图像小波变换中的两个关键技术——滤波器的正则性与信号的边界处理

对图像小波变换中滤波器的正则性和信号的边界处理做了理论分析和仿真.小波滤波器的正则性关系到图像小波分解后信息量的分布以及图像恢复后失真量的大小.对一般较为平滑的图像而言,小波滤波器的正则性越高,其小波分解后信息量越集中,但对纹理较为复杂的图像来说,却并非如此.通过对信号的边界处理以及相位变化的分析和仿真,认为信号分解时向前、重构时向后的周期延拓是较好的方法,这样既可以保持信号的数据量不增加,又可以使恢复的信号相位不发生位移.

一种新的基于小波变换的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换的多聚焦图像融合算法(简记为WMFFA)。首先综合源图像求得参照图像,并对源图像和参照图像分别做小波变换,将其分解成低频和高频图像,然后求出源图像的每个小波系数与参照图像中对应位置上的小波系数之间的距离,按照距离特征从源图像中选取小波系数,组成融合后的小波系数并进行小波反变换,得到融合图像。对提出的融合算法性能进行了评价与分析,结果表明提出的算法对多聚焦图像融合是有效的。

一种基于小波变换域和混沌序列的图像加密算法

伴随网络上图像/视频的应用越来越广泛,图像信息的安全与保密技术越来越重要。本文提出对图像小波变换后的系数进行置乱处理,进一步利用混沌现象的随机性以及不可预测性,产生混沌序列矩阵对变换矩阵进行处理,进一步运用信息隐藏技术对密钥进行隐藏,实现图像信息的高强度加密。利用该方法在不增加图像数据量的情况下,实现图像信息混沌复合加密。该方法既保护了传送图像信息的安全,又不影响合法用户对图像的使用。仿真结果显示:密文加密效果好,恢复图像与原图像一致。

一种基于三维小波变换的图像编码算法

提出了一种新的基于三维小波变换的图像序列压缩算法。该算法在量化编码时 ,着眼于“体”,采用平面与纵向相结合的形式组织系数 ,并对运动程度不同的区域以及帧内不同特性的区域加以区分。以 QCIF格式的标准序列图像 Miss Am eri-can作为测试图像进行实验 ,实验结果表明该算法有效可行 ,主观质量较好 。

基于小波变换的数字图像双重随机置乱加密

提出了一个用于图像加密的基于小波变换的双重随机置乱算法。算法首先对图像进行小波分解;再对分解结果进行第一次随机置乱。这一置乱有两种方案:第一种是直接对每一分量图像分别进行置乱,第二种是对由所有分量图像拼接而成的图像进行置乱,置乱后再分割成与原分量位置与大小一致的分量图像;然后对这些分量图像进行小波重构,并对重构结果再次进行随机置乱,得双重随机置乱加密图像。实验中,以统计直方图和视觉效果对两种方法作了比较。比较结果表明两种方法的视觉置乱效果都不错,但由第一种方法置乱所得图像的直方图与原图很相似,说明该方法是以位置置乱为主,而由第二种方法置乱所得图像的直方图则与原图差别很大,说明该方法不仅有位置置乱,而且灰度级置乱更明显。可见,第二种置乱方法更有效。

边界环绕阵列机环境下图像小波变换最优并行算法

本文给出了在边界环绕阵列机环境下，稀疏带状循环矩阵与任意矩阵乘积的成本最优并行算法，并根据二维离散小波变换（ＤＷＴ）的矩阵表示，提出了一种与边界环绕阵列机环境相适应的图像小波变换并行实现算法，该算法具有计算成本最优和通讯要求低的特点．最后，对于３２×３２的边界环绕阵列，给出了模拟实验结果．

图像轮廓波变换及变换域隐马尔可夫模型的应用

鉴于2维张量积小波已被证实不能为分片光滑图像提供理想表达,从而促使了近年来各种"超越小波"的变换理论和方法的出现。其中轮廓波变换因其理论新颖、技术思想先进、实效显著而具有深入研究的前景和潜力。为了使人们对轮廓波变换有一概略了解,首先以轮廓波变换原理及变换域隐马尔可夫模型为主线,并对关键点给出了详细论述;然后从宏观角度对轮廓波变换进行了深入浅出的综述;最后通过与小波变换的应用对比、分析,指出了轮廓波的应用潜力之所在,以及更进一步的研究方向。

改进的SPIHT小波图像压缩编码

针对原SPIHT算法存在扫描的重复且未能充分利用小波系数分布特点,随着压缩比的增加,会引起编码效率的下降等不足,提出一种改进的图像压缩编码算法。改进的图像编码算法低频子带进行DPCM无损编码,高频子带采用优化排序的SPIHT算法。仿真结果表明,改进算法较原算法在重构图像的主观效果和峰值信噪比上都得到了提高。

一种新型的小波图像压缩编码

在借鉴前人研究成果的基础上,对SPIHT算法进行改进并提出一种新型的小波图像压缩编码。利用人眼视觉特性对小波系数进行加权,更加注重人的主观因素对图像压缩的影响;高频子带引入最大值表,系数扫描时只需将最大值内相应数据同阈值进行比较。实验结果表明,改进算法较原算法在重构图像的主观效果和峰值信噪比上都得到了提高。

基于小波变换的双水印算法

结合数字水印空间域和频域算法的特点 ,本文提出一种在图像小波变换域嵌入双水印的算法。在图像变换域低频分量嵌入识别水印 ,高频分量嵌入确认水印 ,图像版权所有者拥有单一密钥。试验结果表明 ,该水印算法具有良好的不可见性和稳健性 。

