一种改进的SPIHT算法

一种新的嵌入零树小波ECG信号压缩编码算法(简称为改进的SPIHT算法),通过合理分配比特、改进零树集合、完善分类策略等措施能够进一步提高SPIHT算法的工作效率.该算法首先将ECG数据进行离散小波变换,然后对离散小波变换后的系数进行均匀量化,最后用基于上下文的自适应算术编码对量化后的系数进行编码.仿真结果显示,该算法压缩比大,信息损失小,能够较好地恢复原有的信号.     

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。     

基于提升小波变换的嵌入式零树编码算法的改进

针对EZW算法本身没有考虑各个子带的特点而采用统一编码等诸多问题，以提升小波变换和EZW算法为基础，结合硬件实现的可行性，提出了一种EZW改进算法．通过采用提升小波变换，有效地降低传统小波分析的运算量和复杂性．其次，结合小波变换后各个子带的特点，分别对低频子带采用DPCM无损压缩，对高频子带采用零树扫描＋游程编码；最后对同一幅灰度图像压缩并重构．结果表明，此方法不仅有效提高了重构图像的峰值信噪比，而且有效降低了硬件实现的复杂度．     

关于图像压缩编码算法研究的综述

回顾了图像压缩编码算法的研究发展历程,介绍了已被广泛应用的几种典型的图像压缩编码算法及其特点,阐述了图像压缩编码领域的最新研究成果一小波变换压缩编码算法的工作原理及其待解决的主要问题.     

一种基于正交小波变换的盲水印算法

提出了一种新颖的以灰度图像为水印的数字水印算法.首先利用正交小波变换对原始图像进行分解,然后借鉴传统的叠加思想,根据小波变换后,高低频分量的特点,将图像水印嵌入到小波域的低频部分.由于整个嵌入过程中,对原始图像没有进行任何改变,因此绝对保证了原图像的质量.水印的嵌入和提取都在密钥控制之下,可以较好地解决版权争议等问题.实验结果证明该算法对常见的图像处理操作和几何攻击有很强的鲁棒性.     

一种基于正交小波变换的盲水印算法

提出了一种新颖的以灰度图像为水印的数字水印算法.首先利用正交小波变换对原始图像进行分解,然后借鉴传统的叠加思想,根据小波变换后,高低频分量的特点,将图像水印嵌入到小波域的低频部分.由于整个嵌入过程中,对原始图像没有进行任何改变,因此绝对保证了原图像的质量.水印的嵌入和提取都在密钥控制之下,可以较好地解决版权争议等问题.实验结果证明该算法对常见的图像处理操作和几何攻击有很强的鲁棒性.     

二进制改进粒子群算法在背包问题中的应用

提出了用于求解0 1背包问题的二进制编码的粒子群算法,阐明了该算法求解背包问题的具体实现过程.为了提高粒子群算法的收敛速度,在传统的二进制编码的粒子群算法中嵌入了记忆功能.通过对其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在寻优能力、计算速度和稳定性方面都超过了文献中提到的遗传算法和模拟退火算法.提出的求解背包问题的二进制改进粒子群算法,同样可以应用于其他离散优化问题.     

结合图像属性的MSD-FICA盲水印算法

基于图像高频子分量相互独立的属性,再结合图像低频能量不易丢失的特点,该文设计了多分辨率子带分解的快速独立分量分析(MSD-FICA)盲水印算法,借鉴了经典的量化调制水印(QIM)算法思想,对原始图像小波分解后的高频成分(水平、垂直、对角小波系数)进行排序,取中频成分。嵌入水印是对中频分量系数和低频分量系数同时嵌入,水印的提取采用快速独立分量分析(FICA)算法,先用主成分分析进行预处理,然后用FICA盲提取水印。实验表明,该算法能有效地提取出水印,并能抵抗一定的压缩、滤波、噪声攻击。     

多带激励语音编码及其在宽带语音上的实现

多带激励（MBE）语音编码算法采用一种新的激励频谱，突破了二元激励的局限性，较好的解决了合成语音自然度不够以及抗噪声能力差的问题，是目前低速率语音编码较理想的方案．本文阐述了MBE在宽带语音上的仿真实现方法，并对算法提出了一些改进措施．最后给出了仿真结果，根据结果对该算法的性能进行了分析．该算法合成的语音具有良好的清晰度和可懂度．     

基于矩阵编码和多重水印的JPEG图像块级认证算法

JPEG图像是目前常用的图像格式之一,由于其冗余数据较少,因此实现对JPEG图像的精确认证,需要对认证水印信息进行合适的编码以尽可能地缩短水印长度。为此,结合矩阵编码和多重水印技术,提出了一种用于JPEG图像的块级认证算法。矩阵编码可将长为l的水印信息缩短为log2l数量级,且可准确定位其中1位信息的改变,因此通过矩阵编码可有效缩短水印的长度。同时,为了提高算法的定位准确率,通过嵌入多重水印共同完成对图像的篡改定位。算法分析中对算法的漏检率、虚检率进行了较为详细的分析。理论分析与实验结果表明,在篡改率不大的情况下,算法能够实现对JPEG图像的块级篡改定位,在篡改率小于5%,向每个图像块仅嵌入约2 bit水印信息的情况下,漏检率和虚检率均在10?2数量级。     

改进的高效EZW遥感图像压缩方法研究

利用经过小波变换后的图像数据的能量大部分聚集在低频子带这一特点,针对小卫星星载计算机处理能力有限的客观情况,提出一种将预测编码和EZW编码相结合的图像压缩编码方法。通过有限的扫描次数,提取高频系数的重要系数。同时结合预测编码的方案,实现对低频系数几乎无损的压缩。实验证明,该方法能够使遥感图像的压缩同时具有较快的压缩速度和较好的压缩效果。     

小波变换图像压码延拓匹配与变换系数研究

研究了延拓匹配,证明了小波变换图像压码中采用Ｄａｕｂ滤波器时,周期延拓比对称延拓在结构上能更好地对滤波器进行匹配;对小波变换域样本场的统计特性和游程概率进行了分析,并在此基础上实现了高压缩比和高信噪比的图像压缩。     

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。     

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。     

基于小波变换的数字水印方案

数字图像水印技术一般面临着两个方面的矛盾问题,就是水印算法的复杂度越高,一般对应的算法的鲁棒性越强。本文提出了一种数字水印方法,这种算法基于离散小波变换,为了提高算法的稳定性,确保水印的抗干扰能力,在编码时应用了纠错码技术。     

用小波系数估计图像边缘方向的相干增强扩散图像降噪算法

在分析相干增强扩散方法和小波阈值收缩方法之间关系的基础上,给出了相干增强扩散在小波分析意义下的解释,同时解释了相干增强扩散方法与小波阈值收缩方法在图像性质上的等价性。针对相干增强扩散计算扩散矩阵较慢的缺点,提出了一种用小波系数估计图像边缘方向的相干增强扩散图像降噪算法。仿真试验结果表明,该扩散算子可以很好地定位图像边缘,较好地运用了小波的时频分析功能。     

基于提升小波变换的医学图像融合算法

图像融合是将多幅图像的信息综合到一幅图像的技术,它使得融合后的图像包含更为准确、更为全面可靠的图像描述。为了改善传统医学图像融合算法对细节信息的丢失,采用提升小波的方式将源医学图像进行分解,并分别对高低频采用不同的融合规则,最后经小波逆变换得到目标图像。仿真实验结果表明,该算法是有效可行的。