基于IWT和广义差值扩展的可逆水印算法

针对传统差值扩展可逆水印算法的缺陷,提出了一种基于整数小波变换(IWT)和广义差值扩展的可逆水印算法。它将原始图像划分成4×4大小的互不重叠的像素块;计算各分块的近似平滑度值,该值在水印嵌入前后保持不变;将所有分块按平滑度值进行排序;根据水印信息量,依序选取适当数目的分块;对所选取分块进行整数小波变换,在变换后的低频部分利用广义差值扩展法嵌入水印信息,在高频部分通过数据压缩嵌入水印辅助信息。实验结果表明,该算法在减小图像失真的同时,提高了信息嵌入量,另外在同等水印嵌入量下,该算法的PNSR高于常见的一些算法。

基于IWT和HVS的彩色图像数字水印算法

针对目前大多数图像水印技术是关于灰度图像并且基于离散小波变换的。提出了一种基于整数小波变换(IWT:Integer Wavelet Transform)和人类视觉系统(HVS:Human Visual System)特性的彩色图像数字水印算法。本算法根据原始彩色图像的整数小波系数高、低频分量的特点,选择彩色图像的YIQ色彩空间的Y分量嵌入水印,利用人类视觉系统的特性,将二值水印图像加密后嵌入到Y分量的整数小波系数中。实验证明,该算法对锐化、JPEG2000压缩和旋转等图像处理均具有很强的抵抗能力,复杂度较低,实用性较强,更好地兼顾了水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾。

基于IB-IWT实时图像压缩的FPGA设计与实现

针对内插双正交整数小波变换(IB-IWT)的实时图像压缩特点,提出了一种FPGA设计方案.首先通过分析IB-IWT算法的特点,给出了适合硬件实现的实时图像压缩方案.然后选取高端FPGA作为硬件处理平台,对图像压缩的小波变换、小波系数编码及其小波变换的边界处理和有限字长效应等关键技术进行了研究,提出了适合于FPGA的(5,3)小波变换的快速实现方法及其小波系数的编码方法.最后,利用FPGA对图像进行了压缩.该设计方案整合标志位图思想和并行SPIHT算法结构的优势,充分利用了FPGA内部的丰富资源.实验结果表明,该方案以其低计算复杂度、低内存需求量和高实时处理速度等特点成为实时压缩算法硬件实现的优选方案.

基于AEEMD与IWT的电磁辐射信号去噪研究

为在复合煤岩受载破裂电磁辐射(EME)特性研究中更加精准地采集电磁辐射信号,提出了自适应集合经验模态分解(AEEMD)与改进小波阈值(IWT)相结合的电磁辐射信号去噪算法,弥补了传统小波去噪对小波基存在选择性的不足。分别采用IWT算法、EMD结合改进小波阈值(EMD-IWT)算法及自适应EEMD结合改进小波阈值(AEEMD-IWT)算法对Bumps和Quadchirp两种加噪信号进行去噪仿真;将三种去噪算法嵌入自主研发新型煤岩电磁辐射采集系统中,采集复合煤岩受载破裂电磁辐射信号并去噪,仿真与实验结果证明:AEEMD-IWT电磁辐射去噪算法去噪性能优越、使用范围广、实用性强。

基于IWT-SVD和BRISK的鲁棒图像水印算法

目的针对数字图像水印中传统奇异值分解算法存在的提取水印对角线失真和目前的特征点匹配算法速度慢引起抗组合几何攻击性能弱问题,提出基于IWT-SVD和BRISK的鲁棒图像水印算法。方法该方案是将Logistics混沌映射置乱的水印嵌入宿主图像IWT变换后进行SVD分解的矩阵中,然后运用BRISK算法完成失真图像的几何校正,最后根据提取的水印图像特性,用邻域平均法进行对角线元素修正。结果嵌入水印后PSNR高于42 dB,在各种常规信号处理和组合几何攻击下,NC平均值在0.95以上,提取出的水印对角线失真问题得到明显改善。结论实验结果表明,该方案能提高图像特征点的匹配速度,性能得到增强,水印不可见性较好,进一步提升了图像的鲁棒性。

基于IWT和HVS的彩色图像盲水印算法

针对目前大多数图像水印技术是关于灰度图像并且基于离散小波变换的研究,提出了一种基于整型小波变换(Integer Wavelet Transform,IWT)将彩色数字水印嵌入到彩色宿主图像中的算法。采用YCbCr色彩空间的Y分量嵌入水印,利用人类视觉系统特性(Human Visual System,HVS)实现彩色水印嵌入位置的自适应确定;彩色水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验证明,嵌入水印后的图像具有很好的不易觉察性,并且对常见的图像处理操作具有很强的鲁棒性。

