基于二维提升整数小波的电能质量数据压缩技术

为了更好地解决海量录波数据存储空间过大,数据传输效率低的问题,提出将二维提升小波、游程编码、哈夫曼编码相结合的数据压缩方法.首先将实时检测的一维电能质量数据按照周期截取,并依次排列形成二维的数据,对该数据进行二维提升小波分解得到低频系数和高频系数,然后对高频系数进行阈值量化,最后将量化后的数据与低频系数用零行程和哈夫曼进行编码,以进一步提高数据的压缩比.仿真实验结果表明,本文算法相比较传统的二维离散小波算法,能在压缩比提高一倍左右时将误差限制在很小的范围内.

基于提升整数小波变换的虹膜识别

提出了一种基于小波提升方案的虹膜识别算法。与传统基于卷积的小波变换方法相比,该方法在特征提取上计算简单,运算速度快,而且实现的是从整数到整数的变换,更有利于虹膜信息的量化。先对虹膜图像进行提升整数小波变换,然后对子图进行量化编码得到特征,采用屏蔽了噪声位的汉明距来进行模式识别。实验结果表明,基于提升整数小波变换的虹膜识别方法在识别率和等错率方面都能达到好的识别效果,在特征提取速度上也得到了较大提升,更能满足实时性的要求。

基于整数提升小波变换的多功能数字水印

针对大多数水印算法只具有单一的功能,提出了一种新的多功能数字水印算法。首先将图像进行整数提升小波变换,根据不同的嵌入算法调整自适应量化公式分别量化低频系数和水平方向的高频系数。然后将鲁棒水印嵌入到量化后的低频系数,用于版权保护,该水印嵌入方法并没有改变原图像内容,因此不影响第二个水印的嵌入和提取。采用系数抖动调制的方法将半脆弱水印嵌入到自适应量化后的水平方向的高频系数,用于内容认证。实验结果表明该算法能够很好地实现数字图像版权保护、篡改检测和定位。

基于快速整数提升小波变换的医学图像融合

针对CT医学图像和MRI医学图像成像特点,提出了基于快速整数提升小波变换的融合方法。在CT和MRI两幅医学图像配准的前提下,利用提升小波变换把图像分解成低频和高频子图像,对于小波变换后的高频子图像,选择区域标准差大的作为融合后的子图像;对于低频子图像,采用加权融合,最后进行小波逆变换,得到融合后的图像,并对融合后图像用信息熵、平均梯度、相关系数的指标进行评价。实验结果表明,基于快速整数提升小波变换融合中,小波高低频系数采用不同的规则能够取得更好的融合效果,其轮廓清晰。该算法能够提升融合后的医学图像信息量,同时有效地保护图像的细节信息,在执行时间和图像质量上均优于普通小波算法。

基于改进的SPIHT整数提升小波变换的图像压缩

针对传统小波变换过程复杂的缺点和SPIHT算法编码过程重复运算、存储量大以及未考虑人眼视觉特性的不足,提出了基于改进的SPIHT整数提升小波变换的图像压缩算法,首先选用9-7整数提升小波对图像进行分解,然后对低频子带的重要系数采用特殊处理,对高频子带改变扫描方式来获得最大系数和按频率优先的原则输出系数。同时引用最小输出位、最大值表思想,具有节省索引的时间、节省内存、计算速度快,编码、解码简单的特点。实验结果表明了该算法在相同的比特率下(特别在低比特率下)得到的重构图像的PSNR值高于原算法且缩短编解码时间,是一种有效的快速图像压缩算法。

基于整数提升小波变换的彩色图像零树编码算法

提出了一种易于硬件实现的低存储量、高压缩性能的基于整数提升小波变换的彩色图像无链表SPIHT零树编码算法。该算法采用了一种低频子带优先的线性指针扫描顺序和不同于Wen-Kuo Lin提出的无链表LZC算法的状态比特表及零树分割策略。实验结果表明作者提出的算法在性能上(PSNR)比LZC高约0.5dB左右,和SPIHT算法相比具有同样的压缩性能,但更易于硬件实现。

应用整数提升小波的图像变容量恢复水印方案

传统的可恢复水印算法往往是通过增加嵌入水印容量来提高篡改图像恢复质量,这将导致嵌入水印后图像质量的下降。针对这一问题,提出使用整数提升小波构建变容量恢复水印算法。该算法根据2×2图像块的纹理特征,使用小波系数生成长度可变的恢复水印,加密后嵌入其他映射图像块低位。使用恢复水印,结合相邻块特征进行篡改图像的检测与恢复。实验结果表明新算法能很好地满足水印不可见性要求,能有效抵抗剪切、拼贴及涂鸦等攻击,能更好地实现篡改图像的恢复。

基于整数提升小波变换的盲数字水印算法

结合实际应用的需要,提出了一种基于整数提升小波变换的盲数字水印算法.该方法利用提升结构的带参数整数小波变换,可以在降低运算复杂度的同时,提高嵌入水印图像的质量.而且通过Arnold变换和设置一些参数为密钥,增强水印的安全性.水印的提取不需要原始图像和标准水印,更适合应用于网络环境.实验表明,该算法嵌入的水印具有较理想的安全性和较强的抗攻击能力.

基于整数提升小波和Rice编码的机车信号波形数据的无损压缩方法

针对铁路现场机车信号实际运用情况,提出了一种基于整数提升小波变换和Rice编码的机车信号记录波形数据的无损压缩方法.该方法利用提升结构的整数小波原位运算实现对信号波形数据的快速预测和更新,再对变换后的数据进行Rice无损压缩编码.实验证明,该方法能够达到对机车信号记录器波形数据进行快速、高效的无损压缩存储的要求.

