基于分数阶微积分及分数阶Fourier变换的图像加密方法

图像加密技术一直是图像处理中的热点问题,把分数阶微积分引入图像加密技术中更是当代前沿研究课题.本文基于分数阶微积分及分数阶Fourier变换的方法,提出了一种新的数字水印算法.该算法在分数阶傅里叶域嵌入水印,分数阶微积分阶次以及分数阶Fourier变换的变换阶数为数字水印的安全性提供了保证.随后作者用相关性检测的方法来提取水印.最后作者通过对算法仿真以及加密图像的抗攻击性能进行测试,发现本文提出的数字水印算法有较好的不可感知性,且对噪声、旋转、剪切等攻击具有良好的鲁棒性.     

基于离散时间分数阶Fourier变换的多抽样率信号处理

多抽样率技术广泛应用于信号的分频带编码,图像压缩等领域．文中基于离散时间分数阶Fourier变换的chirp周期性和分数阶域滤波,定义了分数阶域等效滤波器．在此概念的基础上,得到了分数阶域等效滤波器的时域直接实现高效结构．然后导出了基于分数阶域等效滤波器的多相实现结构,并得到了分数阶抽样率转换系统的多相实现和分数阶域滤波器的多抽样率实现．最后得到分数阶差分抽样滤波器组和非均匀抽样滤波器组线性相位准确重建条件．     

一种基于分数阶Fourier变换的光斑图像抑噪方法

在激光光斑中心定位系统中,光斑图像噪声直接影响中心定位的精度。为了保证光斑重心的测量精度,抑制光斑图像噪声,针对信号和噪声有很强的时频静合特性,通过分数阶Fourier变换（FRFT）分析了含噪声激光光斑图像在分数阶Fourier域的幅度特征,在一维信号分数阶滤波系统参数估计的基础上,利用多阶段的滤波结构滤除激光光斑图像中的高斯噪声。仿真结果表明,该算法能较好地在强噪声背景下将光斑图像恢复出来,抑噪后的光斑基本能满足激光光斑中心定位系统的预处理要求。     

离散分数阶Fourier变换的实现及有限字长效应分析

分数阶Fourier变换广泛的应用提出了在DSP上实现分数阶Fourier变换的需求。文章首先对离散分数阶Fourier变换算法的实现进行了改进,用额外的存储空间减少了运算量和误差。针对在定点DSP上的实现,对有限字长效应进行了理论分析,发现误差的方差随着计算点数线性增长,随着数据的存储字长呈指数下降。仿真结果表明了理论分析的正确性。     

基于分数阶Fourier变换的瞬时频率估计方法

通过分析分数阶Fourier变换功率谱与信号相位微分的关系,提出了根据信号密度分布和分数阶Fourier谱估计信号瞬时频率的方法。并对含噪声和不含噪声的两种信号进行了计算机仿真,仿真结果表明了该方法的有效性,实验表明该方法适用于信噪比大于3dB的信号。采用非递归算法,不需要进行时频平面上的投影和峰值搜索,运算量低。     

基于分数阶变换的彩色图像自适应重构水印算法

首先, 采用分数阶Fourier变换算法, 对彩色图像进行分数阶频域变换, 分析图像的频域信息, 筛选出适合嵌入水印的系数, 作为水印的嵌入位置; 其次, 定义频域系数的隐蔽特性, 并对隐蔽特性进行分级, 使水印嵌入系数达到最优; 最后, 对二值化水印图像分块做提升小波变换和压缩感知测量, 将测量结果作为水印信息嵌入到载体图像中, 解决了当前多数水印算法嵌入信息冗余度高, 含水印图像抗攻击能力不足的问题. 实验结果表明, 该算法在抵抗几何攻击、 噪声干扰等方面性能良好, 显著降低了水印信息冗余度, 提高了嵌入的效率和水印信息安全性, 增加了水印算法的可靠性.     

分数阶Fourier变换用于幅度随机变化的Chirp信号的检测

提出了将分数阶Fourier变换用于时变幅度Chirp信号的检测与参数估计,研究了Chirp信号检测与参数估计的方法,给出了检测性能———幅度随机变化的Chirp信号的检测精度(参数估计的均方误差)的仿真分析.     

分数阶Fourier变换及其在信号参数估计中的应用

分数阶Fourier变换是一种新的时频分析方法,在计算机、图像处理和信号处理等领域有广泛的应用.本文首先介绍了其概念和定义,其次详细介绍了分数阶Fourier变换用于检测chirp信号参数的原理,最后,通过仿真实验,检验了分数阶Fourier变换用于检测单分量chirp信号的性能.     

基于分数阶Fourier变换的乳腺肿瘤纹理特征提取

分数阶Fourier变换(fractional Fouriertransform,FrFT)是传统的Fourier变换在分数级次上的推广,它同时包含了信号时频域的信息.对乳腺肿瘤超声图像进行分数阶Fourier变换,提取分数阶Fourier变换域相位信息的统计纹理特征,并结合AdaBoost分类算法,实现乳腺肿瘤的良恶性分类.实验结果表明,基于分数阶Fourier变换提取的纹理特征能较好地应用于乳腺肿瘤的良恶性分类,说明该方法可用于乳腺肿瘤的计算机辅助诊断.     

基于分数阶Fourier变换的时频分布

分数阶Fourier变换是对经典Fourier变换的推广.根据信号瞬时相关函数、点谱相关函数、Wigner分布和模糊函数这4种信号表示方法之间的Fourier变换关系,基于二维分数阶Fourier变换,给出一种新的分数阶时频分布,它表征了信号的局部时间/频偏和局部频率/时延特性,进一步讨论该分布函数的主要性质.最后给出它在线性调频（chirp）信号检测中应用的仿真结果.     

