利用BP神经网络从强噪声背景中提取弱信号

分析了一般情况下的信号与噪声分离的理论和方法问题,重点讨论了利用BP神经网络从强噪声背景下的提取弱信号的方法,给出了具体的BP训练算法和提取弱信号的公式。     

基于小波变换的图像增强算法

结合小波变换中相关系数理论,提出了一种基于小波变换的图像增强算法,该算法先区分小波域中由细节及噪声产生的高频系数,对由细节产生的信息进行增强,对噪声进行抑制·解决了通常算法中增强细节信号的同时也放大了噪声这个问题·实验表明,该算法在得到很好的图像增强的同时,能很好地抑制噪声,对于多噪声环境下的弱细节信号能达到很好的增强效果·     

一种非线性数字水印的改进方法

主要研究了一种非线性数字水印的改进算法.首先利用差错码控制对数字水印信息进行编码,然后将水印信息调制为二进制脉冲幅值调制信号.依据图像本身视觉和细节特点选取不同段的DCT中频系数进行Arnold置换,并将同一水印分别进行嵌入.采用具有较好鲁棒性的非线性饱和检测系统来提取水印信息.这种改进的水印算法对于噪声,滤波,剪切,压缩等多种攻击具有较好的鲁棒性和抗攻击能力.     

基于能量和方差的鲁棒自适应视频水印算法

为了提高水印的鲁棒性同时兼顾视频主观质量和水印不可见性,提出一种基于FZDH的自适应视频水印嵌入技术．该算法依据人类视觉掩蔽特性,计算帧中各块方差和能量值,按照两值大小自适应的选择水印嵌入范围和嵌入强度．通过采用高斯白噪声和椒盐噪声对H．264／AVC压缩编码后的水印视频进行攻击,比较本方案与原算法在抗噪声和抗压缩方面的能力．仿真实验表明,本方案比传统算法具有更强的抗压缩和抗噪声能力．     

小波域中基于分形调制和HVS的分层水印算法

利用分形调制的良好性能,提出了一种利用分形调制阵列、基于HVS视觉掩盖特性的图像水印算法.首先将数字水印信号进行分形调制得到分形调制信号;然后充分利用HVS对不同区域噪声敏感性不同的特点,对原始图像设置不同的水印强度,并按强度将水印信息嵌入到静态小波变换(SWT)后的细节子带中.水印检测无需原始图像,实现了水印的盲检测.实验证明,该方法嵌入的水印具有良好的不可见性和鲁棒性.     

结合数字滤波技术的随机共振弱信号检测

应用数值计算研究强噪声背景下弱信号的随机共振检测. 探讨了大频率条件下非线性双稳态系统随机共振的输出信号幅值、 信噪比与随机噪声的关系, 数值计算结果表明, 非线性双稳态系统对大频率噪声具有较大的压制特性, 通过随机共振系统可以检测强噪声背景下的大频率弱信号. 结合数字滤波技术提取了大频率弱信号, 并获得被检测大频率弱信号的特征频率谱线及时域图像.      

随机共振的数值模拟

给出了变步长Runge-Kutta 算法,作为非线性随机微分方程的求解方法.利用此微分方程所描述的系统所表现出来的随机共振特性,检测强噪声背景下的弱信号.并应用Simulink软件强大的功能以一种很直观的方式完成了计算机仿真.将此方法应用于强噪声背景下的微弱周期信号检测,可以更方便直观地改变系统和信号参数,为微弱故障特征信号的提取提供了一种实用仿真系统.     

基于ICA-R的目标运动变化检测

针对实时场景下复杂背景动态变化的特点,在ICA(独立分量分析)模型的基础上,本文将带参考信号的独立分量分析(Independent Component Analysis with Reference, ICA-R)方法引入到目标跟踪环节,该算法能够检测出两帧图像之间目标运动变化而不是背景变化部分,克服了目前大多数基于简单差分模型的变化检测算法计算量大,抗噪声、抗抖动性能弱的问题.实验结果表明,这种方法能够准确地提取出实时场景中目标的运动变化区域,并具有很强的鲁棒性.     

