌入容量相同的情况下,改进算法比原算法具有更好的鲁棒性,可以做到图像的无损恢复.     

基于小波域的图像隐藏技术应用

本文主要应用了基于小波域的图像隐藏技术,通过对基于小波域的方法的分析,能够知道基于小波城的图像隐藏效果较好,计算量比较小,数据隐藏量比较大,含密图像没有明显失真,在秘密信息的嵌入过程中,可以根据n值确定嵌入数据量．     

基于正交离散小波的超分辨力图像复原算法

利用正交离散小波变换,通过最小化广义交叉确认函数求取小波变换渐近最优阈值,与L-R超分辨力图像复原算法结合,提出了基于正交离散小波变换的L-R法(WL-R)和单次运算小波变换的L-R法(SWL-R).算法能够较好地复原信噪比较低的图像细节,SWL-R只需1次处理过程,在保证复原处理快速有效的基础上,减少了L-R算法的大量迭代运行时间,适合于实时化的超分辨力图像处理,具有广泛的应用前景.     

一种基于离散傅里叶变换的小波变换的快速算法

小波理论中的多分辨率分析和Mallat算法近年来已在数字信号处理中得到了广泛的应用．但如果直接按照上述算法计算信号的小波分解和重构,其计算量将是很大的．通过对离散傅里叶变换及Mallat算法原理的分析,针对离散小波变换算法结构特征,对其结构进行了重组,在此基础上利用快速傅里叶变换,提出了一种快速离散小波变换算法,并从理论上进行了分析和论证;与直接算法相比,可有效降低运算量．     

基于DCT变换的数字水印技术及其性能测试

已有的数字水印方法为了嵌入水印信息，都对原图像数据采用了各种方法或多或少地进行了修改，这样做使其鲁棒性和安全性受到限制。本文利用了DCT系数提取图像的特征来构造水印，实验证明这种方法构造的零水印具有很好的性能。     

离散点云数据的小波变换处理算法

将离散点云数据表示成适合用作小波变换的形式,提出了一种基于尺度的离散点云数据的特征识别算法,在此基础上给出了具体的基于尺度的二维和三维离散点云的小波分解算法,最后引入实例对二维离散点云的小波分解算法进行分析,实验结果表明算法达到了对点云数据的按尺度特征分解的目的.通过提出的算法,将离散点云数据按照尺度进行分解并提取出不同的特征成分,这样可以根据后期可视化显示的不同要求,将小波变换分解后的数据进行进一步的处理.     

一种基于冗余离散小波变换的信号消噪技术

在Ｄｏｎｏｈｏ算法的基础上提出了一种基于冗余离散皮变换的硬门限消噪技术,它能很好地克服Ｄｏｎｏｈｏ算法所呈现的振荡效应,仿真结果表明该算法是行之有效的。     

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.