基于小波变换极大模算法的数字水印技术

提出一种新颖的在小波变换极大模域中嵌入的基于多尺度边缘的数字水印方法。利用小波变换极大模表示的几乎完全重构和奇异性刻画等优点来得到图像的一种稀疏表示,其中系数较大点表示了图像之中的感知重要的结构性边缘。因此,给定一幅图像,首先计算其二进小波变换,它的两个部分分别和该点处梯度向量成比例,则可以得到该点处的模和幅角信息,通过沿幅角给定的方向寻找模值的局部极大值来得到图像的多尺度边缘。通过取阀值和选择正Lipschitz指数的点来选取嵌入位置,将视觉可识别的图形冗余地嵌入到多尺度边缘中而保留幅角信息不变,经过逆小波极大模变换就可得到嵌入了水印信息的图像。实验结果表明该方法具有较高的保真度和极强的抗有损压缩的能力。     

一种基于离散小波变换的数字水印技术

针对图像软件对宿主图像进行JPEG有损压缩、缩放、锐化等常见编辑操作会对嵌入的数字水印造成无意攻击,导致水印信息提取困难的问题,提出一种的基于离散小波变换技术的改进数字水印技术.首先考虑到JPEG标准压缩算法对亮度分量全保留的原理,选择宿主的亮度分量嵌入数字水印信息,以增强鲁棒性;然后根据人类视觉系统原理：人类对45°角分量最不敏感的原理选择YUV颜色模型中的Y分量的二级小波分解的对角区域cD2作为水印嵌入区;并在算法中通过控制嵌入信息强度满足了水印的隐蔽性.最终的实验结果表明该算法对JPEG有损压缩具有很强的鲁棒性,并对缩放、锐化、模糊和旋转等几种常见图像处理造成的无意攻击具有一定的鲁棒性.     

基于小波变换和小波神经网络的3D遮挡人脸识别方法

提出一种基于小波变换和小波神经网络的3D遮挡人脸识别方法.首先,对待检测人脸的深度图像进行小波变换,计算各层小波变换系数与数据库中平均人脸深度图像的小波变换系数之间的距离,通过阈值分割得到遮挡区域的二值掩膜,进而得到人脸的遮挡区域;然后,对非遮挡区域提取小波变换系数,构建小波神经网络分类器,依据小波网络的人脸空间距离进行3D遮挡人脸识别.仿真实验表明,该文方法对3D人脸的有意遮挡和无意遮挡的鲁棒性强、识别性能好.     

基于小波变换的图像压缩方法研究

图像压缩是用最少的数据量来表示尽可能多的原图像信息的一个过程.利用原始图像在经小波分解后,能量大部分聚集到低频子图,所以使不同分辨率级能量分布不均匀,从而提高了图像压缩的效率和重建图像的质量.实验证明,小波变换是一种有效的图像压缩方法.     

基于小波变换和相模变换的电力电缆故障测距

通过将小波变换与相模变换理论相结合,提出了电力电缆故障测距的方法,采用新的相模变换不仅可避免传统行波方法中存在受故障起始角影响的问题,而且单一模量能够反映所有故障类型．仿真结果表明,该方法有很高的测距精度,是可行的．     

基于连续小波变换的功率谱估计方法

利用连续小波变换的带通特性,参照功率谱模拟估计方法的思路,对信号进行功率谱估计。介绍了基于连续小波变换的功率谱估计的基本原理,给出程序流程和仿真结果,讨论其特点,并与基于FFT的谱估计方法进行了比较。     

小波变换的一个注记

本文给出一个新的定义小波变换的方法,此方法可根据不同的实际问题,调节α与β的值,使小波变换的正变换与逆变换达到平衡．     

基于连续小波变换去除奇异信号方法

提出了高维小波变换的一般形式,在一系列的多维小渡变换中,选择一个适当的小波变换,对小波正变换和逆变换进行离散,构造简单易行且有效的数值计算方法．仿真实例表明:对同时带有白噪声和野值的二维信号进行离散的小波正变换和小波逆变换处理,可以彻底地去除信号中白噪声和野值,重建原有信号．     

基于小波变换的图像去噪技术

利用小波变换中的不同尺度特性对确定信号具有的"集中"能力,提出了基于小波变换的去噪方法。通过在不同尺度上选取适当的阈值,对大于和小于该阈值的小波系数进行相应的处理,其目的是尽量去除由噪声产生的影响,最后由处理后的小波系数对信号进行重构,以得到去噪后的信号。     

基于小波变换图像压缩技术的研究

介绍了小波变换理论,利用小波变换实现图像压缩,指出了小波变换的优越性,根据图像压缩性能的评价标准与传统的DCT变换压缩图像作了比较,结果表明:基于小波变换图像压缩方法的性能要优于DCT变换.     

