一种基于降频的数字水印算法

文章在基于小波变换数字水印研究的基础上提出了一种新的基于降频的数字水印算法,通过编码压缩将若干位二值水印经过编码后压缩为一位嵌入,并结合改进的比较频域系数大小的嵌入方法实现了水印的降频嵌入.实验结果表明,该方法具有较好的不可见性和抗JPEG压缩的能力,且对其他的一些攻击也具有一定的鲁棒性.     

基于小波变换的最佳融合算法

本文研究了小波域融合模型，为实现图像的最大融合，用最小二乘原理得到了与图像有关的置乱变换，提高了算法的融合度.将融合因子与置乱操作所用矩阵及迭代次数作为密钥，增加算法的安全性.实验证明该算法使图像的融合因子得到较大提高，增强了隐藏图像的抗攻击能力，可广泛应用于电子图像产品和数字图书馆的版权保护.     

一种新的对偶原始算法的有效实现

为了规避求解线性规划问题时存在的一系列不足(如受原始退化影响、迭代次数随规模大幅增长、占用中央处理器时间长等),提出了一种处理一般线性规划问题的新对偶原始算法(NDPA),即采用求解一系列无约束最小二乘问题获得残差,确定搜索方向,而不是通过经典非线性优化算法来处理约束最小二乘问题.通过随机生成的线性规划问题试验,初步证...     

一种改进的基于关系的视频数字水印算法

随着网络的繁荣和通信技术的不断发展,多媒体日益成为一种重要的信息载体。由图像发展而来的视频技术与图像有相似之处,但也有其独特的性质,现实生活中,多媒体技术在给人们生活带来方便的同时,也在信息安全和版权所有等方面给人们带来了困扰。数字视频水印技术正是为解决这些难题应运而生,它为数字视频产品的安全流通和版权保护提供了有效的解决方案。本文研究了一种改进的基于关系的数字视频水印算法。该算法结合视频处理以及视频编码压缩原理,采用改进的Arnold置乱变换算法和分块技术,对视频帧YCbCr空间亮度Y分量的DCT系数对进行一系列的置换处理,并将信息水印进行图像分割,采用信息水印和标志水印双重嵌入的处理方法,提高了水印嵌入的信息量和算法的运算速度。仿真实验结果表明：该算法能够保持水印良好的不可见性,对视频编码压缩处理和特殊视频攻击都具有较好的鲁棒性,且能够实现水印的盲提取和随机检测。     

一种改进的IHS图像融合新算法

在详细研究图像色调饱和度与强度关系的基础上,利用图像强度与色调饱和度有相似平滑度这一性质提出了一种将最小二乘原理应用到IHS图像融合中的新方法.该方法通过图像平滑度限定条件和能量守恒限定条件,使用最小二乘法估计融合后图像的色调饱和度分量.根据主观目视判断和客观评价指标对融合结果进行了比较和分析.仿真试验表明,新方法能够使融合图像具有较高的空间分辨率,能很好地保持原有多光谱图像的光谱特性;可以显著减小融合后图像的颜色偏差,从而提高了融合图像的质量.     

一种基于数据融合的鲁棒性数字水印算法

利用树状小波分解结合人类视觉系统（HVS）的特性,同时运用线性混合的办法,在载体图像中自适应地嵌入多个数字水印副本;在提取水印时,在每个块中使用独立分量分析ICA的方法提取水印,并对提取出的多个水印副本图像进行融合操作,以提高水印的鲁棒性。仿真试验表明该方法是有效的、可行的。     

一种新的手写体字符识别算法

研究模式识别的核心问题——特征抽取．基于偏最小二乘（Partial Least Squares,简称PLS）回归和特征融合的思想,提出了一种组合特征抽取的新方法并将之用于手写体字符识别中．在PLS建模阶段,为了提高PLS成分（特征）的抽取速度,提出了一种非迭代PLS算法．在特征融合阶段,用所抽取的PLS成分特征组成模式的相关特征矩阵,并依此相关特征矩阵进行分类．在Concordia University CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库上的试验结果证实了该方法的有效性和鲁棒性,其分类结果优于基于单一特征的FSLDA方法的分类结果．另外,与已有的迭代PLS算法相比,所提出的非迭代PLS算法的复杂度和特征抽取的速度均占有优势．     

一种基于混沌加密的二值图像数字水印算法

以Logistic混沌映射的初值作为密钥,产生混沌序列构成加密模板来加密二值图像水印.在DCT变换域进行水印嵌入,进行非盲检测.该算法符合密码学要求,且仿真结果表明不可见性和鲁棒性良好.     

一种基于TDOA/AOA的混合三维定位算法

基于Chan算法,提出了一种改进的到达时间差(TDOA)和到达角(AOA)混合三维定位算法。该算法的主要思想是将Chan算法推广到三维空间,并在TDOA误差方程组里附加AOA误差方程来构建三维形式的非线性方程组。为了有效地克服Chan算法的二值根模糊性问题,先使用加权最小二乘法(WLS)获取初始解或者估计;接着根据初始解分量之间的相关性,并基于约束加权最小二乘(CWLS)算法,重新建立方程以对初始估计进行修正。通过计算拉格朗日因子,获取最终位置估计。仿真结果表明,与直接将Chan算法推广到三维相比,该算法具有较高的定位精度,其均方误差逼近克拉美-罗界(CRLB)。     

