应用数字全息解决数字水印技术中采用log-polar变换后水印的提取问题

log-polar(对数-极坐标)变换是目前数字水印在抵抗几何攻击时常常采用的手段,但是此种算法存在的主要问题是采用不同的坐标变换带来的数字图像信息的丢失,导致水印可提取性下降或者原图质量的下降。本文应用了数字全息的方法,解决了以上的两个由于log- polaf变换带来的主要问题。仿真实验证明,该方法解决了数字水印图像信息的丢失,大大提高了数字水印的可提取性。

基于Log-Polar和DT-CWT的旋转不变纹理分类算法

提出了一种基于对数-极坐标变换(Log-Polar)和双树复数小波变换(DT-CWT)的旋转不变纹理分类算法。该方法首先对纹理图像进行对数-极坐标变换将旋转转化为平移,再用具有平移不变性的双树复数小波对变换后的图像滤波并计算各子带的能量值组成旋转不变特征向量,最后利用支持向量机算法实现纹理图像的分类。将该方法与其它旋转不变纹理分类算法进行比较,实验结果表明,提出的算法能有效地提高正确分类率。

相关探测中目标旋转、比例变化的研究

本文对联合变换相关器的图像识别进行了计算机仿真实验,提出了联合变换相关器对于图像发生比例变化和旋转时的识别权限。同时,给出了联合变换相关对图像比例变化和图像旋转敏感性的解决方法:Polar变换解决旋转问题,梅林变换解决比例变化的问题。

基于尺度相关性的旋转不变纹理图像渐进式检索算法

在常用的基于小波变换域旋转不变纹理图像检索算法中,由于存在方向信息提取有限且多尺度间系数相关性被忽略的局限性,检索效率受到影响。提出一种基于尺度相关性的渐进式旋转不变纹理图像检索算法。该算法首先采用Log-polar变换与非下采样Contourlet变换组合的方式获取具备旋转不变性的多尺度多方向变换系数,然后利用广义高斯模型拟合低通波段的全局结构信息作为粗判依据,方向子带间的尺度相关信息则采用非高斯双变量模型拟合,并作为精细渐进式检索的特征变量。基于Brodatz标准纹理库的实验结果表明,与小波变换及基于层内关系模型方法相比,该方法能以更低的特征维数获得更高的检索效率及检索准确率,是一种进行旋转纹理检索的有效手段。