一种基于视觉感知模型的小波域图像盲水印方案

提出了一种基于视觉感知模型的小波域图像盲水印方案.该水印方案充分利用了人类的视觉感知特性,根据人眼对图像不同局部特征敏感程度的不同,自适应地调节水印的嵌入强度.水印的嵌入强度由图像的视觉临界差异决定,水印的提取不需要载体图像.仿真实验表明,该水印方案具有很强的抗攻击能力,并且水印的嵌入不影响图像的视觉质量.     

基于小波变换的暂态电能质量扰动的检测法

该文研究了基于小波变换的暂态电能质量扰动的检测算法,利用快速小波变换算法即Mallat算法检测和提取扰动信号,并在MATLAB环境下进行了仿真,采用db4小波、3尺度进行小波分解与重构并对信号进行检测,验证了小波变换能够实现电能质量扰动信号的准确定位。     

Blind and readable image watermarking using wavelet tree quantization

1.IntroductionInrecentyears,digitalimagewatermarkingtechni-queshavegrowndramatically.Digitalimagewater-markingisconcernedwithhidinginformationintoadigitalimage.Thisinformationmaybeusedforvariousapplicationssuchasauthentication,copyright,andproofofownership.Insomeapplicationsitisrequirednotonlytoidentifytherightfuluserofanimage,butalsotoembedsomeadditionalinformation.Forexample,incopyrightprotectionapplication,thewatermarkmaycontainadate,atime,aserialnumber,oranidentificationoftherightfuluser.…     

基于小波变换的多聚焦图像融合算法

提出一种基于小波空间频率的多聚焦图像的融合算法,该方法是在小波多分辨率分析的基础上,采用小波变换后的系数去定义待融合图像中的清晰度测量指标.对于明显的清晰和模糊区域,直接选取清晰区域作为融合后的相应块区域.而对于清晰与模糊的边界区域,采用了基于像素的窗口空间频率的方法进行融合处理.融合结果表明,该方法是可行和高效的,且比其他图像融合方法具有更好的性能.     

Multiple descriptions based wavelet image coding

INTRODUCTIONJPEG2 0 0 0 (LawsonandZhu ,2 0 0 2 )isanewlypublishedstillimage codinginternationalstandard .Itsintroductionmeantthatforthefirsttime,thediscretewavelettransform (DWT)wouldbeusedforthedecompositionandrecon structionofimagestogetherwithanefficientcod ingscheme.IntheJPEG2 0 0 0coder,beforeanywaveletdecompositionisperformed ,theimageispartitionedintonon overlappingtiles.Thesetilesareofequalsizeexceptpossiblyforthoseadjacenttotheimageboundary .Thenwavelettransformisappliedtotr…     

基于小波方法的超分辨率图像重建

提出了一种基于小波变换理论的超分辨率重建算法,即利用小波变换得到图像的高频和低频子带,结合非线性外推技术对高频子带进行处理,在增加高频子带信息量的同时进行迭代改进,并采用小波阈值方法进行去噪处理.实验结果表明：该算法能够克服以往插值算法的不足,如高频损失、细节模糊等,能很好地提高图像的峰值信噪比,是图像重建的一种有效方法.     

一种基于小波变换的多尺度图像配准算法

在研究传统Harris角点检测算法的基础上,结合小波变换的多分辨率特性,提出一种基于小波变换边缘检测与Harris角点检测的多尺度图像配准算法。该算法保持了Harris角点检测算法在图像旋转、缩放或灰度变化时角点提取效果依然良好的优点,改进了其对噪声敏感且不具有尺度不变性的缺点,在不同尺度上有较高稳定性与匹配精准度,抗噪性较强。     

Mean shift based log-Gabor wavelet image coding

In this paper, we propose a sparse overcomplete image approximation method based on the ideas of overcomplete log-Gabor wavelet, mean shift and energy concentration. The proposed approximation method selects the necessary wavelet coefficients with a mean shift based algorithm, and concentrates energy on the selected coefficients. It can sparsely approximate the original image, and converges faster than the existing local competition based method. Then, we propose a new compression scheme based on the above approximation method. The scheme has compression performance similar to JPEG 2000. The images decoded with the proposed compression scheme appear more pleasant to the human eyes than those with JPEG 2000.     