基于小波和色彩传递夜视图像彩色融合算法研究

针对传统彩色图像融合存在色彩不自然和运算复杂的缺点,提出了基于小波和色彩传递夜视图像彩色融合算法。该算法的核心思想是把源图像RGB空间转换到YUV空间,然后利用小波变换把源图像和参考图像分别进行分解,并对结果中的一阶统计量和二阶统计量进行计算,最后把参考图像的统计量传递给源图像,此时参考图像和源图像的统计量是相同的,把经过处理过的源图像通过小波逆变换传递到RGB空间,测试结果表明,此算法具有图像细节更加丰富,边缘突出的优点。

基于DWT的彩色图像绿色分量数字水印方案

提出了一种在彩色图像的绿色分量嵌入置乱水印的方案,嵌入过程在小波变换域进行。原始二值图像水印经过置乱加密,并用均值为零、相互正交的两个伪随机序列扩频后,嵌入到绿色分量经两层DWT变换后的低频子带系数中。选取低频子带中能量最大的系数嵌入水印,并根据低频系数的能量比来确定水印嵌入的强度。针对水印嵌入方案,设计了有源提取水印的算法和水印盲检测算法。实验结果证明,该水印方案能有效地抵抗加性噪声(如椒盐噪声和高斯噪声)、低通滤波、缩放、图像剪切、行(或列)删除、JPEG压缩等各种攻击,具有很强的顽健性。

基于Chebyshev混沌序列的数字图像扩频水印

利用同一密钥的混沌序列对有意义的水印信息加扰扩频实现双重加密,再考虑人类视觉系统(HVS)的影响将水印加到宿主图像小波变换的低频系数中,提取时利用图像复原方法实现盲检测。通过仿真,比较PN序列和M序列,从峰值信噪比(PSNR)和归一化相关系数(NC)的结果可知,该数字水印具有较好的鲁棒性和安全性。

基于粗糙集的彩色文本图像特征分割算法

提出了一种将彩色文本图像分割为背景、图像、文字和图形区域的算法。该算法在一种改进的RGB-椭圆彩色模型上,对每一个分量进行若干次小波变换后的高频小波系数块进行直方图特征分析,并应用粗糙集的分类思想,将彩色文本图像分割为相应的区域。实验结果表明,该算法能得到较好的分割效果。

一种新的区域复制图像篡改盲检测技术

提出了一种新的图像盲检测技术,该技术先对图像进行两次分块得到两个子块集,分别对这两个子块集中的子块进行小波变换,将最大变换尺度的小波近似系数以向量形式表示各子块,一个子块集组成一个矩阵,利用主成分分析方法(PCA)对这两个特征矩阵进行二次特征提取,利用Pearson相关系数法对二次提取后的子块特征进行篡改检测,标记出篡改块。实验结果表明,该技术在降低运算复杂度的基础上,不仅能较好地检测进行了多处复制粘贴篡改的图像,且在抗高斯模糊、JPEG有损压缩和噪声方面都有较强的鲁棒性,尤其在篡改图像经过滤波和加性噪声混合严重干扰后,仍能检测出大部分篡改区域。

用于视觉传感器的有理系数小波滤波器的设计

有理系数小波滤波器的设计可以通过降低小波函数消失矩阶数来实现,但设计方程中出现的自由变量的取值需要在一定的范围之内,因为需要满足Daubechies紧支集条件。归纳总结了有理系数小波滤波器的设计过程,并以长度为4的有理系数小波滤波器设计为例,对如何确定设计方程中自由变量的取值范围进行了讨论,以得到适用于视觉传感器图像处理算法硬件实现的有理系数小波滤波器。

基于提升的Landsat-TM光谱图像压缩

在分析多光谱图像小波变换后系数特点的基础上,提出了一种基于整数小波变换的三维集合分裂嵌入块编码(3DSPECK)压缩方法。该方法将小波变换压缩技术中的零数编码推广到多光谱图像压缩中,采用整数小波变换去除空间冗余,谱域上对多幅小波图像构成的小波矢量采用离散余弦变换进行变换,对变换后的系数进行3DSPECK编码。实验结果表明,该方法硬件实现简单,编码解码时间快,对内存要求低。

图像压缩算法发展概述

数字图像包含有丰富的信息量,但同时数据量也较大,在实际应用中,给数字图像的传输、存储和处理都带来较大挑战。针对这个问题,一方面,可以依靠电子硬件存储器件的更新换代,如采用速率更高,位宽更宽的存储器等;另一方面,通过对数字图像像素之间的相关性的进一步研究,结合人眼视觉的特性,对图像数据的冗余信息进行压缩,达到数据量减小的目的。文章对近年国内外的图像压缩算法进行了归纳和总结,以期对工作带来一定的裨益。

基于小波低频分量的交通标志定位算法研究

交通标志检测是交通标志识别系统的关键技术之一,常规的基于颜色空间的检测算法一般是在较简单场景下进行的,其效率较低。为能在复杂场景下快速准确的定位出交通标志,文章提出了一种基于小波低频分量的交通标志检测方法。首先,对采集的RGB图像中三个分量分别进行自适应对比度增强,取其三个分量中最大值作为灰度图像的灰度值,然后利用小波变换对其灰度图像进行分解,对分解得到的低频分量采用Lo G算子进行边缘检测;接着对边缘图像进行灰度形态学和二值化处理,最后,利用改进的霍夫变换对圆形和三角形交通标志进行分割和检测。通过对复杂环境下采集的大量交通标志图像进行测试,结果表明:文中设计的算法具有较强的实时性和鲁棒性。

数字水印综述

数字水印是近几年来出现的数字产品版权保护技术,是当前国际学术界的研究热点.该文论述了如下几个问题:1)数字水印的基本特性;2)数字水印的分类;3)数字水印的一般原理和算法研究状况;4)数字水印的稳健性和攻击;5)数字水印的主要应用领域;6)数字水印技术未来研究重点.