基于混沌映射的小波域可读水印

提出了一种基于混沌映射的小波域公开水印算法,该算法中水印是一幅有意义的二值图像,水印嵌入前利用混沌序列进行混沌调制.在分析图像小波分解系数的树结构关系以及人眼视觉系统模型的基础上,在宿主图像的两棵小波系数树中嵌入一位水印信息,通过量化使它们呈现足够大的统计差别从而使水印检测时能提取水印信息,并且检测时不需要原始图像和原始水印。实验结果表明,此方法是一种行之有效的图像版权保护方法。     

基于图像内容可恢复的脆弱水印技术

提出了一种用于图像内容认证和保护的脆弱数字图像水印算法,该算法不仅可以检测定位出图像中内容的篡改,而且可以恢复被篡改的图像内容。算法用小波变换提取出图像的低频部分作为水印,然后再用RS纠错编码技术对水印进行编码,再利用置乱技术及加密技术将校验码处理后植入图像的最低有效位。实验结果证明该算法是比较有效的脆弱水印算法。     

基于混沌加密的DWT域数字图像水印算法的研究

数字水印技术向多媒体作品中加入不易察觉但可以判定区分的秘密信息,从而起到保护数字作品的版权或完整性的作用。根据人眼视觉系统模型对图像感知的视觉掩蔽效应,提出了一种基于混沌序列加密的DWT域数字图像水印算法,并且实验结果说明了算法的不可见性和鲁棒性。     

一种基于位平面分解的多分辨率数字水印算法

提出了一种基于位平面分解的多分辨率图像数字水印方法;利用多分辨分解技术将相同分辨率层次的多分辨灰度数字水印嵌入到对应的相同分辨率层次的载体图像的小波系数中,使水印对原始图像具有自适应性。水印的嵌入位置由具有混沌特性的Arnold映射确定,在增加水印安全性的同时还解决了水印嵌入位置冲突的问题。由于在水印的嵌入过程采用了量化的方法,水印可实现盲提取。计算机仿真试验表明该算法具有良好的安全性、鲁棒性和可操作性。     

一种新型网页篡改检测技术

针对常规网页水印算法隐蔽性差、隐藏信息量受网页内容限制的问题,提出了一种新型的网页水印嵌入技术.通过在网页中嵌入一副小尺寸图像的方式,将水印隐藏于图像中.分析了现有网页水印算法的缺点,设计了由哈希函数和混沌序列相结合的水印生成算法,提出了将网页内容分段并转换为ASSIC码的方式生成位置水印.描述了图像频域水印的嵌入与检测过程.通过实验验证了算法的隐蔽性以及篡改检测的有效性.     

彩色图像多签名水印算法的研究

利用小波变换多分辨率特性和人眼视觉特征,提出了一种新的彩色图像多水印算法。算法先将不同强度的签名水印扩频到彩色图像不同色块的小波域,然后进行逆小波变换生成水印图像。多个有意义的签名水印能提供更可靠的版权识别,而且多水印相互配合使水印图像同时具有很好的透明性和鲁棒性。大量实验结果表明:该算法对常见的图像处理方法和压缩具有很强的鲁棒性,并且当彩色水印图像转化为灰度图像后仍能从中提取出水印。     

数字图像多重水印及容量分析

利用CDMA系统多址复用的特点,提出了一种基于CDMA的多重水印算法,在小波变换域中同时嵌入多个水印。对多个原始水印进行卷积编码和交织编码后,采用Gold码组进行正交扩频,经CDMA编码的水印信息被叠加嵌入在除HH1以外的其他小波子带中。水印嵌入的幅值根据Watson小波域视觉感知模型确定。嵌入位置取决于一个PN序列随机发生器,检测时不需要原始图像。在此基础上对多重水印容量进行了分析,结果表明当嵌入两个水印时,其容量大于任何一个单一水印的容量,但小于两个单一水印容量之和。     

基于视觉的印刷品缺陷检测技术

为满足印刷品缺陷检测的准确度需求,设计了一种基于计算机视觉的分布式检测系统。该系统主要包括图像采集模块、图像处理模块、输入输出模块。研究了图像预处理、特征提取、图像配准、图像匹配和缺陷检测的相关算法。实验数据表明:该系统和采用的图像算法能精确计算缺陷的各项特征参数并判断类型,达到了印刷品缺陷检测的要求。     

基于线过程的POCS超分辨图像重构算法

传统的凸集投影(POCS)超分辨重构算法易使图像产生边缘振荡效应问题,在研究了边缘振荡效应的成因后,提出一种基于线过程模型的POCS算法来对低分辨图像序列进行超分辨图像重构.该算法采用线过程模型检测出超分辨初始估计图像的4个方向的边缘,在传统POCS的投影过程中增加了对图像的平滑处理,实现了低分辨图像序列超分辨重建的对比实验,实验结果表明图像边缘振荡效应能得到明显改善.     