一种基于小波域均值量化的音频水印算法

在音频文件里嵌入图像水印信息,极有可能引起音频质量的下降．首先利用Chebyshev混沌扩频原理对二值图像进行置乱,然后对音频信号进行小波变换,选取小波系数的低频部分来嵌入水印,再对小渡系数进行均值量化,通过合理地确定量化步长,从而实现在音频文件中嵌入图像水印信息．实验证实,其结果具有较好的鲁棒性和不可感知性．     

Blind separation of speech signals based on wavelet transform and independent component analysis

Speech signals in frequency domain were separated based on discrete wavelet transform （DWT） and inde- pendent component analysis （ICA）. First, mixed speech signals were decomposed into different frequency domains by DWT and the subbands of speech signals were separated using ICA in each wavelet domain; then, the permutation and scaling problems of frequency domain blind source separation （BSS） were solved by utilizing the correlation between adjacent bins in speech signals; at last, source signals were reconstructed from single branches. Experiments were car- ried out with 2 sources and 6 microphones using speech signals at sampling rate of 40 kHz. The microphones were aligned with 2 sources in front of them, on the left and right. The separation of one male and one female speeches lasted 2.5 s. It is proved that the new method is better than single ICA method and the signal to noise ratio is improved by 1 dB approximately.     

基于小波变换的低比特率图像编码研究

运用小波变换理论,结合人类视觉系统特性,提出一种基于SPIHT算法的低比特率图像压缩的改进算法.实验证明,该算法在平滑图像的压缩中有较好效果,在低比特率压缩下减少了Gibbs现象,边缘模糊现象得到改善.     

一种基于小波变换和边缘信息的地理图象压缩方法

利用小波变换的多尺度特性,根据压缩比的要求,选择恰当的小波函数和分解尺度,用此来检测出图象的边缘点,对一幅图象只存贮边缘点及左右码。如果要求较高的压缩比,则进一步用直线段或园弧段进行拟合,只存贮端点等及左右码,解码特别快。     

基于高频增强滤波的光学图像识别谱面增强

在实时联合变换相关器中,由于电寻址液晶透过率较低,造成功率谱对比度比较低,相关峰强度太弱,甚至得不到相关峰.应用高频增强滤波处理技术对功率谱进行滤波处理,能有效提高功率谱对比度,增加信息量,得到较好的相关峰.实验结果证明该方法可行,产生的相关点亮度大幅提高,有利于目标的识别和定位,并给出高频增强滤波参数的选取方法.     

基于显著区域纹理谱特征的图像检索方法

提出一种基于显著区域纹理谱特征的图像检索方法.首先计算像素点显著度,生成显著图;然后对图像的各个分割区域,按照显著图确定显著区域;再提取各个显著区域的纹理谱直方图特征;最后给出显著区域纹理谱特征的加权函数.实验结果表明,该方法能将视觉敏感度与纹理特征有效地结合起来,在不增加太多计算时间的条件下,提高检索质量.     

基于语言评价信息的课堂教学质量评价

针对课堂教学质量的评价问题,从教学管理工作的实际需要出发,分析了影响教学质量评价的主要因素,建立了课堂教学质量评价指标体系,并在此基础上运用模糊多指标评价和TOPSIS方法构成的组合方法,进行了教学质量评价实践.     

灰靶理论在电能质量评估中的应用

针对电力系统中产生谐波和电压偏差等电能质量问题,运用灰色系统中的灰靶理论提出对没有标准故障模型的情况下电能质量的评估新方法。首先建立基于物联网技术的电能质量远程监测系统,然后将系统中监测到的数据运用灰靶理论进行分析处理,给出电能质量评估的算法步骤及等级,实现变电站电能质量的评估。实验表明,该方法可以有效地解决电能质量识别的问题,为变电站电能质量评估提供了一种新的策略。     

基于先进小波神经网络的HEV动力锂离子电池SOC估计(英文)

为了提高混合动力汽车(HEV)电池荷电状态(SOC)的估计精度,提出了一种基于先进小波神经网络的HEV动力电池SOC估计算法.首先,建立了基于先进小波神经网络的电池SOC估计模型.然后,通过数学推导证明了先进小波神经网络的收敛性.最后,利用大量HEV动力电池在行驶过程中充放电的数据样本,对神经网络进行网络训练.仿真结果表明,所提出的估计算法与传统SOC估计算法相比,提高了电池SOC的估计精度,有效地将估计误差从±8%减小到±1.5%.     

空域滤波与频域滤波下数字图像平滑比较

将噪声信号从图像中提取出来是信号处理中的重点问题,空域滤波和频域滤波技术的日趋成熟为该问题带来了有效的解决方案。针对以往研究中存在的不足加以改进,考虑到峰值信噪比和均方误差两方面因素,引入了三类噪声信号,设计了基于Matlab的数字图像平滑方法。通过对在空域和频域中传输到PC机的图像处理结果进行比对分析,选择适合不同种类噪声的最佳图像平滑算法。仿真结果证明,该方法合理、有效。