一种支持向量回归机的音频水印算法

为了同时保证算法的不可感知性与鲁棒性,提出了一种新的支持向量回归机音频水印算法．该算法首先对音频进行小波变换,然后选取稳定的低频系数的相邻均值向量、左邻域斜率向量、右邻城斜率向量作为支持向量回归机训练模型,利用支持向量回归机训练模型嵌入和提取水印信息．仿真实验表明,算法对常规的信号处理及攻击均具有较好的鲁棒性,与经典的基于小波变换的量化算法相比,具有很好的不可感知性,另外,在水印检测时不需要原始音频,实现了水印的盲检测．     

基于小波包分解变换的图像数字水印嵌入算法研究

介绍了一种改进的基于小波包分解的自适应数字水印算法.该算法首先对水印图像作预处理置乱,然后对宿主图像进行3层小波包分解变换.在水印嵌入算法中,提出一种基于人类视觉特性(HVS)和小波包基的自适应水印嵌入算法.该算法引入人类视觉特性和基于小波包基的多分辨率嵌入技术,以达到更好的抗攻击鲁棒特性和视觉效果.     

一种基于傅里叶变换的运动图像全盲认证方法

利用运动图像傅里叶变换幅度谱的带状调制特性,提出一种针对运动图像的全盲认证方法,实现了对运动图像经过修改、移动、区域填充以及非运动图像上填充运动图像块两种情况下的篡改区域检测与定位.实验验证了其有效性及对噪声的鲁棒性.     

小波变换视域下CDMA图像盲水印算法研究

该文提出了一种盲扩展谱水印算法,在小波分解的多层图像中通过嵌入的方式将水印信息放置于其系数中,再将图像小波变换的结构进行客观的分析,把信息同构拓展谱加入到HL与LH的子带中,在水印的鲁棒性与透明性中,通过将噪声视觉函数进行加入,从而进行了平衡,提高了信息隐藏的安全性.并运用CDMA理论对于水印忙提取进行了有效的实现.在研究分析中发现,该方法用于普通的图像处理有着非常好的效果,特别是在JPEG图像的压缩中和噪声的多重攻击中鲁邦效果非常好.     

球坐标系下的小波图像去噪方法

介绍一种新的小波图像去噪方法，该方法首先将图像二维小波分解后的3个高频分量进行球坐标变换，然后对其径向分量r进行收缩去噪处理，与传统的直接收缩去噪法相比具有算法简单、工作量少等特点．仿真结果表明，该方法去噪效果良好．     

基于归一化图像的小波域水印算法

提出了一种基于小波变换的抗几何攻击数字图像盲水印算法.首先本算法以基于矩的图像归一化技术和不变质心理论为基础,获得嵌入水印的兴趣区域.其次,将得到的兴趣区域分成4块,分别对其进行小波变换后将其中3个低频子带嵌入水印,而将另一个低频子带计算量化步长.然后,将水印利用量化调制方式自适应地嵌入到小波域的低频系数.实验结果表明,该算法不仅具有较好的不可感知性,而且对几何攻击和常规信号处理都具有较好的稳健性.     

基于心理声学模型数字音频水印算法

提出了一种将心理声学模型和小波变换、离散余弦变换相结合的数字音频水印算法,根据人耳听觉系统的掩蔽效应,计算载体音频信号的掩蔽阈值.为了消除图像水印的像素相关性,首先对水印图像进行置乱,以增强水印信号的安全性.然后将水印信号嵌入到小波变换近似分量的DCT变换域中,嵌入强度由掩蔽阈值自适应控制.仿真实验结果表明：该算法隐藏水印具有很强的不可感知性;叠加了水印的音频信号对数据压缩、加噪、重新采样、重新量化、低通滤波等常用的音频信号处理技术具有很好的鲁棒性.