基于整数小波变换和混沌映射的盲数字水印算法

介绍一种基于整数小波变换和混沌映射的盲数字水印技术。利用广义Arnold混沌映射对水印图像进行置乱,利用整数小波变换对载体图像进行三级小波分解,然后用Logistic混沌映射随机产生各水印比特嵌入第二层高频部分HH2中整数小波系数的比特位置。水印的提取不需要原始图像。实验结果表明该算法嵌入的数字水印既有很好的隐蔽性,又能抵抗剪切和JPEG压缩的攻击.     

基于离散余弦变换的自适应盲视频水印算法

设计了一种基于离散余弦变换的自适应盲视频水印算法,先用混沌序列对水印图像加密,再将视频序列进行分帧,提取亮度分量作二维8×8DCT变换,将水印嵌入到DCT分块的低频系数中。水印的提取不需要原始视频信号和原始水印,实现了水印的盲检测。实验结果表明,水印的不可感知性很好,在抵抗椒盐噪声、高斯噪声、帧删除、帧剪切及高斯低通滤波等多种攻击时具有良好的鲁棒性。     

基于混沌映射和小波变换的彩色图像水印算法*

为了实现对多媒体数据版权的有效保护,提出了一种基于离散混沌映射和二维离散小波变换的图像水印新算法。该算法利用切延迟椭圆反射腔离散混沌系统（TDERCS）产生的混沌序列,将其二值化后加密水印图像,并采用小波变换将加密后的水印图像嵌入到宿主图像的蓝色分量的最深层的四个子带中,嵌入位置则由广义猫映射确定。仿真实验和性能分析表明,该算法具有很好的隐蔽性、鲁棒性和安全性。     

基于混沌映射的半脆弱图像水印算法

水印的安全性、抗常规图像处理的鲁棒性和篡改检测能力的矛盾、计算复杂度等是现有基于半脆弱水印技术的图像认证算法需克服的主要问题。提出了一种基于混沌映射的自适应半脆弱水印算法,选取图像小波变换的低频信息作为图像特征并利用混沌映射对初值的敏感性产生两种水印,采用块均值量化调制小波系数的方法完成水印信息的嵌入。实验结果表明,该算法具有一定的鲁棒性,可将JPEG压缩等常规信号处理与恶意篡改相区分,并能准确定位篡改区域。     

基于混沌映射的半脆弱图像水印算法

水印的安全性、抗常规图像处理的鲁棒性和篡改检测能力的矛盾、计算复杂度等是现有基于半脆弱水印技术的图像认证算法需克服的主要问题.提出了一种基于混沌映射的自适应半脆弱水印算法,选取图像小波变换的低频信息作为图像特征并利用混沌映射对初值的敏感性产生两种水印,采用块均值量化调制小波系数的方法完成水印信息的嵌入.实验结果表明,该算法具有一定的鲁棒性,可将JPEG压缩等常规信号处理与恶意篡改相区分,并能准确定位篡改区域.     

基于离散小波变换和边缘掩蔽的盲水印算法

针对图像低频区域嵌入水印后图像质量下降问题,提出一种新的基于小波变换和边缘掩蔽的盲水印算法。该算法依据人眼视觉系统的屏蔽特性和图像的部分特征决定水印的强度,利用边缘掩蔽技术决定水印在图像低频区域的嵌入和提取位置。实验结果表明,该算法实现了水印的隐形性,对常见的图像处理操作具有较强的鲁棒性。     

基于离散小波变换的盲水印研究与仿真

研究优化水印安全性问题.由于水印图像应具备版权信息和密钥条件,针对目前音频水印算法中水印容易被提取,且检测水印时均需要原始水印图像,导致水印安全性,鲁棒性无法保证.提出了基于离散小波变换的混沌加密的音频数字水印盲算法.将混沌原理引入音频水印中,改善了水印的安全性,同时根据信号的能量对水印进行了量化嵌入,改善了水印的鲁棒性.首先利用密钥对二值水印图像进行随机置乱;然后将经过随机置乱处理的含有版权信息的二值水印图像嵌入到原始音频信号中.在水印检测过程中利用已知的密钥对水印进行重构.仿真证明,在不知道密钥的情况下,无法得出水印图像,为设计提供了依据.     

基于提升小波变换的自适应盲水印算法

提出一种基于提升小波变换的自适应盲水印算法。该算法将水印新猫变换置乱加密,把原图像提升小波分解,并对对应位置的 3个高频系数排序,将最大值和最小值分成2Q-1个区间,当嵌入的信息不同时,使特征值处于不同区间。根据特征值所处的位置,实现盲水印提取。实验结果表明,该算法在各种攻击下具有较强的鲁棒性和可识别性。     

