基于小波变换的图像数据压缩

针对图像数据在二维小波变换后多辨率塔形结构的小波系数的特点,提出了适应数据特点的处理技术和压缩方法。大幅度地降低了图像数据间的冗余度,取得了较好的压缩效果。     

基于混沌加密和小波包分解的数字水印算法

提出了一种基于混沌加密和小波包分解的自适应数字水印嵌入算法.该算法首先利用混沌序列对水印图像进行预处理加密,使水印嵌入方案具有一定的安全性.然后根据信息熵选取最优小波包基,对宿主图像进行小波包分解变换.利用不同频域可以承受的信噪比不同的原理,在低频区域引入人类视觉系统,高频区域采用适当的阈值,分别计算出各频域的水印嵌入强度系数,自适应地嵌入水印信息.实验表明此算法使水印的嵌入达到了很好的抗攻击鲁棒性和视觉效果.     

基于混沌加密的小波域数字图像水印算法

本文提出了一种基于混沌加密的小波域数字图像水印算法,首先通过对原始图像进行离散小波变换,提取其低频部分作为嵌入区域;然后再次利用小波变换对水印进行分解,得到水印的四幅小波分解子图,用混沌序列对4幅子图进行置乱,经小波逆变换完成水印加密;最后将加密后的水印嵌入到原始图像的低频部分中.在提取水印时,通过水印相似系数NC和峰值信噪比PSNR评价水印质量,实验结果表明,提出的算法可以抵抗JPEG压缩、噪声、滤波等几何攻击,图像加密效果好.     

基于阈值化分割与小波变换的彩色数字水印算法

文中提出1种根据灰度特征对水印图像进行阈值化分割,然后分别嵌入到原始图像小波变换后的低频及中频系数,并根据视觉系统的照度掩蔽等特性实现嵌入强度自适应调节的彩色数字水印新算法。由于通过阈值化分割把水印各像素按不同的幅度进行分类以适应低频系数和中频系数对鲁棒性和透明性的要求,该算法能够很好地解决水印的鲁棒性和透明性这对矛盾,使得水印的鲁棒性和透明性达到优化的效果。     

一种基于HVS的小波域彩色图像水印算法

提出了一种基于HVS的小波域彩色图像水印算法。首先将彩色载体图像由RGB彩色空间转换为YIQ彩色空间,选取Y分量进行多级小波分解,通过修改中频系数,将水印信息分成两部分,分别嵌入到三级水平细节子带和垂直细节子带中。在系数的选择上利用了人眼的视觉特性,使得水印信息嵌入到图像中比较暗的区域。实验证明,嵌入水印后的图像具有很好的不易觉察性,并且对JPEG压缩、图像添加高斯噪声、中值滤波和对比度增强等常见图像处理操作具有很强的鲁棒性。     

基于小波变换和贝叶斯理论的图像分割算法

基于非下采样小波变换和贝叶斯分类理论的图像分割算法,在处理可见光图像时,容易受到噪声的干扰,而且,原算法在计算最大局部最小点时易产生偏差,从而影响分割效果。因此,本文首先使用滤波器滤除噪声,然后对原来的最大局部最小点的计算方法进行了等价变换,并调整了分割阈值以纠正由于对图像进行小波变换造成的灰度偏移,最后利用数学形态学运算对分割后的图像进行处理以消除孤立点,仿真结果表明改进算法分割效果较好。     

基于模拟退火的寻找给定压缩图像的最优小波算法

本文根据给定图像,提出了一种寻找其最优小波的方法,该法首先推导了长度为N的小波滤波器的参数化公式;然后用模拟退火来寻找给定图像的最优小波,并详细讨论了该算法的基本要素、实现以及优点;最后,在matlab上进行了实验,实验表明本文算法效果良好.     

基于二维小波包和v -SVR的电能质量数据压缩

将支持向量回归算法应用于电能质量数据压缩领域。将一维向量表示的电能质量原始数据进行二维重构,获得二维表示的的电能质量图像。再采用自适应小波包变换把二维电能质量图像分解到不同尺度的子空间,并针对小波系数方向性采用不同的数据编码算法。低频系数采用DPCM编码。高频系数采用v支持向量回归机算法,用稀疏支持向量表示原始数据,以达到去冗余,数据压缩的效果。仿真实验证明提出算法的压缩效果与传统算法相比,压缩性能有了明显的提高。     

静态图像压缩标准JPEG2000在变电站图像监控系统中的应用

JPEG2000是静止图像压缩的新标准，文章对该标准中的几个关键技术进行了分析和研究，诸如基于分块的小波变换技术，结合人类视觉系统的量化编码技术，嵌入式分层位流的组织等。并把该技术引入到变电站图像监控系统中，取得了比较满意的效果。     

基于二维提升小波的火电厂周期性数据压缩算法

针对火电厂生产运行中产生的大量周期性实时数据，提出了一种新的数据压缩与解压缩算法。为了更加有效地降低周期性数据中存在的冗余，该算法首先将待压缩的周期性数据从一维空间转换到二维空间，然后采用基于二维提升格式的对称双正交小波滤波器组对数据进行压缩和解压缩。利用实际测取的电力生产过程中的周期性数据对算法进行验证，试验结果表明，在相同的压缩比下，基于二维小波压缩的重构效果优于基于一维小波压缩的重构效果。因此该算法是一种有效和实用的周期性数据压缩方法，具有较大的应用潜力。     

