基于小波变换的数字水印算法研究

基于小波变换的数字水印技术是当前的一个研究热点,本文系统分析和总结了基于小波域的数字水印算法,并根据水印算法的特点对其进行了分类,详细分析了各类水印算法的各种嵌入和检测技术以及各自的优缺点,最后给出了图像水印算法的测试结果.     

基于小波变换的图像水印研究

研究了一种新的基于小波变换的数字水印技术。该项技术中,把强健水印嵌入至一幅图像中频率最低的部分,用于检测图像是否发生改变的脆弱水印则在较为粗糙的尺度下,通过对小波系数设置阈值及量化的方法嵌入到图像中。实验表明,强健水印具有抵抗非恶意图像变换（如有损压缩等）,而脆弱水印能检测到恶意的图像攻击（如修改或伪造图像中的某一部分）。     

基于小波域数字水印技术的图像版权保护方法

提出了一种基于人眼视觉特性的小波变换数字水印算法,该算法能够依据人眼视觉特性,将水印信息嵌入到小波变换域的不同尺度、不同方向分量上,从而提供检测局部空域和频域变化的能力,实现局部水印和全局水印之双重目的.实验结果表明所提出的数字水印不仅具有较好的透明性,而且对诸如剪切、低通滤波等攻击均具有较好的鲁棒性.     

基于小波域数字水印技术的图像版权保护方法

提出了一种基于人眼视觉特性的小波变换数字水印算法,该算法能够依据人眼视觉特性,将水印信息嵌入到小波变换域的不同尺度、不同方向分量上,从而提供检测局部空域和频域变化的能力,实现局部水印和全局水印之双重目的.实验结果表明：所提出的数字水印不仅具有较好的透明性,而且对诸如剪切、低通滤波等攻击均具有较好的鲁棒性.     

基于图像小波变换的数字水印

提出了一种基于小波变换的数字水印的嵌入与检测方法。这种方法充分利用小波变换的特点,在原始图像的适当位置加入水印,采用盲水印算法检测图像中是否含有水印。     

基于小波变换的数字图像水印加入与提取技术

介绍了数字图像水印技术的原理，发展现状及其应用范围，以及小波变换技术在数字图像水印技术制作中的应用，同时，还就小波变换在数字图像水印制作技术中的发展前景提出了一些预测和基于小波变换的数字图像水印制作方法的思路。     

基于整数提升小波变换的盲数字水印算法

结合实际应用的需要,提出了一种基于整数提升小波变换的盲数字水印算法.该方法利用提升结构的带参数整数小波变换,可以在降低运算复杂度的同时,提高嵌入水印图像的质量.而且通过Arnold变换和设置一些参数为密钥,增强水印的安全性.水印的提取不需要原始图像和标准水印,更适合应用于网络环境.实验表明,该算法嵌入的水印具有较理想的安全性和较强的抗攻击能力.     

基于音频内容的DCT域脆弱水印算法

为了实现音频文件的完整性认证,提出了一种基于内容的脆弱水印算法.对于一维序列,改变其离散余弦变换(DCT)域交流系数不会改变该序列的幅值和.基于这一性质,在音频分帧后,再对每帧分组,计算每组采样点和的绝对值,相加后得到该帧的和,将其作为该帧音频的特征,量化后转换为二进制作为水印;然后,用量化索引调制方法,通过调整每组DCT域的低频系数嵌入水印.实验表明:该算法具有很好的不可感知性;得到的含水印音频的信噪比约为80 dB;算法对添加噪声、重量化、重采样、低通滤波、MP3压缩等操作具有很强的敏感性,并且能够确定替换等恶意篡改的位置.     

基于DCT与DWT的水印算法的比较分析

数字水印技术是保护数字媒体安全的一种有效手段,但当前对数字水印技术的研究还有待进一步加强。文章阐述了数字水印技术的基本原理,介绍了离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）水印算法,并通过攻击实验,对DCT和DWT水印技术在不可见性、鲁棒性、水印容量等方面进行了比较分析,以期对推进数字水印技术的发展起到一定的积极作用。     

一种基于整数小波变换的彩色图像盲水印技术

提出了一种在静止的彩色图像中嵌入盲水印的鲁棒算法,用彩色图像作为数字水印的载体,将有意义的二值图像作为水印图像,利用人类视觉系统(HVS)特性,综合考虑水印的鲁棒性和不可见性,将水印信息嵌入到小波分解的低频域(LLn),通过理论分析和实验结果证明:算法满足水印的抗JPEG压缩攻击、复杂度较低、实用性较强、对原图的影响较小,具有可行性和有效性等特点。     

矩阵的次线转置变换

本文引进了域上 n 阶方阵次对角线转置变换的概念,证明了:|A~(?)|=|A|,A~(?)～A;任何方阵都可表成两个次线对称阵之积,并给出寻找上述次线对称阵的计算方法.     

On a Fast P-ary m-Sequence Transform

m-sequences have been used widely in many applications,but the corresponding computation of the correlation-detection is overwhelming N^2 operations,where N is the length of the m-sequence,such that it is unpractical. In this paper,a transform from p-ary m-sequence matrices to generalized Hadamard Matrices is developed;and then by the fast generalized Hadamard matrices transform,a fast p-ary m-sequence transform is developed.The results show that the computation can be dramatically reduced from N^2 to NlogpN operations,so the fast p-ary m-sequence transform could enable a rapid correlation-detection at the receiver.     

基于小波变换在图像去噪中应用

基于噪声是影响图像质量的重要因素.噪声的存在导致图像的某些特征细节不能被辨识,图像信噪比下降.本文将小波阈值去噪与维纳滤波结合起来,在小波域进行维纳滤波.设计了双小波基维纳滤波器,采用两路小波变换,对静态图像和动态影像进行去噪实验,结果表明改进的小波域去噪方法相比其他方法能够获得较好的视觉效果和较高的信噪比.     

基于小波变换的轨道不平顺信号分析

为消除轨检车速度不稳定对采集的轨道不平顺信号频谱分析的影响,利用Haar小波变换建立了原始信 号瞬时频率与Haar小波系数的关系,以计算瞬时频率.根据求取的瞬时频率对采样信号进行内插和重采样,再 对重采样信号进行傅立叶变换,即可得到消除了畸变的频谱.      

基于小波变换的轨道不平顺信号分析

为消除轨检车速度不稳定对采集的轨道不平顺信号频谱分析的影响，利用Haar小波变换建立了原始信号瞬时频率与Haar小波系数的关系，以计算瞬时频率．根据求取的瞬时频率对采样信号进行内插和重采样，再对重采样信号进行傅立叶变换，即可得到消除了畸变的频谱．     

基于Gabor变换的信号降噪方法

介绍了Gabor变换的基本理论,提出了一种基于Gabor变换的降噪方法.该方法首先对信号进行Gabor变换,并选择合适的阈值对Gabor展开系数进行处理,然后对处理后的Gabor展开系数进行Gabor逆变换,从而实现降噪.仿真结果表明,该方法具有很好的降噪效果,为机械故障诊断提供了一种新的思路.     

基于小波变换的纹理边缘检测方法

根据Ｍａｌａｔ多尺度边缘检测原理和纹理图像的局部特征,推广了Ｍａｌａｔ多尺度边缘检测算法．这个推广算法不仅适用于一般图像的边缘检测,而且还可用来提取纹理图像的边缘．     

地震波在不同地层下的转换

介绍了在已知地震波加速度时间历程条件下如何求解其它位置的加速度时间历程．文中只考虑小应变的情况，推导出求解的递推公式，通过傅立叶变换得出结果，并给出所有求解的加速度时间历程的曲线。