基于混沌系统的正交小波变换盲均衡算法

针对常数模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大和局部收敛的缺点,将正交小波变换与混沌通信理论相结合,提出了一种基于混沌通信系统的正交小波变换盲均衡算法(CS-WT-CMA)。该算法充分利用了混沌映射的伪随机性、遍历性、相关性以及无限宽带功率谱等特点,将混沌调制系统用于产生宽带混沌信号,使用混沌信号作为载波,在调制的同时直接对发射信号进行扩频,从而降低了信道输入信号的自相关性,更好地抑制了码间干扰和多径衰落;同时对均衡器输入信号进行正交小波变换,并作能量归一化处理,降低了信号的自相关性,从而有效地加快了收敛速度。水声信道仿真结果表明,与正交小波变换盲均衡算法(WT-CMA)相比,该算法收敛速度更快、稳态误差更小。     

基于小波变换和FCM分析的盲水印算法

利用人类视觉系统(HVS)的掩蔽效应和图像的局部相关特性,提出一种结合小波变换和模糊聚类分析的水印嵌入算法。在图像B通道下的小波域系数中,根据HVS的掩蔽性进行模糊聚类分析以选择适合嵌入水印的区域,结合图像的局部相关性和隶属度自适应地嵌入水印。算法在提取水印时无需原始载体图像的辅助。实验表明,该算法具有较好的透明性,而且对诸如JPEG压缩、图像锐化、几何裁剪、叠加噪声和平滑滤波等攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于复合混沌序列与小波变换的图像加密算法

针对单一混沌映射有可能退化为周期问题以及图像置乱加密计算量大的缺点,提出了一种基于复合Logistic和Chebychev映射与小波变换的图像加密算法。算法根据密钥控制复合混沌序列的初始参数,生成混沌序列,进而对图像进行置换加密,然后对加密后的图像进行小波分解,再对小波近似系数进行置乱加密。实验结果表明,该算法改进了单一混沌序列的退化问题,使混沌序列具有更好的随机性并改进了图像的直方图分布,算法具有良好的加密效果。     

基于小波变换和重力模型的混沌图像加密算法

随着网络技术的应用和发展，图像数据安全性引起了社会的关注。提出了一种新的基于小波变换和改进的重力模型的图像加密算法。该算法利用SHA3-256生成三维Logistic混沌系统的初始值及改进的重力模型的重力系数，使算法与原始图像密切相关，增加了算法的明文敏感性；对图像进行小波变换，用三维Logistic混沌系统分别对低频系数和高频系数进行置乱，再进行小波逆变换；最后，用改进的重力模型进行像素值扩散。实验结果表明，该算法密钥空间大且可有效抵抗各种攻击。     

一种基于FFT计算离散小波变换的方法

将小波变换和快速傅里叶变换（FFT）方法相结合,分析研究了用快速傅里叶变换计算离散小波变换的方法,总结变换结果和滤波器长度之间的移位关系,并提出通过把输入信号信号循环移位,实现完全重构的方法。这种方法计算的时间复杂度和快速傅里叶变换相当。     

基于离散小波变换的改进SPIHT算法研究

随着现代信息社会对通信业务要求的不断增长,图像通信与通信容量的矛盾日益突出。为了缓解网络带宽的不足、加快图像信息的传播速度,对于基于高比率的图像压缩算法的研究很有必要。目前比较流行的多级树集合分裂算法压缩效果比较好,输出的比特流较少,但是需要对内存中的数据反复的读取,且反复的在链表结构中扫描不重要系数,增加内存的负担及软硬件实现的复杂度,从而降低了编码的效率。本文针对多级树集合分裂算法的缺点提出了一种基于离散小波变换的改进的多级树集合分裂算法,通过对小波系数排序过程的调整,减少了对内存反复的读取操作,减轻了对内存造成的负担,提高了编码的效率。     

基于离散小波变换的网络流量模拟算法与分析

提出了基于离散小波变换的IP网络流量模拟算法,研究表明基于离散小波变换的细节信号作分割和随机重组,蕴涵着实测过程固有变化特性。并在细节上和原过程在时序变化上存在差别。达到了随机模拟的目的。     

离散小波多音调制及其性能分析

讨论了离散小波多音调制（DWMT）的原理与实现方式，并与离散多音调制（DMT）方式比较，分析了离散小波多音调制的优越性，最后在实验中得到验证。     

基于小波域的模糊混沌数字水印算法

为实现对多媒体数据版权的有效保护,提出一种基于混沌映射和二维小波变换的模糊自适应数字水印算法。利用Lorenz混沌映射产生的混沌序列对水印图像进行加密,通过离散小波变换及模糊控制得到水印图像的嵌入强度,将加密后的水印图像嵌入宿主图像。仿真实验和性能分析表明,该算法具有良好的隐蔽性、鲁棒性和安全性。     

基于小波分解的自适应数字图像水印算法

提出了一种基于小波分解的自适应数字图像水印算法，该算法不需要利用原始图像。实验结果表明，该算法较好地保持了图像的质量，对常见的图像处理方法显示了较强的鲁棒性。     

基于局部小波变换与DCT的人脸识别算法

提出了一种基于局部小波变换和离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,DCT)相结合的人脸识别方法,该算法首先利用小波变换对人脸图像做适当层次的小波分解,然后通过离散余弦变换对低频分量作进一步的特征提取和压缩,得到人脸识别特征,最后利用欧氏距离和最近邻分类器进行识别。基于ORL人脸数据库的实验结果表明了该算法的有效性。