基于小波图像压缩技术的算法研究

小波变换通过多分辨分析过程将一幅图像分解成近似和细节部分,细节对应的是小尺度的瞬间,在本尺度内很稳定。因此将细节存储起来,对近似部分在下一个尺度上进行分解,重复该过程即可。近似与细节在正交镜像滤波器算法中分别对应于高通和低通滤波器,这种变换通过尺度去掉相关性,在图像压缩中被证明是有效的。由于小波变换后高频部分小波系数的绝对值较小,而低频部分小波系数的绝对值较大,这样,在图像编码处理中,可以对高频部分大多数系数分配较小的比特以达到压缩的目的。

基于小波分析的电力系统故障时空检测与诊断

现代电力系统监测数据的异常或故障信号往往隐藏在大数据集合中,且关联性较强,传统傅里叶变换分析方法不具有时域局部化分析能力。利用小波分析的时-频特性,给出一种电力系统暂态信号的奇异性检测算法。通过对暂态信号的多尺度一维小波分解,提取其低频系数与高频系数,对信号去噪的同时得到故障时刻信息;基于模极大值的奇异性检测,获得故障点的定位信息,从而实现异常信号的时空检测与诊断。在IEEE 39节点系统中的仿真结果表明,该方法实现了对奇异信号的时-频特征分检,初步满足了电力系统故障时空定位的要求。

方向对比度和区域标准差相结合的图像融合

小波变换的图像融合方法已成为现今研究的一个热点。但几乎所有的算法都是在小波域不同尺度上分别对高频系数和低频系数进行融合,没有考虑到它们之间固有的相关性。为此,提出了一种基于方向对比度和区域标准差最大的融合新算法,主要特点是在低频部分采用加权因子自适应调节参数融合,以减少边缘模糊,对于高频部分采用方向对比度和局部区域窗口标准差最大值作为高频分量,突出对比度和局域细节,实验表明:融合后影像信息量丰富,地物轮廓清晰可辨,对比度大大加强,空间分辨率得到了提高,最大限度保留了原始影像的光谱信息,是一种可行有效的融合方法。

一种图像混合加密算法仿真研究

图像加密可以保证网络安全传输,而传统加密方法缺乏扩散整个图像空间,造成效果差。为解决上述问题,提出一种小波变换的低频系数置乱和空域象素值替代相结合的混合图像加解密算法,结合了变换域和空域加密的特性。加密过程采用经典混沌模型生成密钥流矩阵,设计两种基于异或与模运算的可逆变换用于置乱与替代操作,使得加密流程清晰易操作,同时采用模块化思想,并行加密,提高了加密效率。通过仿真,将加密算法应用于彩色图像,获得了理想的加密效果,并可以满足图像信息安全传输对加密算法所要求的密钥空间大,具有强的抵抗统计分析和恶意攻击的能力,可以保证图像数据的无隐患传输。

基于对象传播神经网络的抗TSM攻击音频水印算法

提出了一种基于对象传播神经网络的抗TSM攻击音频水印算法。利用CPN自学习和自适应的特征,通过自适应改变段长的分段算法,选用具有较强稳定性的小波低频系数方差作为输入向量训练CPN,建立音频特征与水印信号的对应关系,以达到嵌入水印的目的。实验结果表明,该算法对常规音频信号处理和TSM等同步攻击具有很强的鲁棒性。

基于HVS彩色图像的扩展零树小波编码方法的研究

提出了一种基于视觉系统 (HVS)特性和小波系数的扩展零树的彩色图像压缩编码方法。该算法按视觉重要性排序 ,产生一种嵌入式比特流。它不仅保留了 EZW算法的高效、嵌入式编码的优点 ,而且获得了在低比特率下的彩色图像经压缩后的优良的复原图像效果。本算法同其他算法相比 ,在相同的压缩比条件下 ,恢复图像具有更好的视觉质量。

