基于四进制小波和神经网络的数字水印算法

提出了一种基于BPN神经网络的水印新算法,首先对数字图像进行四进制小波分解;其次,在小波域内选择水印位嵌入的系数块,然后利用神经网络从嵌入水印的图像中恢复原始水印信息。实验结果表明这种水印算法具有很好的性能。     

基于两种神经网络的SAR图像多尺度分割与分析

基于多尺度回归技术和神经网络提出两种合成孔径雷达(SAR)图像分割的新方法.首先利用多尺度自回归模型(MAR)来描述SAR图像不同尺度间的统计相依性,以此提取SAR图像的多尺度统计特征;然后分别构造自组织特征映射网络和概率神经网络,并利用统计特征作为输入训练两种网络,实现SAR图像的分割.最后通过实验对这两种方法以及其他方法之间进行比较、分析,结果表明本文提出的两种方法的实验结果比较理想.     

基于四进制小波和神经网络的数字水印算法

提出了一种基于BPN神经网络的水印新算法,首先对数字图像进行四进制小波分解;其次,在小波域内选择水印位嵌入的系数块,然后利用神经网络从嵌入水印的图像中恢复原始水印信息.实验结果表明这种水印算法具有很好的性能.