一种基于不变特征的图像识别算法研究

深入研究了图象的不变特征,并建立了一种基于图像不变特征的目标识别算法。算法首先提取目标的SIFt特征向量,并建立改进的Kd—Tree特征结构,使用BBF搜索策略完成特征点的匹配,接着建立目标的姿态变换空间对匹配点进行HOUGH聚类,去除错误的匹配点,最后对匹配点按照最小二乘法拟合出目标的姿态参数,从而完成目标的定位。实验证明,在目标发生平移、旋转和缩放以及场景部分遮挡、视角变化等因素引起的图像变形,算法都能够稳定的识别出目标。     

一种基于尺度不变特征变换SIFT的图像水印算法

为提高抗几何攻击性能,提出一种基于尺度不变特征变换SIFT的鲁棒数字图像水印算法,水印算法思想是利用尺度不变特征变换SIFT分析图像内容并提取特征点,并以多个特征点为中心嵌入多个经过极坐标变换的圆形水印图像,试验表明,该分布式多水印算法能有效抵抗各种几何攻击,包括局部非线性失真攻击.     

基于混沌序列的DWT数字水印算法

为保证数字水印的安全性,提出了一种基于混沌序列的DWT水印嵌入算法,在嵌入前用混沌序列对水印图像进行预处理,首先由密钥生成混沌序列,然后将其映射为相应的置换矩阵,并在DCT域完成对水印图像的加密;根据宿主图像小波变换后,高、低频分量的特点,由高频分量的系数控制水印的嵌入强度,在低频部分嵌入加密的水印信息,实现了水印的自...     

基于整数小波变换的数字水印算法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术,已受到越来越多的关注.鉴于小波变换的多分辨率分析与人眼的视觉特性(Human Visual System,HVS)相一致,提出了一种基于整数小波变换(Integer Wavelet Transform,IWT)和人类视觉系统特性的灰度图像数字水印算法.根据原始灰度图像的整数小波系数高、低频分量的特点,选择原始图像的中频分量嵌入水印,利用HVS特性将二值水印图像加密后嵌入到中频分量的整数小波系数中去,更好地兼顾了水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾.采用整数小波变换可以有效地避免运算过程中引入量化误差的缺陷,从而达到精度上的要求,满足图像的精确分解与重构.实验证明,对锐化、JPEG2000压缩和旋转等图像处理均具有很强的抵抗能力,复杂度较低,实用性较强.     

基于IWT和SVD的数字图像水印算法

针对传统SVD域数字图像水印算法存在过高虚警率的问题,提出了一种基于IWT和SVD的数字图像水印算法。算法先对载体图像进行1级IWT分解得到4个子带,然后对4个子带进行SVD变换,把水印图像信息直接嵌入到载体图像4个子带的奇异值中。在水印嵌入过程中提出了一种数字签名认证机制,利用生成的数字签名在水印嵌入的同时完成数字签名的嵌入来加密含水印的图像。在水印提取之前,先对数字签名进行验证来避免虚警的问题。实验表明,算法具有良好的视觉性和抵抗各类攻击的鲁棒性。     

一种基于DWT的数字音频水印算法

小波变换可以将音频边缘信息完整提出,利用边缘掩蔽水印信息,使水印算法具有透明性,基于此提出了一种基于离散小波变换的数字音频水印算法,该算法将能代表更多版权信息的二维图像信息经过Arnold置乱变换,嵌入到音频小波变换域的低频系数中.并将该算法与已有的离散余弦(DCT)水印算法相比较,发现该算法在抵抗剪切、加噪、滤波及压缩攻击方面要优于DCT水印算法.     

一种基于小波多分辨率分解的二值图像水印算法

介绍一种基于小波多分辨率分解的静态图像上的二值图像水印算法，实验结果表明：该算法较好保持了图像的质量，并对常用的图像处理方法有较强的稳健性。     

基于小波变换的数字水印算法设计

提出了一种基于小波变换域的盲检测数字水印算法.对载体图像进行二级小波变换,以一级小波变换中的水平细节子带系数为参考,自适应地调整同方向二级小波系数来实现水印信息的嵌入.实验结果表明,嵌入的水印具有较好的透明性和鲁棒性,并且可实现水印信息的盲提取.     

一种适用于二值图像的数字水印算法

提出了一种根据像素的空间邻域特性在二值图像中嵌入数字水印的算法．由邻域内的平滑度和连通性计算像素的可非度，从而确定各种邻域组合的可嵌入优先级．为了均衡可嵌入水印像素的空间分布，对原始图像进行随机排列和分块后，在每一块中嵌入相同数量的水印．并根据随机排列的统计特性，自适应地确定可嵌入水印像素，以尽量减少对图像质量的损害．实验结果表明，嵌入的水印不易被察觉，而且是脆弱的，可以作为检测图像是否被改动过的一种有效手段．     

带有等式状态约束的多传感器数据融合算法

在状态估计理论的实际应用中,状态向量常常包含可以预先获知的约束信息,有效地利用这些先验信息可以进一步明确状态元素之间的关系,理论上可以提高对系统的状态估计精度.针对约束滤波的已有研究成果,将其引入到多传感器系统,提出了约束系统多传感器数据融合算法.通过建立线性等式约束方程,将传统卡尔曼滤波结果投影到约束子空间,然后对局部传感器的约束滤波结果采用分布式最优加权融合,并且通过协方差匹配技术检测观测数据异常的传感器,使之不参与到数据融合中.仿真结果表明,约束系统分布式加权融合算法的有效性和可行性,并且比集中式融合算法具有更好的稳定性.