基于压缩感知的数字图像认证算法研究

基于压缩感知相关理论,提出一种新的算法.将图像分成许多小块,观测这些小块图像得到压缩感知观测值,然后引入消息认证码算法,利用观测值得到图像摘要,把图像摘要通过量化索引调制法作为水印进行图像小波区域的嵌入,之后对于水印进行提取,将图片恢复.利用压缩感知理论将图像进行随机投影,再把水印和图像摘要进行比较,这样就实现了图像的篡改检测与图像认证.根据实验研究证实,此算法对局部篡改的检测功能较强,算法的隐蔽性很好,图像在经过图像认证后,能够进行无损恢复.     

基于混沌算法的数字图像加密技术

通过Logistic混沌映射产生混沌特性的序列,将混沌序列应用到数字图像加密解密技术中。混沌序列的值与数字图像灰度值进行了异或加密运算,后实现了改变数字图像灰度值,从而实现了数字图像的混沌加密。经过MATLAB仿真实现了加密的过程,仿真结果利用直方图,加密前后图像相邻像素值的相关性,密匙的安全性分析。表明了这种基于混沌算法的加密系统具有良好的安全性,快速性。     

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.     

基于数字图像直方图均衡化改进算法的设计研究

分别对基于抛物线调整的直方图、基于比例的直方图均衡化算法改进,并进行MATLAB的仿真设计。研究结果表明,基于抛物线的直方图均衡化改进算法和基于比率的直方图均衡化改进算法能够更加有效地改善灰度图像的对比度和灰度动态范围。基于比率的直方图均衡化改进算法可以保证输出图像的灰度变化范围,能相对减少图像灰度级的合并。     

数字图像中的水印算法研究

提出了运动图像专家组MPEG视频解码过程中的一种水印嵌入算法.这种算法在视频图像解码算法分析的基础上,引入水印嵌入和DCT水印调整优化算法,据此完成视频图像的准确性和可靠性验证,这种算法能够更加有效的将水印信息嵌入到视频图像信息中,降低了整体算法复杂度.     

基于DWT的数字图像公开水印算法

讨论了在变换域中的基于DWT数字图像公开水印技术,以基于位平面的思想,在小波多分辨率分解后的各子图中嵌入多个相同版本的水印信息,再基于统计的原理提取水印.实验表明此算法效率较高、鲁棒性较强、透明性较好.     

基于QIM的数字图像盲水印算法

提出了一种DCT域量化索引调制水印算法.水印嵌入在经过像素置换的相邻图像块DCT系数的差值上,根据二值水印的信息位对该差值进行正/负调制,从而实现水印的嵌入.为了平衡不可见性和鲁棒性的要求,根据人类视觉系统的掩蔽特性及图像局部特征对不同嵌入点的嵌入强度进行自适应调整,在确保视觉质量的前提下,得到良好的水印性能.实验结果显示该算法对各种常见图像处理具有良好的鲁棒性.     

基于DDWT的复合型数字图像水印算法

提出了一种鲁棒性数字水印和脆弱性数字水印相结合的复合式水印算法,具有较好的双重保护性能,即用于版权认证方面的鲁棒性数字水印和用于图像内容保护的脆弱性数字水印.首先,对原始图像进行DDWT和SVD变换在频域中嵌入鲁棒性数字水印;然后.,在空域中嵌入脆弱性数字水印.仿真实验表明,该算法具有很好的应用前景.     

基于BMP数字图像的信息隐藏算法

研究了基于BMP（位图文件格式）的数字图像信息隐藏技术，分析了位图图像格式。在传统LSB（最低有效位）算法的基础上，对能隐藏秘密信息的容量和隐藏位置作了改进。理论分析和实验证明，该算法信息隐藏的容量比其他算法多，并具有较好的不可攻击性。     

鲁棒性数字图像水印算法研究

为了有效保护多媒体信息的版权,研究利用离散余弦变换的算法对整个数字水印图像进行数字变换,将水印加栽在中低频分量上以保护原多媒体信息,对数字水印图像的嵌入、提取和攻击进行鲁棒性测试,试验表明该方法不仅可以从攻击后的图像中完整提取水印,而且水印的鲁棒性及抗攻击性较好,可经受一定程度的有损信号处理和一般的数字几何变换,有较强的推广价值．     