单透镜分数傅里叶变换全息图

基于分数傅里叶变换理论并以分数阶这一重要参量为纽带,推导和分析了分数傅里叶变换与菲涅耳衍射之间的关系;提出了基于罗曼I型分数傅里叶变换系统的分数傅里叶变换全息图,并实现了其计算机生成及数字重现;研究表明,分数傅里叶变换是描述菲涅耳衍射的理想工具,分数傅里叶变换全息图可以同时记录物体和系统的信息,开拓了分数傅里叶变换和全息术的应用领域。     

采用变形分数傅立叶变换的光学图像加密

针对如何在双随机编码中提高加密图像的保密性能,提出了一种新的光学图像加密方法,采用变形分数傅立叶变换的光学结构来完成对图像的加密和解密。其显著特点是在解密时采用了便于光学实现的非负阶次的分数傅立叶变换,能够使加密系统有6个以上的加密自由度,并能增加加密密钥的数量。仿真结果表明:分数阶作为加密密钥的鲁棒性好,被加密图像的保密性能得到提高。     

一种非合作照射源的无源雷达目标检测方法

利用无源雷达来对目标检测是目前电子对抗研究的一个热点。文章给出了以调频广播信号为非合作照射源来进行目标探测的数学模型;提出了一种先对回波信号进行多普勒补偿后再进行相干积累的方法。通过对该雷达采集的实际回波数据进行仿真,表明该方法不仅具有很好的目标检测性能,而且实时性较强,为工程上实现提供了技术支持。     

一种基于信息融合的Chirp类数字水印算法

作者提出了一种基于信息融合的Chirp类水印算法.该方案将有意义的二值水印图像同Chirp信号调频率融合得到新的离散Chirp信号序列,并利用分数阶Fourier域Chirp信号的能量聚集性实现水印检测和盲提取.仿真结果表明,算法对高斯白噪声干扰、裁剪、JPEG压缩、旋转、滤波等常见图像处理过程具有很好的鲁棒性.     

基于分数阶小波变换的图像加密方法

图像置乱是图像加密的常用方法,为了获得更好的加密效果,提出了一种基于分数阶小波变换(FWT)的图像加密新方法。该方法将二维分数阶小波变换与传统的空间域图像置乱方法相结合,对数字图像在分数阶小波时频域内进行图像置乱,实现图像的双重加密。图像加密实验结果表明,采用该方法具有很好的加密效果,在信息安全领域有较好的应用前景和研究价值。     

基于小波变换的粒子滤波目标跟踪算法

针对纯方位被动目标跟踪中粒子滤波算法固有的计算复杂性问题,提出了一种基于小波变换的粒子滤波算法(WMPF).对粒子权重进行小波多分辨率分解,通过设定阈值对高通部分的粒子权重进行滤波,再根据重构后的粒子权重去掉重复粒子,生成新的粒子集来近似后验概率密度函数,从而在保证滤波精度的同时大量减少粒子数,提高粒子滤波的计算效率.将WMPF算法与标准粒子滤波算法应用于具有非线性非高斯特点的纯方位目标跟踪问题,仿真结果表明,WMPF算法的跟踪精度与标准粒子滤波算法相当,计算效率却远高于标准粒子滤波算法,增强了跟踪的实时性,并且该算法有望进一步扩展粒子滤波的应用范围.     

基于非均匀子阵划分的MIMO雷达阵列设计研究

本文提出一种非均匀子阵划分的MIMO雷达阵列设计方法,其不但具有和均匀子阵划分的MIMO雷达（也称为相控阵-MIMO雷达）相同的优势—能同时获得相干处理增益和波形分集增益;并且,不同孔径的子阵使子波束的形成更加灵活;更大的子阵孔径给发射端提供了额外的自由度。 理论分析表明,与相控阵-MIMO雷达相比,采用常规波束形成,当干噪比比较低时,所提的非均匀子阵划分的MIMO雷达的输出信干噪比（SINR）更高。仿真实验也证明了上述理论分析的正确性,并表明所提的非均匀子阵的划分方法可以获得更低的副瓣电平。在最小方差无畸变响应波束形成下,零陷更深,输出SINR更高并且抗干扰能力更强。     

异构机群下的快速傅立叶变换动态算法

基于异构机群,设计了动态快速傅立叶变换算法．在前端机将任务划分为若干个子任务之后,所有后端机根据自身的负载,自主地向前端机发出执行子任务的请求,获取操作数据．将结果返回给前端机,前端机等待所有子任务完成后,对中间结果进行合并计算,得到最终结果。     

基于keystone变换的噪声调频连续波雷达高速目标探测

针对目标高速运动导致严重多普勒色散的问题,提出基于keystone变换的距离徙动校正方法。根据噪声调频连续波无周期性的特点,对回波信号采用等间隔重叠分段法进行频域相关处理。结合快速离散时间尺度变换算法,能够实现高效的长时间相参积累。无需先验知识,能处理多目标场景。通过仿真实验验证了该方法的有效性,并与传统时域相关法进行了比较和分析。当目标未出现距离徙动时,该文方法和时域相关法对目标输出信噪比的提升效果基本一致。当目标出现距离徙动后,时域相关法的输出信噪比迅速下降,恶化程度与徙动严重程度成正比,而该文方法经距离徙动校正后的输出信噪比则基本不受目标速度的影响,且仍随积累时间的增加而增大。