基于DWT和SVD的鲁棒零水印算法

为了解决传统水印算法需要平衡鲁棒性和不可见性矛盾的问题,提出一种用DWT和SVD构造零水印算法的方案.利用SVD分解后U、V矩阵第一个列向量被攻击后具有稳定性的特点,采用DWT使低频区域能量集中,再使用SVD分解获取U、V矩阵.通过比较U、V矩阵第一列向量的方式保证了水印的鲁棒性.同时对数字水印进行Arnold变换,既可隐藏水印信息,又可提高水印信息的安全性.由于算法采用零水印方式,故拥有良好的不可见性.实验结果表明,该算法拥有较高的鲁棒性,并且简单易行.     

基于SVD的数字水印算法及相似性度量方法的改进

在基于奇异值分解(SVD)算法的基础上,提出了一种基于Strassen矩阵乘法的奇异值分解水印算法;提供了原图像和水印图像的相似性度量方法;给出了该算法与SVD及Block-SVD算法的时间对比分析.实验结果表明:该算法的鲁棒性强,速度快,效率高.     

基于SVD和伪随机循环链的图像认证水印算法

针对矩阵的行列互换使得奇异值分解(SVD)后的奇异值不变,从而由奇异值直接产生水印安全性不高,以及基于SVD的图像认证水印算法把块水印嵌入本图像块的最低有效位,从而很难抵抗矢量量化攻击,提出了基于SVD和由Logistic混沌系统构成伪随机循环链的图像认证水印算法.首先通过Logistic混沌系统调制图像,使得图像矩阵唯一,然后将调制后图像块奇异值生成的块水印嵌入伪随机循环链对应图像块最低有效位.实验结果显示,该算法提高了水印的安全性,不仅能够准确定位,而且可以有效抵抗矢量量化攻击.     

四进制小波变换与SVD相结合的水印算法

利用四进制小波变换的多频段特性和奇异值分解的稳定性以及临近像素的相似性,提出了四进制小波与奇异值分解SVD相结合的水印算法,实现了水印数据的嵌入.首先,宿主图像进行四进制小波变换;其次,对低频区域进行分块,计算各个分块的均值,并将这些均值存储在一个矩阵中,对此矩阵进行奇异值分解;最后,在分解所得矩阵中嵌入水印数据.该方法的水印提取不需要原始载体图像和原始水印图像.实验验证了该算法的不可见性,并对常见的攻击具有很强的鲁棒性.     

基于分块SVD变换域下的图像盲水印算法

提出了一种新的基于分块奇异值分解(SVD)和离散小波变换(DWT)的数字图像盲水印算法. 该算法充分利用了SVD和DWT的特性,首先对原始图像分块进行SVD分解,提取每一块主要的奇异值进行小波变换,最后采用量化的方法将Arnold置乱后的水印嵌入到小波域的LL子带. 经过实验,该算法能够实现水印的盲提取,能够对JPEG压缩、椒盐噪声干扰、高斯噪声干扰、图像剪切等有较好的鲁棒性.     

单光子发射断层成像的奇异值分解重建算法

为了抑制单光子发射断层成像(SPECT)中噪声的影响,提高重建图像的质量和定量精度,应用奇异值分解(SVD)方法进行图像重建。对人体胸腔模型进行Monte-Carlo模拟计算,生成三维SPECT系统传输矩阵和模拟投影图像,求解系统传输矩阵的广义逆矩阵。在有噪声情况下,存在最佳保留奇异值数目,使重建图像质量达到最优。最佳保留奇异值数目的不同体现了噪声的差异。与常规重建方法进行比较,SVD重建算法具有更好的噪声抑制和重建图像质量,是一种值得关注的SPECT图像重建算法。     

图像及声音的数字水印嵌入研究与实现

介绍了小波SVD数字水印嵌入算法,它可以实现多媒体信息的版权保护·深入地分析了图像、声音文件格式,使用小波SVD算法实现图像、声音的水印嵌入,并通过计算矩阵之间的相关性来实现水印的检测·给出了图像和声音文件的数字水印嵌入及检测实验结果·通过数据比较找出小波SVD算法中各系数与生成水印之间的联系,从而证实了数字水印技术的可行性并指出了如何选择合理水印的方法     

一种基于圈基的谱匹配算法

提出一种基于圈基的谱匹配算法.利用两幅待匹配图像的特征点分别构造一组圈基,根据圈基构造赋权邻接矩阵,并进行SVD分解,然后利用分解所得到的特征向量构造反映特征点之间匹配程度的关系矩阵和匹配概率矩阵,最后通过交替归一化将匹配概率矩阵转化为双随机矩阵的形式以获得匹配结果.模拟与真实图像实验结果均表明该方法具有可行性和有效性.     

块Hankel矩阵快速低秩估计及在地震信号中的应用

通过利用BHHB矩阵(复数块Hankel矩阵)的结构特点,提出了快速稳定的对BHHB矩阵进行SVD(奇异值分解)分解的方法.该方法首先进行Lanczos二对角化,若是对称BHHB矩阵,则进行三对角化来保持对称性;然后利用Twisted分解方法对实二对角方阵(或对称三对角矩阵)进行SVD分解.此快速SVD算法的优势在于,Lanczos分解过程中使用了新的BHHB矩阵与向量的快速乘法,该乘法通过1维FFT(快速傅里叶变换)代替多维FFT,在加快计算速度的同时减少了存储量;而后Twisted分解采用部分SVD而不是整体SVD,从而节约了计算时间.数值试验结果表明,快速SVD算法大大提高了计算效率,减少了存储空间;地震信号的实验结果说明,Cadzow滤波方法比目前常用的预测滤波技术效果更好,结合快速SVD算法后,能够快速有效去除信号中的噪声.因此,块Hankel矩阵的快速SVD分解算法在地震信号处理和其他涉及块Hankel矩阵的实际应用中,尤其是解决大规模问题方面,有很好的发展前景.     

DCT与SVD相融合的抗剪切攻击水印算法

为了提高水印系统抗剪切攻击的能力,设计了多变换域相融合的抗剪切水印算法.该算法中,用在宿主图像的每个分割区域中提取经DCT变换的最大系数值构成矩阵,再在此矩阵的SVD变换域中植入已加密的水印信息.实验结果表明,DCT与SVD相融合的水印算法不仅能够完全抵抗单一的剪切攻击,而且对常规图像处理和局部剪切联合攻击的抵抗性也较强,甚至在经过多个联合几何攻击后仍能提取清晰的水印.