有利图像压缩的小波去噪算法

提出了一种有利于图像压缩的小波图像去噪方法及一种小波系数校验方法.首先利用多个阈值在小波域进行硬阈值迭代去噪,然后利用小波子带的方向性对小波系数进行校验,并将保留的非零小波系数乘以一个比例系数,最后利用小波逆变换获得去噪图像.实验结果表明该方法的去噪效果优于常用方法,接近甚至超过BayesShrink方法.该方法可在有效去除图像噪声与保留较少的非零小波系数之间得到较好的折衷.     

SVD与HVS相结合的小波域数字图像鲁棒水印

为了提升水印鲁棒性,解决水印透明性与鲁棒性相互间的矛盾,提出一种融合SVD和HVS优良特性的小波域数字图像水印算法。该算法首先对载体图像进行二级DWT,提取二级低频子带并进行分块;然后对各个子块进行SVD,根据HVS对平均亮度的敏感性,结合修正的余弦相似性度量方法计算出水印的最佳嵌入位置;最后以量化的方式将Arnold扰乱加密的水印嵌入到选定的奇异值中,嵌入强度根据载体图像子块的奇异值自适应地调节。实验结果表明,该水印不仅具有很好的透明性,对噪声、滤波、剪切以及JPEG压缩等水印攻击也都呈现出较高的鲁棒性。     

基于小波系数均衡方向变换的图像压缩

本文提出了一种新的基于小波系数的均衡方向变换方法,首先用小波变换对图像做多尺度分解,再用改进后的均衡方向滤波器组(uniform directional filter banks,uDFB)对小波变换后的高频子带作方向变换。该变换是对基于小波的contourlet变换的一种改进,它充分利用了小波的非线性逼近特性以及均衡方向滤波器良好的多分辨率和多方向特性,进一步增强了图像的方向特征,同时能有效抑制瑕玷的引入。仿真结果表明,将该方法用于图像压缩可以比基于小波的压缩算法更好地恢复出原图像的轮廓和纹理,并获得较高的峰值信噪比。     

基于混沌和SVD-DWT的数字图像水印算法

提出了一种基于奇异值分解和离散小波变换相结合的数字水印算法。将二值水印图像用混沌的方法进行置乱并对原始图像进行N层小波分解,对小波系数LLn,LHn,HLn,HHn分别采用不同的方式嵌入水印信息。对LLn部分,根据系数的能量大小嵌入伪随机扩频序列;对LHn,HLn,HHn三个小波系数矩阵作奇异值分解,将置乱水印的奇异特征值嵌入到这三个小波矩阵的奇异特征值中。针对嵌入方案,设计了非盲检测和盲检测算法。实验仿真表明,该算法能够经受住噪声、中值滤波、JPEG压缩和剪切等攻击,具有较强的鲁棒性。     

靶场光测图像序列的复合压缩方法

针对靶场海量测量图像的存储问题,提出了光测图像序列的复合压缩方法。该算法解决了小波变换产生浮点数,导致信号不能精确重构的问题,实现了从整数变换系数中完全重建图像;同时借鉴ROI思想,解决了图像压缩需求与测量精度的矛盾,在同一压缩框架下,实现了目标区域的无损压缩和背景区域的高倍压缩;设计了靶场测量图像序列压缩码流结构,保证了解码时目标区域信息的完整性、目标区域和背景区域压缩码流的可分割性和整体码流的连续性。经仿真验证,该算法科学可行,在同一压缩比时本文方法的SSIM值优于JPEG2000压缩标准,压缩后目标判读误差在3”内,在满足数据处理精度的基础上实现了光测图像的大比例压缩。     

基于小波对比相关性及加权因子的图像融合算法

以小波方向对比度或图像局部特征作为判据的图像融合算法均有较好的效果.本文综合上述两个方面的因素,并定义了高频加权因子,提出了一种新的基于小波方向对比度相关性和高频加权因子的融合算法.该算法首先提取小波系数用以计算高频系数的方向对比度,而后计算相关度并构造加权系数,最后利用加权系数和高频加权因子重新得到融合图像的小波系数进行反变换,重构融合图像.经多聚焦图像的融合实验表明:该算法比本文提及的另外3种算法更为有效.     

一种应用小波系数GSM模型的混合傅里叶-小波电缆瓷套终端红外图像去噪方法

为有效去除红外图像白噪声,提高电气设备红外诊断准确性,采用一种混合傅里叶-小波去噪方法对电缆瓷套终端红外图像进行处理。该方法先在傅里叶域中进行初步去噪处理,而后在小波域中去除剩余噪声。在小波域中去噪时,考虑到小波系数的统计特性,采用GSM模型对小波系数进行建模。对电缆瓷套终端红外图像去噪试验表明,运用文中方法能够有效提高红外图像的去噪效果。