基于小波的图像隐藏方法在信息安全中的应用

随着信息时代的到来,互联网和多媒体技术迅猛发展,数字多媒体信息在网上传播越来越便捷,同时也带来了信息安全的隐患问题。小波变换具有良好的时频特性且小波的多分辨分析与人眼视觉特性是一致的。在小波域对图像进行分解,可以根据HVS特性更好地隐藏信息,解决信息安全的问题。     

自适应联合小波去噪算法

对于传统小波去噪方法,由于选用了单个的小波基,很难兼顾图像的平滑区域、边缘和纹理部分。而对于多小波基的去噪方法,尽管选择多个具有不同性质的小波基,但已有的文献中只是简单地取其算术平均,没有很好地体现小波基的多样性,造成了丢失细节与过平滑的后果。针对图像的非均匀性以及每个小波基支撑区间的不同,提出了一种自适应联合小波去噪算法,对图像中的不同区域和每个小波基处理的不同结果赋予不同的权系数,这样就充分发挥了每个小波基的作用,取得了满意的实验结果。     

神经网络在电磁场数值问题中的应用

针对目前电磁场数值处理中计算繁杂慢速和耗费资源过多的问题,本文提出了一种基于神经网络小波理论进行计算的新方法。文中着重介绍了利用小波变换神经网络的基本理论,结合电磁场数值计算的基本方法,推导变换进而得到一个通用公式和处理方法。在该方法中,神经网络学习内容少和数据处理简单,因此该方法具有计算速度快,占用资源少的优点,并有用硬件实现的前景。     

小波分析在1-10TeV宇宙线气象效应研究中的应用

利用小波变换,结合折叠周期分析方法,对羊八井宇宙线观测站TibetASγ阵列1997年11月到1998年6月的实验记录数据进行周期分析,发现了气象参量,包括观测面处大气压和室外温度的日变化和半日变化.接下来的关联分析表明:宇宙线流强的周期变化与气压和温度的周期变化显著相关.     

金融时间序列分形维估计的小波方法

讨论了金融时间序列的性质,通过实际数据说明,金融时间序列具有两个重要特性——统计自相似性和非平稳性.利用正交小波变换的方法,给出了其分形维的估计方法.最后,实证分析了国内金融市场,并应用此方法分别得出了上证综合指数序列过程和深证成分指数序列过程的分形维.     

小波分析在图像压缩中的应用

本文介绍了图像压缩的必要性及小波分析的基本理论，论述了基于小波分析实现图像压缩方法的流程框图及应注意之点，并简述了作者采用计算机仿真取得的成果。     

基于小波压缩的二值图像图视密码学的改进

图视密码学方案最初由Naor和Shamir在 1994年欧洲密码学会议上提出 ,但像素扩展太大 ,生成分存图像太大。采用小波变换对分存图像进行压缩 ,有效地降低了分存图像规模。     

一种新的小波变换及其性质——弱收敛意义下微分方程和对应积分方程的等价性

利用一种新的连续小波变换讨论微分方程和积分方程之间的关系,并且当h是对称小波时,能够把一类微分方程利用新的小波变换变换成等价的积分方程.它们在弱收敛意义下是等价的,从而将微分方程的讨论与积分方程的讨论联系起来,使得连续小波变换在讨论微分方程和积分方程的过程中得到应用.     

信号消噪的小波处理方法及其应用

通过对噪声特性的分析并用小波的方法对信号进行消噪处理，利用Matlab软件演示信号消噪的效果，并总结出小波分析对信号消噪的优点．