非平稳背景噪声下微弱高频CW信号的自适应检测

在强噪声背景下,基于时频联合分析的高频CW信号检测算法性能严重下降,同时标准Kalman滤波器对非平稳背景噪声下微弱高频CW信号也失效.针对此问题,本文提出了一种基于ARMA新息模型的自适应Kalman滤波器检测方法.该方法避免了标准Kalman滤波检测CW信号时需要确定系统噪声统计特性的问题.论文根据CW信号的状态空间随机信号模型,构造了ARMA新息模型,通过在线辨识MA模型参数来估计Kalman滤波增益,从而实现了CW信号的自适应跟踪滤波.仿真结果表明,该方法能够在强噪声背景下动态跟踪CW信号时域波形,且算法简单,实时性强,可用于指导高频CW电报自动接收设备的研制.     

基于随机共振和维纳滤波的图像复原技术研究

随机共振不同于维纳滤波等传统信号处理方法,在非线性系统作用下,能利用噪声实现对强噪声背景下弱信号的处理。考虑到随机共振与维纳滤波算法的优势和不足,提出和实现了基于双稳态随机共振与维纳滤波的图像自适应复原增强算法;该算法在利用行列扫描对图像进行降维的基础上,引入拉伸变换提升图像质量;并经维纳滤波进行优化处理。仿真结果和实际应用表明:所提算法具有很好的鲁棒性,无论是复原低信噪比信号还是高信噪比信号,复原效果都优于维纳滤波和小波变换等传统复原算法和基于双稳态系统复原算法。在噪声滤除及提升图像对比度和清晰度上具有更好效果,特别是在复原被强噪声污染的信号,即信噪比很低的信号时,所提算法抑制噪声能力更强,复原效果更好。该算法克服了随机共振处理高信噪比信号效果不佳和鲁棒性差等问题,在弱信号提取,特别是强噪声和暗环境下的图像处理方面具有一定的应用前景。     

基于矢量长度的三维网格模型公有水印算法

为解决目前三维网格模型空域公有数字水印算法抵抗噪声攻击的鲁棒性较弱的问题,提出了一种新的基于矢量长度的三维网格模型空域公有数字水印算法.该算法通过修改从模型中心到顶点这一矢量的长度来嵌入水印信息,同时在水印嵌入和检测过程中,结合顶点邻域属性实现了水印的盲检测,并将一位水印信息反复嵌入使之分布到整个三维网格模型,从而消除噪声对水印产生的影响.试验结果表明,该算法的时间复杂度仅与三维网格模型顶点数成线性关系,执行速度快,鲁棒性较强,能够抵抗平移、旋转、比例变换等常见的几何变换及其组合变换,并对噪声攻击具有很强的抵抗能力,适用于实时版权验证.     

一种新的DCT域图像水印嵌入算法

提出了1种新的DCT域静态图像水印嵌入算法,该算法以二次DCT变换为基础,能够将数字水印信息嵌入到DCT域的直流系数中,并可根据人眼视觉系统(HVS)的亮度掩蔽特性,对水印嵌入强度进行动态调节．仿真实验表明,中算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如JPEG压缩,低通滤波、几何剪切、叠加噪声等攻击均具有较好的鲁棒性．     

基于扩频序列嵌入水印的音频信号研究

提出了一种基于扩频序列的音频水印新算法。利用随机序列将水印序列扩展，通过小波变换将水印信号嵌入到二层小波变换的中频系数中，因为嵌入时，利用的是小波系数多者之间的联系，所以在接收端，利用盲检测就可以将水印信号提取出来。实验结果表明该算法对原音频信号的影响极小，并且对于各种音频操作和人为攻击具有较好的鲁棒性。     