基于IWT的自适应迭代混合图像隐藏算法

从提高图像变换域信息隐藏算法的隐藏容量角度出发,将迭代混合的思想扩展应用到整数小波变换域,实现了一种新的自适应迭代混合图像隐藏算法。该算法采用整数小波变换,克服了传统小波变换域图像隐藏算法存在的边界误差和舍入误差问题,同时充分考虑人眼视觉特性,有效协调了不可见性和鲁棒性之间的矛盾。实验结果表明算法隐藏容量大,同时具有好的不可见性和鲁棒性。

基于IWT和SVD的数字图像水印算法

针对传统SVD域数字图像水印算法存在过高虚警率的问题,提出了一种基于IWT和SVD的数字图像水印算法。算法先对载体图像进行1级IWT分解得到4个子带,然后对4个子带进行SVD变换,把水印图像信息直接嵌入到载体图像4个子带的奇异值中。在水印嵌入过程中提出了一种数字签名认证机制,利用生成的数字签名在水印嵌入的同时完成数字签名的嵌入来加密含水印的图像。在水印提取之前,先对数字签名进行验证来避免虚警的问题。实验表明,算法具有良好的视觉性和抵抗各类攻击的鲁棒性。

基于Logistic混沌映射和IWT-SVD量化的盲鲁棒水印算法

为了提高数字水印的鲁棒性以及水印嵌入位置的保密性,提出了一种基于Logistic混沌映射和整数小流变换—奇异值分解(IWT-SVD)量化的盲鲁棒水印算法:对二值水印图像进行Arnold置乱,对原始载体图像进行8×8分块,利用生成的Logistic混沌序列选择嵌入水印的图像块,充分保证了水印嵌入位置的保密性;对选中的图像块进行二级IWT分解,对得到的二级低频子带系数进行SVD;将置乱后的水印信息嵌入。算法不需要原始载体图像,实现了水印的盲提取,更具实用性。仿真实验结果表明:算法对常规图像处理操作、压缩攻击和剪切攻击均具有较强的稳健性。

IWT应用于无损数字图像压缩的快速算法

数字图像的无损压缩是一个新兴的研究热点。在传统的熵编码基础上引入整数小波变换可以使得图像的压缩比有一定的提高。利用整数小波变换空间上的非相关性,采用效率优先的算法和位分裂的编码技术,可以使得图像的处理速度有非常大的提高。

基于IWT和FCM的曲线矢量数据压缩方法

矢量数据压缩对于GIS数据的存储、网络传输以及在移动设备中的使用都具有重要意义。在此通过对曲线矢量数据特点的分析,提出基于整数小波变换的矢量数据压缩方法。压缩方案包括3个主要流程:矢量数据整型化。曲线矢量数据具有相邻坐标点间坐标值大小差别不大的特点,将坐标点间的差值转换为整型的偏移量,用偏移量表示矢量数据的坐标点,利用整数小波变换处理偏移量序列。实验表明,偏移量序列经过整数小波变换得到的小波系数序列在空间分布上更加集中,适合使用高效的编码压缩方法;对变换后的小波系数进行编码压缩。在此使用模糊C均值聚类字典法编码实现了曲线矢量数据的有损编码。通过实验和其他压缩算法结果的对比,该方法具有压缩比较高,失真小的特点。

基于Logistic混沌序列和IWT的可逆水印算法研究

为了能够满足提取水印后准确恢复出原始图像,利用IWT可实现图像的无损重构和Logistics混沌序列随机性、遍历性等特性,设计基于Logistic混沌序列和IWT的可逆水印算法。算法对载体图像进行整数小波变换分解,在低频子带LL中利用Logistics混沌序列水印嵌入位置。实验表明,该算法不可感知性好,水印嵌入容量较大,算法复杂度低,运行速度快,对剪切攻击等也显示出较好的鲁棒性。

论我国内河水运协调发展

协调发展是可持续发展的内核,是国际学界研究的持续热点。内河水运是流域社会经济背景下综合运输与水资源综合利用体系的重要组成部分,是我国及各国实现资源节约与环境友好可持续发展的战略重点。在协调发展的内涵的基础上,结合德国成功的发展经验,探究了我国内河水运体系与国家战略,流域经济、水资源综合利用体系,综合运输体系,自身体系协调发展的意义与要素、存在的问题与原因,一一对应的对策与建议,以期促进我国内河水运快速协调发展。

