基于图像综合特征的零水印算法

在Chen和Chang提出的零水印算法基础上,结合人眼的视觉感知特征与图像综合特征,提出了一种基于图像综合特征的零水印算法。本算法利用均值法得到原图像的低尺度近似图像,根据人眼视觉系统(HVS)的感知特性获取低尺度近似图像的综合特征。通过对比Chen、Chang和本文算法在不同类型信号处理攻击下的性能,得出本文算法在各种信号处理攻击下具有良好的鲁棒性,并通过仿真实验结果验证了本文算法的性能。     

基于提升小波的零水印算法

为了实施图像的版权保护,本文提出了一种基于提升小波变换的零水印算法,该算法采用经典密码学中的方法嵌入水印。本文对该算法进行了一系列的实验,实验证明该算法对缩放、剪切、滤波、噪声、JPEG压缩等攻击具有很强的鲁棒性。     

一种基于有限脊波变换的数字图像水印算法

提出了一种基于有限脊波变换域实现图像水印的方法。其优点是良好的稳健性和层次性的检测方法。这种算法充分利用有限脊波变换的特点,把原始图像和水印分解成多频段的图像来嵌入水印。检测时,把加了水印的图像分解,通过计算处理每一层取得所有的有关信息。     

一种基于脊波变换域的有意义图像盲水印算法

提出了一种将一幅二值图像信息嵌入到脊波变换域的盲水印算法。根据文[1]，水印被自适应嵌入到选定的脊波频带系数中。水印检测利用相关检测器，且不需原图像，实现了盲检测。通过实验证明了该算法的隐蔽性和鲁棒性。     

基于拉普拉斯高斯算子边缘检测的零水印版权保护算法

为满足数字媒体信息版权保护需求,提高零水印在抵御数字信号攻击时的鲁棒性,在Chang所提出的零水印版权保护算法的基础上,对图像特征提取中的边缘检测方法进行改进,利用拉普拉斯高斯算子(LOG)边缘检测代替Chang算法中的Sobel边缘检测。仿真实验表明,该算法在抵御数字信号攻击时具有较高的鲁棒性。     

一种基于小波变换的图像融合改进算法

提出了一种基于小波变换的图像融合改进算法,该算法对多源图像进行小波分解,并针对分解后的低频分量和高频分量各自的特点,选用不同的融合规则进行融合,即低频分量采用局部均方误差加权平均的方法,高频分量采用区域能量比的加权融合规则.实验结果表明,无论是从主观分析还是客观统计参数评价,本文方法的融合图像效果最好,优于文中的其他算法.     

基于图像边缘信息的视觉密码零水印算法

为了降低脏点像素对提取水印信息的影响,提高水印的鲁棒性,提出基于图像边缘信息的视觉密码零水印算法。该算法首先对图像进行分块奇异值变换（SVD）,然后提取每块中的最大奇异值,得到原图像的缩略图,再利用梯度求出缩略图的边缘信息。最后,对水印图像作（2,2）视觉密码分解,结合分解得到的影子图像和边缘信息生成版权信息,将其保存到认证中心。实验结果表明,该算法对常规图像处理和裁剪攻击具有较强的鲁棒性。     

一种基于多通道滤波的曲波变换图像融合算法

鉴于传统小波变换融合算法容易出现分块效应、地物纹理模糊、丢失源图像部分细节等缺陷,提出一种基于多通道滤波的曲波变换图像融合算法.首先利用多通道滤波原理保留源图像丰富的纹理特征,再对图像进行小波分解得到高、低频分量,接着对各分量作局部脊波变换进行融合,最后经过曲波逆变换得到完整的重构图像.以SPOT XS3源图像与SPOT全色源图像为例进行融合实验,结果表明,该算法得到的融合结果从视觉和定量分析上都优于传统的小波融合算法.     

基于快速双曲Radon变换的多次波压制

作为一种相干噪声,多次波的存在严重影响了偏移成像精度,给地震资料解释带来极大困难.多次波与有效波在Radon域中的聚焦点不同,利用此特点可以实现多次波的压制,然而,基于常规双曲Radon变换实现的算法效率低下,处理大型地震数据受限.提出一种快速双曲Radon变换压制多次波的方法,在常规双曲Radon变换的基础上进行改进,使积分路径与多次波同相轴相适应,利用线性调频Z变换和快速傅里叶变换对数据直接在频率域中求解,从模拟和实际地震资料的处理表明,方法较常规双曲Radon变换计算效率有显著提升,同时多次波得到了良好的压制,取得了较满意的效果.     

