使用置乱技术和DCT变换的小波域数字水印

本文提出了一种基于小波域的数字水印方案。在嵌入图像之前，对水印进行置乱处理，对图像的小波系数使用离散余弦变换。实验证明，这种方法对常规图像处理有很好的鲁棒性。     

光学Haar小波变换的数值模拟

以Haar小波为例,对光学小波变换过程进行数值模拟．模拟程序包含原图像的读取、Haar小波的构造、频谱变换、空间匹配滤波等内容,能够模拟Haar小波对图像边缘增强过程．通过改变Haar小波的宽度,分析了不同尺度小波的光学变换结果．同时,还提出了Haar小波的二次滤波方法,图像的边缘得到进一步增强．     

基于小波变换的分块融合算法

目前许多关于图像融合的研究都在空域中进行,隐藏水印图像抗攻击的能力较差.本文采用了基于小波变换的图像融合技术,提出了基于小波变换的分块融合算法,使图像的鲁棒性得到很大提高,尤其是抗JPEG压缩和抗噪声干扰的能力较强,算法可应用于数字图像的版权保护和信息隐藏领域.     

使用置乱技术和DCT变换的小波域数字水印

本文提出了一种基于小波域的数字水印方案.在嵌入图像之前,对水印进行置乱处理,对图像的小波系数使用离散余弦变换.实验证明,这种方法对常规图像处理有很好的鲁棒性.     

离散余弦变换与小波变换的比较

研究了离散余弦变换和小波变换性能的不同.介绍了离散余弦变换的数学原理及其应用上的特点,以及小波变换的数学原理和信号处理中的分频特点.最后,对比了离散余弦变换（DCT）与离散小波变换（DWT）图像编码的性能,得到了它们图像编码各自的优缺点.     

基于分块图像小波变换的数字水印算法

本文将宿主图像进行了多尺度小波变换,对待嵌入的水印图像进行Arnold置乱、分块等处理,最大限度地解决水印的不可见性和抗攻击鲁棒性的问题。实验证明此处理方式具有一定的有效性和应用价值。     

基于Contourlet变换的三维人耳提取

提出一种基于Contourlet变换的三维人耳提取方法.Contourler变换不仅可以提取图像的内在几何信息,而且能将这种信息分解到多个尺度的不同方向上.通过统计耳朵轮廓在Contotourlet变换域不同子带不同位置上系数的分布概率,可构建耳朵概率模型.利用这个模型,把非人耳轮廓边缘过滤掉,只留下耳朵边缘,再计算这些边缘的凸壳,便可实现三维人耳的精确提取.实验结果表明,使用该方法可以较好地提取出三维人耳,同时取得了较好的人耳识别效果.     

整数Haar小波变换及其在无失真图像压缩中的应用

本文首先讨论了整数Ｈａａｒ小波的构造方法,然后利用分块ＤＰＣＭ与整数Ｈａａｒ小波变换进行遥感图像的无失真压缩,该方法可进行实时处理,硬件实现简单,可并行处理,实难结果表明,该方法是一种有效的图像压缩方法。     

语音DCT变换的一种小波编码方法

语音信号离散余弦变换的小波变换编码方法是根据DCT变换和小波变换特点，并结合语音信号的特征而提出的一种高效简便的语音编码方法，在编码中，对不同层次小波系数分配不同的量化位，可灵活、方便地控制重构话音的质量，以汉语语音音节为例的实验表明，在16kbps的编码数据率时，重构(或再生)的话音质量与原始话音质量基本相同。     

离散余弦变换与小波变换的比较

研究了离散余弦变换和小波变换性能的不同.介绍了离散余弦变换的数学原理及其应用上的特点,以及小波变换的数学原理和信号处理中的分频特点.最后,对比了离散余弦变换(DCT)与离散小波变换(DWT)图像编码的性能,得到了它们图像编码各自的优缺点.     

一种基于小波变换和DOT量化的彩色图像盲水印算法

采用YIQ色彩空间,把载体亮度分量Y进行小波分解,将水印数据嵌入其低频子带的DCT系数中去．嵌入水印前采用置乱变换将水印图像置乱,消除像素间的空间相关性,提高算法的抗攻击能力．结果表明,该算法对常见的噪声、滤波、剪切、JPEG压缩等攻击有较强的鲁棒性．     

基于小波变换的人脸图像压缩

传统的人脸识别方法,在对压缩的人脸图像进行识别时,要先进行图像的“全解压”操作,然后再进行识别,这无疑大大限制了识别系统性能的提高.为提高压缩人脸识别中压缩域特征提取的有效性和识别率,提出一种支持在压缩数据中提取识别特征的人脸图像压缩算法,反对称双正交小波变换子带编码的方法.与DCT法相比较,在获得高压缩比的同时,较好地保留了人脸图像的识别特征和主观质量.     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的图像压缩方法．先对图像数据进行二维离散小波变换，对变换后的低频系数进行离散余弦变换；再对ＤＣＴ系数进行Ｚ形扫描，游程编码．舍弃最高频系数，对于次高频系数根据人眼的视觉特性采用不同的量化器进行量化，然后进行可变长度编码．实验表明，在图像质量和压缩倍数方面都取得了较好的结果     

基于小波变换的多普勒雷达目标识别

提出应用小波变换技术 ,以辨识不同目标回波之间的细微差异 ,并对连续波多普勒体制雷达的回波信号进行分析的方法 .采用本方法在雷达的一个距离波门内得到了地面目标的数量信息     

基于离散余弦-广义小波变换的数字水印技术

提出了兼备离散余弦变换和小波变换两者优点的离散余弦一广义小波变换和分层嵌入数字水印的概念与方法,该变换具有较强的数据压缩能力和嵌入水印的能力。用NATLAB语言在512×512Lena图像中分两层嵌入了图片及随机码,通过实验证明了该数字水印具有较好的隐蔽性和抵抗常见攻击的鲁棒性,也证明了为适应网络传输进行分层嵌入水印的可行性。     

基于小波变换的模糊目标识别

针对图像处理问题中的模糊性问题,在不确定因素分类与影响分析的基础上实施去模糊处理,并与其他图像的降噪处理作比较.利用仿真实验系统地分析模型与算法的有效性;然后,利用小波变换对图像进行分解,提取小波系数和图像的能量特征,给出匹配与识别方法,通过实验与现有主要的目标识别方法作比较.结果表明,该识别法的识别精度高、速度快,比现有的目标识别方法的识别率平均提高了5.16%.     

基于离散余弦变换的数字水印算法

在图像离散余弦变换重要系数的幅度成分中加入水印并利用相关监测器进行监测,以实现对多媒体数字产品的版权保护.实验证明,该算法对通常的图像处理,如剪切、噪声干扰、几何旋转等都具有一定的鲁棒性和不可见性.     

DCT和LBP特征融合的人脸识别

提出一种特征融合的人脸识别新方法.该方法将人脸图像中少量的低频离散余弦变换(DCT)系数用作人脸的频域特征;把人脸图像规则地分成多个子块,计算每个子块的局部二值图(LBP)编码直方图.这些子块的LBP直方图连接成一个空域全局直方图,作为人脸的描述向量.这个描述向量经过PCA降维后作为人脸的LBP特征.DCT特征和LBP特征分别归一化,然后进行特征融合.在ORL人脸库上的实验显示了所提方法比单独采用DCT或LBP特征的人脸识别有较好的性能改善.