基于谱间DPCM和整数小波变换的超光谱图像无损压缩

分析了干涉成像光谱仪所获取图像的谱间和空间相关性,提出了一种混合无损压缩方案.首先进行谱间DPCM预测,再对残差图像采用整数小波变换,最后对小波系数进行二值自适应算术编码.实验结果表明,该算法可实现无损压缩,压缩比平均可达2.018,较二维整数小波变换算法提高40.3%.并且算法复杂度较低,只有加减和移位运算,易于硬件实现.

基于小波提升与Sobel膨胀特征提取的零水印版权认证方案

为了对数字媒体作品的版权信息进行有效的保护,在Chen和Chang提出的零水印版权认证系统方案的基础上,利用基于提升算法的Haar整数小波变换和带有膨胀操作的Sobel特征检测方法,对零水印签名和验证过程的特征提取方式进行了改进。通过适当选取阈值参数,对比三种算法在不同种类信号处理攻击下的性能,改进的零水印系统方案对于模糊、噪声、有损压缩、剪切、锐化、旋转和缩放等攻击模式具有良好的鲁棒性。仿真结果进一步验证了算法的有效性能。

DPCM与小波变换结合的医学图像无损压缩

为了解决经典无损压缩方法效率较低的问题,提出了改善医学图像无损压缩效率的方法,并对此方法的原理和算法实现作了详细的介绍和分析.简述了医学图像无损压缩的基本步骤,对差分脉冲编码调制(DPCM)在无损压缩中的作用进行了分析和实现,并在此基础上,提出将整数小波变换与DPCM相结合的医学图像无损压缩方法.通过对比和分析实验结果可知,采用该方法进行的医学图像无损压缩具有算法简洁、压缩比高,实用性强等特点.

基于感兴趣区的图象近无损压缩

无损感兴趣区 (L ossless Region of Interest(ROI) )图象压缩方法 ,即在感兴趣区采用无损压缩 ,而在其他区域采用有损压缩 ,从而保证了重要信息不丢失 ,并尽可能提高图象的压缩比 .在整形小波变换 (IWT)和嵌入式零树编码的基础上 ,实现了无损感兴趣区 (L ossless ROI)的图象近无损压缩 .并提出了一种小波变换域形状编码算法——树映射形状编码 ,同时给出了算法的原理及实现 ,并进行了相关实验 ,实验结果表明 ,该算法能够提高压缩效率 。

基于整数小波变换和SPIHT编码的录波数据压缩算法

提出了基于整数小波变换和多级树集合分裂SPIHT(Set Partitioned in Hierarchical Tree)编码的电力系统录波数据压缩方法。首先对故障录波数据进行整数小波变换,再对变换后系数量化,然后进行一维SPIHT编码形成嵌入式码流,便于系统根据通讯线路的负荷情况灵活控制传输码率。整数小波变换运算速度快,节约内存,易于DSP实现。SPIHT编码方法形成的码流易于实现可变码率。仿真结果验证了该方法的有效性。

利用综合特征提取的数字图像版权保护算法

为了有效地保护和验证数字媒体作品的版权信息,提出一种区别于传统嵌入式鲁棒水印的数字水印算法.算法中所提取的特征是由区域亮度和纹理特性所组成的综合特征,其中亮度特征的提取利用了扩展盒中脑神经网络(gBSB)的聚类功能,对于区域的纹理特征,则是通过分析其直方图统计矩来提取的.仿真结果表明,该水印方案对于常规的信号处理及几何变换攻击具有良好的鲁棒性,是一种实用的、有效的数字图像版权保护水印算法.

DPCM与EZW混合编码在医学图像中的应用研究

现代医疗成像设备产生了大量高价值的医学图像,如何对信息进行有效的存储、查询以及网络传输是一个亟待解决的问题。利用整数小波变换和零树编码算法对医学图像进行了压缩研究,在对嵌入零树小波编码(Embedded Zero-tree Wavelet,EZW)算法研究的基础上提出一种基于小波系数的嵌人零树小波编码算法。其主要包括:对小波图像的低频子带(LL)进行单独DPCM编码;对高频子带改变扫描方式以获得最佳编码排序,最后用游程编码(RLE)实现输出。实验结果表明,该方法是一种比较有效的编码方法。