基于小波分析理论的西北江三角洲枯水径流特征分析

为研究小波理论在枯水特征值分析中的应用,介绍了小波分析理论,包括基本小波数、小波变换系数与小波方差,并用该理论研究了西北江三角洲的枯水特征,识别了马口、三水站和思贤滘水文序列周期、突变情况。结果表明小波分析可以有效识别水文系统的多间尺度特性。

基于相邻系数TQWT与改进TLS-ESPRIT算法的电力系统低频振荡模态辨识

针对广域测量系统低频振荡过程中的高斯噪声干扰和定阶问题,提出了相邻系数的可调Q因子小波变换(TQWT)与改进TLS-ESPRIT算法相结合的方法对电力系统低频振荡信号进行模态辨识。该方法利用TQWT对含噪低频振荡信号进行分解,得到初始的小波系数,再利用相邻系数阈值规则对得到的小波系数进行处理,再对处理后的小波系数进行重构,达到去噪的目的;最后将去噪的信号运用改进总体最小二乘–旋转不变技术(TLS-ESPRIT)算法辨识,得到低频振荡模态参数。数值算例仿真、IEEE四机两区域仿真及北美电网实际案例仿真等结果表明,该方法能够准确辨识出低频振荡模态参数,相比于其他方法具有抗噪性能好、拟合精度高等优点。该辨识方法具有较强的实用性,能够较好地实现在线辨识,为下一步的低频振荡抑制研究奠定了基础。

小波MFCC和HMM在低空声目标识别中的应用

低空目标声信号是时变的、非平稳的,若以传统的Mel倒谱系数(MFCC)作为特征参数,虽然能模拟人耳的听觉特性,但不能更好地反映低空声信号的动态特性。基于小波变换可以精确反映非平稳信号瞬间变化的特点,文中用小波变换替代MFCC参数提取过程中的FFT变换,将改进后的MFCC与能够很好表征时变信号特性的隐马尔可夫模型(HMM)结合,对低空目标声信号进行检测识别。最后用实际采集到的直升机声信号和非直升机声信号进行实验,取得了较好的识别效果。实验的对比结果验证了该方法的有效性和可行性。

偏相干分析在客车降噪中的应用

车内低频噪声一直是汽车NVH研究关注的重点问题,常需要找到对噪声影响较大的振动结构进行改进,但是振动对场点的贡献并不能代表对整个声场噪声的贡献量。针对多峰值多场点的车内声场问题,引入"总相干系数"和"相干系数和"的概念对现有的偏相干分析方法进行改进。对某型客车的车内噪声进行小波包分解,得到车内声场的声学特性,确定研究的频率范围。通过对各板件振动与车内测点噪声信号进行偏相干分析,确定对车内声场影响较大的结构,并在实车上实施了改进措施。结果表明,车内噪声测点声压级降低0.5 d B^2 d B,为有效降低客车车内噪声提供了指导方向。

基于二代Curvelet变换耦合二维因子的图像融合算法

目的为了解决当前图像融合算法在融合过程中忽略了低频系数中所包含的图像细节信息,导致其输出的融合图像存在间断以及模糊效应的不足,方法提出基于二代Curvelet变换耦合二维因子的图像融合算法。首先,利用具有多尺度以及多方向特性的二代Curvelet变换对源图像进行快速的分解,以获取源图像精细的低频以及高频系数。引入低频系数的信息熵以及区域方差特征来构造二维因子,对低频系数所包含的信息量以及图像的变化程度进行度量,以完成低频系数的融合。随后,利用高频系数的平均梯度特征,构造信息融合规则,完成高频系数的融合,提高融合图像的细节信息含有量。最后,利用像素点的R,G,B值,构造颜色校正因子,对融合图像进行颜色修正,以获取色彩效果较好的融合图像。结果实验结果显示,与当前图像融合算法相比,所提算法具有更强的细节表达能力,其输出的融合图像具有更好的清晰度及视觉效果。结论所提算法拥有较好的融合质量,能提高图像的对比度与分辨率,在图像处理领域具有一定的参考价值。