基于扩频序列嵌入水印的音频信号研究

提出了一种基于扩频序列的音频水印新算法。利用随机序列将水印序列扩展，通过小波变换将水印信号嵌入到二层小波变换的中频系数中，因为嵌入时，利用的是小波系数多者之间的联系，所以在接收端，利用盲检测就可以将水印信号提取出来。实验结果表明该算法对原音频信号的影响极小，并且对于各种音频操作和人为攻击具有较好的鲁棒性。     

基于特征点的自适应三维网格数字水印算法

针对目前三维模型水印算法在将水印嵌入三维模型后,均会使三维模型产生局部失真问题,文章提出一种自适应三维网格水印算法。通过特征点提取算法将模型的特征点提取出来,按其模长进行分组,将每组顶点的模长序列进行一维DCT变换到频域,在频域信号上加入水印,使嵌入的水印具有不可见性。实验结果表明,该算法对仿射攻击、网格简化、加噪声和剪切攻击以及它们的联合攻击具有较好的鲁棒性,同时有效地控制了由于嵌入水印对几何模型造成的局部失真现象。     

一种基于CT-SVD的鲁棒水印算法

提出了基于Contourlet变换(CT)和奇异值分解(SVD)的水印算法.与通常直接将水印嵌入至系数中的CT算法不同,选择了CT域低通子带的部分最大系数构建矩阵,对该矩阵进行奇异值分解,经Arnold置乱后的水印结合人眼视觉特性(HVS)被自适应地嵌入至奇异值中.实验结果表明,算法保证了极高的峰值信噪比(PSNR),并且体现了对缩放、JPEG压缩、剪切、滤波等攻击很好的鲁棒性.     

一种基于离散余弦变换和奇异值分解的数字水印算法

提出了一种新的基于离散余弦变换和奇异值分解的水印算法,其所嵌入的水印图像是灰度图像,增加了嵌入的信息量,能够满足数字水印系统的透明性和鲁棒性要求.在该方法中,置乱技术用于水印图像隐藏的预处理和后处理,更加保障了数据的安全性.实验结果表明,该算法对于JPEG压缩、噪声等具有鲁棒性,尤其对于几何攻击如旋转、剪切等具有很好的鲁棒性.     

基于子采样方法的鲁棒性水印算法

提出了一种新的基于子采样的图像数字水印算法．随机产生的水印信号被分别嵌入到离散傅里叶变换后的各子采样图像中,利用各子采样图像间的相似性特征,能够有效地提高水印算法的检测性能．理论分析表明,本算法能够在不降低宿主图像质量前提下,使得实际嵌入水印强度达到扩频水印方法的4倍,从而有效地提高算法的鲁棒性．数值试验结果说明,同传统的扩频水印算法相比,本文水印算法对多种攻击具有更好的鲁棒性．     

基于双重小波系数集的音频水印算法研究

提出一种基于双重小波系数集的音频水印算法,定义了双重小波系数集.对原始音频信号进行小波分解后,根据双重小波系数集内两个元素间的相互关系,对双重小波系数集进行选择并将其分成两类从而嵌入和提取水印.同时利用shuffle算法对水印序列进行置乱,以提高系统的安全性.实验结果表明,该算法对原音频信号影响极小,并对于各种音频操作和攻击,如重采样、重量化、低通滤波、Mpeg编码、Gaussian噪声等具有较好的鲁棒性.     

A novel audio watermarking scheme using multiscale wavelet modulation

A novel audio watermarking scheme to embed robust and inaudible watermarks for the purpose of copyright protection is proposed. The key innovation is to add time-frequency redundancy into watermark signals by multiscale wavelet modulation. In order to maximize the watermarking strength within perceptual constraints, the signals synthesized from different scales are masked using a frequency auditory model, respectively, and then intergrated to form the final watermark signal. The detection structure is built using the redundancy in watermark signals, and the performance is further enhanced by modeling the statistical behaviors of wavelet coefficients as generalized Gaussian distribution. The use of original audio signal is not required in watermark detection. The experimental results show that our approach can achieve not only good transparency but also satisfying robustness to common audio manipulations.