基于小波变换的栅格数字地图水印算法

本文提出了一种基于小波变换的栅格数字地图水印算法。算法基于栅格数字地图相比自然图像具有较高亮度,低频分量具有更高感觉容量的特点,在栅格数字地图经小波变换后的低频分量部分依据其亮度调节强度嵌入周期性扩展水印;同时为提高算法鲁棒性,在细节分量部分嵌入相同水印,水印嵌入位置根据人类视觉系统特性和小波系数间内在联系确定。实验分析表明,该算法能较好抵抗诸如JPEG压缩、锐化、剪裁等各种攻击,具有好的鲁棒性。     

基于整数小波变换的半盲脆弱水印算法

提出了一种用于图像认证的小波域半盲脆弱水印算法。水印由二值伪随机序列组成,嵌入在小波域细节分量的感知重要系数中。采用自适应量化中间值系数的方法嵌入水印。基于整数小波变换,并对量化算法进行改进以避免舍入误差。水印提取时不需要原始图像。实验结果表明,算法具有较好的不可见性,且对一定强度的图像压缩、增强等处理有鲁棒性;对于模糊、加噪等攻击表现出较强的脆弱性;对剪切等攻击有较好的篡改定位能力。     

基于HVS和整数小波变换的遥感图像水印算法

结合人眼视觉系统与整数小波变换,提出一种用于遥感图像版权保护的数字水印算法。水印由二值图像组成,置乱后嵌入在图像小波域的中高频部分,根据人类视觉系统的特点选择感知重要系数嵌入水印,水印嵌入量控制在可见误差范围内,水印提取时采用分层提取的方法。实验结果表明,算法实现速度快,具有较好的不可见性,并且可以有效地抵抗JPEG压缩、加噪、锐化和剪切等攻击。     

基于小波变换的数字栅格地图复合式水印算法

本文提出了一种基于小波变换的复合式数字栅格地图水印算法,其基本思想是在数字栅格地图的不同频域块中分别嵌入鲁棒性数字水印和脆弱性数字水印。基于数字栅格地图相比一般影像数据具有较高亮度,低频分量具有更高感觉容量的特点,在地图的小波低频域上自适应嵌入鲁棒性数字水印,以实现地图版权保护功能;结合人类视觉系统特性,利用抖动调制技术在小波高频域中嵌入脆弱性数字水印,以实现地图内容完整性认证功能。试验结果表明,该算法能对地图内容的完整性进行认证,同时对常见的各种攻击诸如JPEG压缩、锐化、剪裁等具有良好的鲁棒性。     

基于整数小波变换的栅格数字地图数字水印算法

根据栅格数字地图亮度高、低频分量变化大、像素值为整数等特点,提出了一种基于整数小波变换的栅格数字地图水印算法。首先将栅格数字地图进行离散整数小波变换,然后分别将水印嵌入到低频分量和高频细节分量。低频分量部分依据其亮度自适应嵌入周期性扩展水印,细节分量部分根据人类视觉系统特性在感知重要系数中嵌入水印信息。实验表明,该算法对于诸如JPEG压缩、剪裁、锐化、扭曲变形等各种常见的恶意攻击具有良好的鲁棒性。     

利用小波包变换和误差扩散的打印扫描图像水印算法

提出了一种基于小波包变换和误差扩散的打印扫描图像水印算法。首先对图像进行三层小波包分解,并将其作为水印嵌入到分解后的高频分量的低频子带,然后进行小波包重构得到嵌入水印的图像,再运用改进的噪声平衡误差扩散算法加网得到含水印的半色调图像。实验表明,该算法对于打印扫描过程的无意攻击具有良好的鲁棒性。     

一种基于小波包变换的盲数字水印算法

提出了一种基于小波包变换的盲数字水印算法,该算法首先对图像进行小波包分解,并根据视觉感知特性将作为水印的二值图像嵌入到分解后的高频分量中,再进行小波包重构得到嵌入水印的图像。实验结果表明,该算法添加水印后的图像对于压缩、噪声、中值滤波、几何裁剪等处理具有很强的稳健性。     

基于小波变换的矢量地理空间数据数字水印算法

基于矢量地理空间数据自身特点,运用小波变换技术,提出了一种基于小波变换的矢量地理空间数据数字水印算法.即对一系列的线、面坐标串分别进行离散小波分解,把水印信息分段嵌入到相应的小波分解后得到的低频系数中;再进行小波逆变换得到含水印信息的矢量地理空间数据.在水印信息提取过程中,解决了删点、投影变换等对水印信息提取的不利影响.实验分析表明,该算法在抗矢量地理空间数据处理中常见的噪声攻击、坐标数据轻微的移动等方面具有较好的效果.     