一种基于IHS变换和小波变换的多源遥感影像融合新方法

为了提高遥感影像的质量,分辨率和清晰度,本文提出了一种基于HIS变换和小波变换的多源遥感融合方法。将待融合的多光谱影像进行IHS变换,得到I分量,对I分量和待融合的高分辨率全色影像分别进行小波变换得到低频分量与高频分量。针对低频分量用低频系数求平均的融合方法,针对高频分量按局部方差最大的融合策略进行融合,然后将融合后的低频分量和高频分量进行小波逆变换。实验表明,该算法明显提高了图像的质量。

基于小波低频系数基因芯片数据的特征提取

特征提取和分类是模式识别中的关键问题。结合小波分析理论和支持向量机理论,构造分类器模型,将前列腺癌基因芯片数据分成癌症和正常两种。提取小波低频系数表征原始数据并送入支持向量机分类器分类,实验证明:提取db1小波4层分解下的低频系数,送入分类器分类后正确分类率达到93.53%。Haar小波的正确率是92.94%。可见提取不同小波低频系数,得到的分类效果相差不大。

基于小波高频系数基因芯片数据的特征提取

结合小波分析理论与支持向量机理论,构造分类器模型,将前列腺癌基因芯片数据分成癌症和正常两种。本文着重研究小波高频系数基因芯片数据的特征提取,并通过实验对比小波高频系数和低频系数特征提取对分类器性能的影响。其中haar小波3层分解提取高频系数,送入分类器分类后,得到的正确分类率为93.31%。db1小波4层分解提取低频系数,送入分类器分类后,得到的正确分类率为93.53%。小波低频系数特征提取分类效果总体上好于高频系数,分类器性能稳定。

基于离散小波变换和感兴趣区域的图像盲水印方案

为了有效提高图像水印技术的不可感知性、鲁棒性和安全性,提出了一种基于感兴趣区域和离散小波变换的鲁棒盲水印方案。该方案使用宿主图像的感兴趣区域用作水印图像。通过从宿主图像生成的水印,结合嵌入策略以及Arnold置乱来满足要求。首先,将第一级离散小波变换应用于水印,并选择近似系数作为要嵌入的信息。将各个近似系数嵌入到小波域内的宿主图像所选块的低频子带中;随后,在嵌入之前,对水印的近似系数以及宿主图像的块进行Arnold置乱。这使得该方案更加鲁棒和安全。测试数据表明:与当前水印方法相比,所提技术具有更高的鲁棒性和安全性,其水印图像的相关系数NC均稳定在0.98左右。仿真结果表明:该方案可抵抗各种攻击,实现高度的安全性、不可感知性和鲁棒性。

基于机器学习的音频信号脆弱水印嵌入方法研究

为提升脆弱水印的不可感知性和鲁棒性,文章融合核判别分析机器学习方法,设计一种水印嵌入方法。首先,结合离散小波变换原理,对音频信号分段,选定低频作为水印嵌入位置;同时,运用Logistic进行置乱预处理,将每段三级低频小波系数的平均值作为Logistic混沌序列的初始值,生成关联音频内容的认证水印;而后,采用能量关系调制技术进行认证水印的嵌入,并通过隐藏在两个音频子帧之间的能量关系,基于核判断方法识别该种隐藏关系,提取水印,进行定位篡改。最后,经由测试,该水印嵌入法达到了不可见、鲁棒性的要求。

一种改进的彩色图像多水印嵌入算法

针对彩色图像的版权认证问题,提出一种改进的多水印嵌入算法,采用量化索引调制(QIM)量化方法与提升小波变换结合,将水印分别嵌入到高频和低频系数矩阵,即将载体图像转换到YCbCr空间后,对三个分量分别进行提升小波变换,再用QIM量化方法在Cb和Cr分量的高频系数,以及Y分量的低频系数嵌入水印。实验结果表明,利用改进算法嵌入的水印具有较好的隐蔽和不可见性。抗攻击性测试结果显示,在高斯噪声、椒盐噪声、JPEG压缩和1/4裁剪四种攻击方式下,改进算法比基于DCT的纹理特征嵌入算法的水印NC平均值分别提升6%、2%、46%、2%,具有更强的鲁棒性。