基于整数提升小波的彩色图像盲水印算法

针对以彩色图像为载体的水印的盲提取,提出一种基于整数提升小波变换的盲数字水印算法,把经过置乱处理后的水印利用子带替换法嵌入到整数提升小波域的中频系数上。该算法水印的提取不需要原始图像和标准水印,实现了水印的盲提取,生成的水印不可见性较好,并且对JPEG压缩攻击、中值滤波、SS攻击等具有较好的鲁棒性。

基于整数提升小波时间熵的超声波回波位置检测

超声波的回波位置与信号检测具有十分重要的意义。本文引入小波时间熵技术实现了超声波回波位置的检测,其中针对超声波信号的特点对原有的小波时间熵算法进行了改进。选择适当的窗口宽度,从振动信号的低频系数出发计算时间熵,获得了良好的实际信号处理结果。文中针对超声波回波检测实际装置实现的要求采用了整数提升小波,降低了算法对硬件系统的需求,加快了算法的运行速度与性能。

基于快速整数提升小波变换的硬件设计

讨论了快速整数提升小波变换(FILWT)算法易于硬件实现的优点,提出了基于该算法的一种硬件设计,对所实现的硬件系统实际测试表明,该设计具有实现简单、实时性强、处理数据速度快等特点。

基于整数提升小波反变换的改进SPIHT算法研究

目前比较流行的多级树集合分裂算法压缩效果比较好,输出的比特流较少,但是需要对内存中的数据反复的读取,且反复的在链表结构中扫描不重要系数,增加内存的负担及软硬件实现的复杂度,从而降低了编码的效率。该文针对多级树集合分裂算法的缺点提出了一种基于整数提升小波反变换的改进的多级树集合分裂算法,减少了对内存反复的读取操作,减轻了对内存造成的负担,提高了编码的效率。

基于整数提升小波正变换的改进SPIHT算法研究

本文提出了一种基于整数提升小波正变换的改进的多级树集合分裂算法,减少了对内存反复读取的操作,减轻了对内存造成的负担,提高了编码的效率。

一种基于整数小波变换和混沌映射的图像加密算法

由于标准混沌模型图像加密效果不佳及运行速度较慢,提出了一种基于整数小波变换和混沌映射的图像加密算法.首先利用整数小波变换算法简单、快速,适合于并行处理及占用内存少等优点将其用于图像分解,其次通过混沌弥散近似得到图像的近似和细节成分,利用整数小波重构得到加密图像.最后通过简单的加扰操作达到进一步混淆密文信息视觉的目的.仿真结果表明,本文所提图像加密算法在加密的模糊性和抗破译性等方面具有更好的性能.

基于整数小波变换的灰度图像水印技术

数字水印技术通过在媒体图像中隐藏信号来达到保护媒体版权的作用。论文提出一种针对灰度图像水印的,基于整数小波提升算法的水印技术。该方法在对原始图像分块的基础上进行整数小波提升变换,然后对灰度水印图像置乱,再进行位平面分解,最后将每一个位面的水印信息都嵌入到原始图像的小波变换系数中。实验结果表明,该方法能较好地抵抗剪切和JPEG压缩攻击,对于滤波及噪声干扰也有一定的鲁棒性。

基于整数小波变换的无人机侦查图像的压缩

基于传统小波变换过程复杂的特点和SPIHT编码算法过程重复运算、存储量大,并且侦查图像的目标像素小且目标数量大,相关性低,提出了一种基于差分脉冲编码调制和整数小波变换相结合的改进混合编码算法。首先以压缩效果为准则,以侦查图像为标准训练图像,以压缩比、峰值信噪比为参数来确定最优的小波基。然后以(9,7)整数提升小波对图像进行分解,对低频子带的重要系数先进行DPCM编码。最后对整个变换后的子带进行SPIHT编码。实验结果表明该算法在相同的比特率下得到的重构图像的PSNR值高于原算法,而且侦查图像的低频近似效果得到了改善。

二维5/3小波变换在并行计算单元中的设计实现

本文提出了一种针对整数二维5/3小波提升算法的并行计算设计方案,其整体结构具有行变换与列变换之间并行计算、数据分组输入、不同行变换(列变换)之间并行计算的特点.文中重点介绍了该小波提升算法的取整处理模式、算法改进和硬件设计实现等方面.本文结构平均每周期输出2个变换结果,完成对N×N大小图像的处理需花费大约N2/2个时钟周期,同时在FPGA中实现最高同步时钟频率394.

基于小波域纹理分析的图像自适应隐藏算法

提出了一种以彩色图像为载体的变换域自适应嵌入方法,根据小波变换后的低频子带保留有原图像大部分能量和主要的视觉特性,利用熵值、标准差进行纹理分析并标记出平滑、边缘、纹理区域,再由各区域的视觉阈值决定不同的信息嵌入深度。预处理时将小波低频系数末比特清零,实现信息隐藏的盲恢复。此变换域方法对复杂纹理性的图像嵌入率可达13.89%,且常规的鲁棒性实验表明本文方法可获得较好的恢复图像。

基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合

在分析已有多分辨率图像融合方法的基础上,针对多幅图像融合模型的选择问题,提出了一种基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合新算法。首先采用整数提升小波变换将多幅源图像分解到不同尺度、方向频带范围内,然后根据图像提升小波变换后不同子带的特点分别采用了2种新的高、低频融合策略,最后通过整数提升小波逆变换得到融合图像。对多幅源图像进行了融合实验,并对融合结果进行了主观和客观的评价。实验结果表明,该算法不仅适合多幅图像的实时快速融合,而且可以获得视觉效果较佳、细节更为丰富的融合图像。