基于小波系数相对模糊关系的水印方法

提出一种基于带参数整数小波变换和相对小波系数模糊关系的数字水印算法.应用基于视觉系统小波域量化噪声的视觉权重分析方法,自适应的构造模糊关系矩阵,在水印的提取过程中实现了盲检测.本方法与经典的密码理论以及高级加密算法相结合.应用Rabin方法生成单向Hash函数,信息隐藏算法可以完全公开.水印算法不可感知性好,鲁棒性强,是一种有效的版权保护方法.     

模糊RBF神经网络在音频零水印中的应用

针对当前零水印不能"嵌入"有意义水印的不足,构建了在小波域中基于神经网络的零水印系统,提出了一种基于模糊RBF神经网络的音频零水印方案,有效解决了音频水印的鲁棒性与透明性之间的矛盾.模糊神经网络模糊系统的隶属度函数和推理规则决定RBF神经网络的结构和学习算法.因为水印方案不改变原始音频数据,所以具有良好的透明性,实验结果表明,方案具有很强的鲁棒性.     

多重水印技术的模糊关系与应用

应用带参数整数小波变换,提出了一种多重水印技术。在图像中同时嵌入半透明数字水印和脆弱水印来达到良好的保护效果。通过构造模糊关系矩阵,实现了半透明水印的安全嵌入。引入R ijndae l加密算法,构造出H ash函数,实现了一种具有高敏感性能的脆弱水印。该技术在图像保护领域有广阔的应用前景。     

用于JPEG2000图像认证的鲁棒性水印算法

针对JPEG2000图像压缩标准所具有的渐进传输、一次编码多次解码等特性,提出了一种基于图像特征的鲁棒性图像认证算法.该算法在JPEG2000编码过程中,先根据图像不变特征,生成认证水印,再根据实际的鲁棒性认证需求,在量化后的小波系数中确定每个子带的认证水印嵌入位平面,最后基于小波系数位平面的特征嵌入认证水印.算法不仅能适应JPEG2000各种灵活的编码方式,还能定位图像篡改的位置.实验结果验证了图像认证算法对可允许图像操作的鲁棒性以及对图像篡改的敏感性.     

支持向量回归机和多小波变换在数字图像水印算法中的应用

给出一种多小波域上基于支持向量回归机的数字图像水印新算法,算法充分利用了多小波变换和支持向量回归机的优点.通过对新算法实验结果的分析和与其他算法的对比得到:算法对JPEG压缩、模糊处理、锐化等攻击具有很强的鲁棒性.     

一种鲁棒的抗去同步攻击数字语音取证算法

去同步攻击破坏水印的同步性,导致水印无法正确提取,致使取证水印算法无法得到可靠的取证结果.分析了语音信号自相关度残差的鲁棒性,并将帧号映射为水印序列,通过量化自相关度来进行嵌入,提出了鲁棒的抗去同步攻击数字语音取证算法.实验结果证实算法提高了水印算法容忍信号处理的能力,同时能够对数字语音给出可信的取证结果.     

基于模糊关系和带参数曲面的DEM伪装算法

应用矩阵变换和模糊关系,提出了一种DEM数据伪装算法。该算法利用二元三角函数生成带参数的曲面模拟地形,并通过离散化和真实数据叠加生成伪装DEM数据,实现DEM数据的安全通讯。伪装过程中引入了模糊关系,在保证安全性的前提下,提高了DEM数据的恢复效率。该技术在DEM数据保密通讯领域有广阔的应用前景。     

基于Curvelet变换的数字水印算法

数字水印技术能起到版权保护的作用,从数字水印的鲁棒性与不可感知性要求出发,介绍了Curvelet变换的多方向、多分辨、带通特点及各层的系数特征,提出了一种基于Curvelet变换和HVS的图像数字水印技术,这种数字水印方法是将数字水印嵌入到原始图像经Curvelet变换后的高频系数构成的矩阵当中.仿真实验表明该算法简单有效,原图像与嵌入水印后图像差异小,水印提取准确,不仅能保证数字水印不可感知性,而且在对嵌入水印图像进行裁剪、加噪、旋转及涂改等攻击后具有较强的鲁棒性.     

小波树逼近及其应用

利用“构造性贪婪算法(CGS)”构造目标函数的小波树逼近. 首先定义了一个函数类, 对此函数类中的每个函数, 由CGS生成的分片多项式逼近都具有给定的收敛阶. 其次通过研究所定义函数类的嵌入性质讨论了该函数类和其他已知函数空间的关系. 在小波树逼近领域, 给出了使小波树逼近达到最优收敛阶的一个充分条件. 最后证明, 如果树结构是用CGS生成的, 则相应的小波树逼近具有最优收敛阶.     

基于AFS拓扑和AFCM的模糊聚类分析

在分析AFS方法和AFCM算法的基础上,设计了一个新的模糊聚类算法.它首先应用AFS拓扑理论计算得到数据的相对距离,然后将相对距离应用于改进后的AFCM算法中,并进行了聚类实验.实验结果证明这样的聚类算法优于传统的HCM、FCM聚类算法,而且该方法能应用于含有布尔值或模糊概念的聚类分析中.