基于形态学的微目标的图像分割

提出了一种适于高分辨率可见微目标图像的分割算法,首先通过形态学运算强化微目标区域,利用阈值化分割并提取这些感兴趣区域;然后运用小波多尺度算子检测这些区域的边缘;最后再次采用形态学运算以获取目标区域边缘。仿真结果表明该方法能有效地将图像中的具有特定结构的微目标区域分割开来。     

一种新的彩色图像边缘检测算法

自动阀值选取是彩色图像边缘检测的难点和关键问题,首先从人类的视觉特性出发,分析了人类视觉系统的亮度感知门限函数,利用数学建模方法和色度学方面的研究成果,给出人类视觉系统对彩色图像边缘所能识别的最小彩色差函数。利用小波边缘检测原理,给出一种能根据不同彩色背景自动选取阀值的小波边缘检测算法. 仿真实验证明算法有较好的自适应性和良好的边缘识别性能。     

DSSS系统中自适应时变小波包干扰抑制

提出了一种基于自适应时变小波包变换实现直接序列扩频通信系统时变窄带干扰抑制的方法。该方法在自适应时域分解的基础上,利用小波包变换多分辨分析能力和良好的时频特性进行频率分解,将有用信号和干扰分离,然后将受扰频带置零后进行小波包合成,达到滤除时变窄带干扰的目的。计算机仿真结果表明,该方法与非时变自适应小波包抑制技术相比较,以计算复杂度为代价,能更灵活有效地跟踪和定位时变干扰,提供较好的误码率性能。     

基于小波变换的医学图像融合技术

不同成像技术获得的医学图像为临床诊断提供了不同的信息,图像融合技术可以综合利用多模医学图像互补信息,从而有效地提高诊断水平。该文采用小波变换对人脑MR-T2和MR-PD图像进行融合。结果表明此方法能够充分有效地将两种不同模式的信息融合在一起,融合性能优越,很好地保留了原始图像的边缘和纹理特征,为临床诊断提供更加有效的信息。     

基于Curvelet变换的多聚焦图像融合算法

曲波变换是近几年发展的多尺度分析方法,它比小波更适于分析图像中的曲线边缘特性,利用这一特性,本文提出了一种基于Curvelet变换的多聚焦图像融合算法.实验结果表明,该算法融合效果优于小波变换等其他传统图像融合算法.     

基于SUSAN算法和9／7提升小波图像去噪融合

为了对含噪模糊图像进行有效的去噪增强,并考虑到实时性的要求,本文提出了一种新的基于SUSAN算法和9／7提升小波图像去噪融合方法。首先,对含噪模糊图像进行SUSAN算法处理;同时,对含噪模糊图像利用9／7提升小波进行通用阈值去噪;最后,在对去噪后的图像进行镜像对称延拓处理并与经SUSAN算法处理后的图像进行有效的融合。仿真实验结果表明,该方法不但能够大大提高图像的信噪比,而且能有效提高图像的清晰度。     

基于小波域分形编码的图像插值

传统的图像插值方案(包括最近邻插值、双线性插值和B样条插值等),大多是基于图像分块的光滑连续模型。由于该模型不能很好地描述自然图像的特点,因此插值得到的图像质量不高。为寻求更有效的插值方案,首次提出了基于小波域分形编码的插值算法。该算法在FW编码的基础上,首先利用图像的局部自相似模型,通过小波树的膨胀,并借助小波域的第1级子带,对超分辨率级的第0级子带进行最优预测,再经过小波反变换来得到插值图像。标准测试图像的实验表明,该插值算法与传统的双线性插值相比,不仅可以获得清晰的纹理和边缘,而且峰值信噪比也更高,因此插值得到的图像更加精确、真实。