一种抗几何攻击的小波变换域图像水印算法

研究基于几何不变域的数字水印嵌入方法,设计和实现了一种采用墨西哥帽小波变换作为变换域,在小波变换域局部极大值点中进行水印嵌入,使用连续小波变换取代常用的离散小波变换来获取旋转和平移不变性.通过Matlab7.0软件仿真实验,实验结果显示该方法能够抵抗旋转、平移和缩放操作,同时对于常规的图像处理操作、JPEG2000压缩都具有鲁棒性.     

基于Logistic混沌映射与Arnold变换的图像加密算法

传统的Arnold变换能改变图像象素的位置,而不能改变图像象素值,不能仅仅靠Amold变换来实现图像加密.本文结合Logistic映射的伪随机性与对初值的敏感性,提出一种新的基于Arnold变换的图像加密算法,改进后的算法不仅改变了图像象素的位置,也改变了图像象素值.matlab仿真实验表明了该算法的有效性与安全性.     

基于小波变换的低对比度图像增强改进算法

提出一种基于小坡变换的图像增强算法.利用小波变换的时频局域性和方向性特点,对分解后的高频系数进行子树划分,以子树为单位实现图像的对比度增强.在VC++环境下实现了该方法,实验结果表明该算法能得到整体视觉好的图像,是一种有效的图像增强算法.     

基于小波变换的图像融合算法及性能评价

在阐述小波图像融合算法的基础上,针对小波分解后各频域融合算子和融合规则的选择,提出一种新的基于FPGA动态可重构的图像融合算法。该方法对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像。核心算法集成到一片FPGA中实现,提高算法的实时性,降低系统的实际功耗,有效地减少融合图像的失真。对多组图像进行实验,实验结果表明,该方法是有效的。     

基于Fourier-Mellin变换的全景图像拼接与曲线匹配

基于Fourier—Mellin变换的图像配准方法,本文对于图像拼接与曲线匹配进行新探讨。该方法在不需要准确控制相机运动,不需要知道相机的焦距等内部参数及检测图像特征,在配准精度要求不是很高的情况下,直接生成的全景图像可以满足很多实际需求;先将图像曲线转化为二值图像,然后应用Fourier—Mellin变换对这些二值图像进行配准,从而达到两条曲线的匹配。     

基于小波变换的图像降噪

根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法;实验结果说明该方法可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。     

基于小波变换的多聚焦图像融合

本文提出了一种新的基于小波变换的融合算法。此算法简单易行,既保留了图像的边缘特性和多聚焦图像的对比度特性,又有效地对两幅多聚焦的图像进行了融合。通过实验及结果分析,对这些方法保留图像的边缘特征和对比度特性进行了对比,得出了有益的结果。     

基于小波变换的数字图像水印算法

利用小波变换多分辨率特性和人眼视觉特征,提出了一种彩色图像多水印算法.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鲁棒性.为增强水印的鲁棒性,在添加水印之前对水印进行预处理,在嵌入水印时又应用了扩频技术.实验结果表明,该算法取得了良好的效果.     

基于主成分分析变换和提升小波的图像融合

为了将低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像有效地融合,提出了主成分分析(PCA)变换和提升小波相结合的融合方法。小波提升后选用不同的融合规则对高低频成分进行融合,并与PCA+DWT和HSV+LWT融合法进行了比较,实验结果表明,该方法较好地保留了多光谱图像的光谱特性,提高了空间分辨率。     

基于小波变换及子带阈值的彩色图像降噪

提出了一种对彩色图像降噪的新方法,该方法先把彩色图像分解为红、绿、蓝3个基色图像,然后利用小波变换分别对3个基色图像进行多尺度分解,求出其各个尺度三个方向高频系数的子带阈值,并组成1个子带阈值矩阵,对单基色图像的各个尺度3个方向的高频系数进行阈值处理,实现对单基色图像的降噪,最后把降噪后的3个基色图像融合为一幅彩色图像。实验结果表明该方法可以很好地消除噪声,又可以较好地保持图像细节。     

基于小波变换的指纹图像增强算法

小波具有多分辨率分析和在局部时频域进行分析的能力。首先,应用小波的这个特点,在小波域对指纹图像进行增强。在对指纹图像进行小波变换之前,对图像进行了较为常见的规格化处理,使得不同的图像有相同的灰度均值和方差,方便了对指纹的匹配,然后提出了一种在小波域中改进的软阈值算法对图像进行增强。实验表明,应用小波变换技术对指纹图像进行预处理能够获得较满意的结果。