基于小波变换的矢量地理空间数据数字水印算法

基于矢量地理空间数据自身特点,运用小波变换技术,提出了一种基于小波变换的矢量地理空间数据数字水印算法。即对一系列的线、面坐标串分别进行离散小波分解,把水印信息分段嵌入到相应的小波分解后得到的低频系数中;再进行小波逆变换得到含水印信息的矢量地理空间数据。在水印信息提取过程中,解决了删点、投影变换等对水印信息提取的不利影响。实验分析表明,该算法在抗矢量地理空间数据处理中常见的噪声攻击、坐标数据轻微的移动等方面具有较好的效果。     

利用小波变换的视频GIS数据数字水印算法

提出了一种基于小波变换的视频GIS数据水印算法。该算法结合视频GIS数据特点,将视频流分割为时间轴上连续图像序列。实验结果表明,该算法具有较好的隐蔽性与鲁棒性,并能有效抵抗帧删除、重编码等攻击。     

基于小波变换的分层影像匹配

提出一种小波变换支持的基于灰度和基于特征相结合的分层匹配方案用于DEM自动生成,利用航空与航天影像(MOMS-02,SPOT)进行的试验表明,该方案具有基于灰度、基于特征和分层影像匹配的优点,能以较少的代价获得高精度、高可靠性的匹配结果.     

基于小波变换的图像边缘提取算法

在给出边缘检测性能判断标准和传统的模极大值点筛选的缺陷之后,基于边缘检测提出了改进的小波变换模局部极大值点算法。在这个基础之上,又针对交通系统的实时性,提出了一种改进的边缘信息的车辆检测算法,使得对运动车辆的边缘检测具有更加良好的效果。最后通过仿真实验,证明本论文提出方法的有效性,得到了多帧道路图像的边缘,较好地解决了传统边缘检测方法在边缘检测时会出现伪边缘和有意义边缘损失这两个问题,对将来车辆交通监控系统等方面的研究起到了一定的帮助作用。     

基于HIS变换和WT变换的遥感影像融合

遥感影像信息融合是近年来国际遥感领域的研究热点.传统的遥感影像融合主要是HIS变换法、加权平均法、PCA法等.利用小渡变换(WT)技术进行遥感影像融合是近年来的研究热点,但其直接舍弃了全色图像的低频率分量,在结果图像中容易出现分块效应.本文结合HIS变换和小波变换的互补性,提出了一种基于HIS变换和小波变换的遥感影像融合方法.通过实验、直观和定性分析,新方法既可以增强融合影像的空间细节表现能力,同时也很好地保留了多光谱影像的光谱信息.     

基于小波变换的半方差函数影像匹配方法

基于小波变换的半方差函数影像匹配方法,该方法在小波变换的基础上,根据小波方差计算出影像特征最多的分解层,在该层上进行初匹配得到候选同名点。利用半方差函数匹配方法对同名点进行精细匹配,既节省了时间又达到了精确匹配的目的,为影像匹配提供一种新方法。     

基于小波包变换与IHS变换的遥感图像融合

针对多光谱图像与金色图像的融合，提出了基于IHS变换和小波包变换的遥感图像融合新方法。该方法首先对多光谱图像作IHS变换得到3个分量：亮度I、色度H和饱和度S；其次利用小波包变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与金色图像，并用融合后的图像替代多光谱图像的亮度分量；最后作IHS反变换得到新的多光谱图像。实验分析表明，新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法和基于小波变换与IHS变换融合方法，在保留多光谱图像光谱信息的基础上，增强了融合图像的空间细节表现能力。     

基于NSWT模极大值的PSF估计

大气湍流扰动严重影响了空间目标的观测、成像和识别。在目标图像的重建过程中,对成像系统和大气条件先验知识的缺乏使PSF(Point Spread Function)的估计成为解决病态问题的重要内容。在NSWT(Non-Subsampled Wavelet Transform)和Fried参数的理论基础上,根据不同尺度下小波变换模极大值和高斯点扩散函数方差的关系,结合Fried参数提出一种新的估计方法,即基于非抽取小波变换模极大值的PSF估计算法。实验结果证明,该估计算法是确实可行的,重建的PSF能够有效地改善因受大气湍流影响的图像解卷积的效果。     

基于中值滤波和小波变换的遥感影像去云

去云处理是遥感图像处理以及大气纠正的重要步骤,目前常用的遥感薄云去除法一般只能去除低频区域的云,而对高频区域的云则没有处理效果。因此,在研究传统小波算法对图像进行处理的基础上,引入了中值滤波,它将每一像素点的灰度值设置为该点邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值,旨在对高频突变云区进行处理。而后结合主观视觉和客观统计分析两方面对结果进行评价,并且与传统小波去云比较,经分析表明,高频突变云有所减少,达到了预期目的。     

基于小波包变换距离特征选取的遥感影像融合

介绍了基于小波包变换和距离特征选取的影像融合方法：首先对多光谱影像做IHS变换;其次对多光谱影像的亮度分量和全色影像做小波包变换并分别采用加权平均法和距离特征选取法融合低频部分和高频部分;最后通过小波包重构和IHS逆变换得到最终的融合影像。以ERDAS8．5软件自带的影像文件为例对这种方法进行了实验,并利用信息熵等标准与其他融合方法进行了比较,实验结果表明该方法能得到更好的融合效果。