基于BP神经网络的数字图像边缘检测算法的研究

指出了传统边缘检测算子算法的不足，提出了一种利用基于BP神经网络的数字图像边缘检测算法，即利用传统边缘检测算子检测出来的图像中像素的灰度的不同比例作为学习训练图像，进行神经网络的学习训练，改变神经网络的结构参数得到神经网络的模型参数，最后给出了BP神经网络实现图像边缘检测的实验研究结果。从实现中可发现，将人们关于边缘特征的先验知识包含在内进行数字图像的边缘检测，能够取得比较好的效果。     

基于小波变换域的数字图像水印算法的研究

利用遗传算法来快速地计算嵌入水印的最佳能量，提出了一种新的小波域数字图像水印算法，进行信息的嵌入，实验结果表明使用这种方法能更好的保证水印图像的不可见性与鲁棒性达到平衡。     

基于LabVIEW的光伏发电系统MPPT算法研究

针对光伏阵列的非线性问题,提出了一种快速、稳定且能够全局寻优的最大功率点跟踪算法。该算法首先将粒子群优化算法改进,使其能够在一定的迭代次数下稳定、全局地更新所有粒子的速度和位置,接近最大功率点;第二步采用以Fibonacci数列作为步长改变依据的变步长扰动观察法并将其优化,使其快速得到功率的最佳解。利用LabVIEW软件搭建了模型并仿真,验证了算法在精度与速度上的大幅度提升,确定了算法的先进性和可行性。     

基于MATLAB的音乐旋律二维可视化方法

音频可视化是信息可视化的重要分支,音乐是最具大众性和普遍性的音频信息,乐谱描述音乐的特点是专业性强,形式抽象。为了有利于音乐的展示,提出将音乐进行二维图形映射的可视化处理方法。旋律是音乐的基本要素,主要包含音高、时值和响度等特征,将音乐的旋律进行数据化,绘制二维图形,可以增强人们对音乐的感觉和认知。音频数据受到采样频率和分割帧的影响,会产生大量的过程性数据。MATLAB提供音频处理函数和大规模数据的分布式并行处理功能,可以完成音乐旋律二维可视化的实时处理。利用傅里叶变换提取音乐旋律的基本特征,形成音高、时值和响度等音乐特征向量矩阵,编制程序完成旋律二维可视化图形的自动绘制。     

基于DEM的等高线生成算法研究

随着高精度DEM的生产水平日益提高与应用逐渐广泛,利用DEM自动、快速、准确的提取等高线已经成为测绘数字产品生产中广泛使用的一种重要方法.如何通过算法优化并改进等高线的生产工艺,便成了加强生产能力与提高产品质量的一个有效途径.通过对传统算法的学习与挖掘,深入分析了DEM生成等高线的机理与细节,并提出了在特殊地形有效保证等高线精度的方法,对等高线生产的自动化、准确化、便捷化起到了积极的作用.     

基于神经网络自联想的数字图像水印算法

基于神经网络自联想记忆功能,提出了一种新的数字图像水印算法.首先将水印信息存储到神经网络中;再将其分别嵌入到原始图像小波分解的近似系数分量和细节系数分量中,采用嵌入水印过程的逆过程提取水印;最后利用神经网络对提取出的水印图像进行后处理.实验结果表明所提方法在满足水印的不可感知性的前提下,对多种攻击,如JPEG压缩、加性和乘性噪声干扰、滤波、剪切等具有较强的鲁棒性.     

基于MATLAB的数字图像小波变换算法比较

小波变换是数字信号处理中非常有力的一种工具,本文通过阐述基于MATLAB的小波变换的软阈值 降噪方法,旨在展示小波变换在图像噪音消除方面的实际运用以及前景．通过使用傅立叶变换算法和小波变 换算法对同一幅图像进行降噪处理的比较,可以看出:小波变换的主要特点就是能够提供局部细化与分析的 功能,小波变换降噪算法具有很强的实用性．     

基于SVM的数字图像水印检测算法设计

分析了数字图像水印检测面临的问题,结合SVM的特点,提出了一种新的数字图像水印检测算法。     

基于三维仿射变换的数字图像置乱算法

针对数字图像的特点,基于有限整数域上的二维置乱变换、仿射变换和整数提升变换,提出了适用于任意大小、任意长宽比图像的三维置乱加密算法.考虑了变换矩阵中部分参数取负整数或小数的可行性,明确给出了参数的具体设置方法.该算法引入实数作为参数,扩展了参数选择范围;置乱像素位置的同时改变像素值,改善了置乱效果,加大了置乱周期,提高了数字图像的安全性.