基于DWT和SVD的视频水印算法研究

针对现有的大多数视频水印算法不能很好地抵抗几何攻击的问题,基于离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)的视频水印算法,利用离散小波变换的多分辨率特性及奇异值的旋转、位移、转置、镜像变换的不变性,将置乱后水印的奇异值嵌入到离散小波变换的低频子带图像的奇异值上,得到较好的不可见性并实现了盲检测。实验表明,此算法能够对大多数水印攻击具有很好的鲁棒性,尤其提高了对抗空间上同步攻击的鲁棒性。     

基于奇异值分解和小波变换音频水印算法的研究

提出了一种基于奇异值和小波变换的音频水印算法,该算法利用线性代数中的奇异值有良好稳定性,通过SVD提取特征的方法来实现水印同步位置的确定,然后利用小波变换算法将水印嵌入到原始音频的中低频小波系数上,完成水印的嵌入并对水印进行提取.实验证明该算法具有很强的鲁棒性.     

基于奇异值的小波变换微弱信号消噪法

针对信噪比低、噪声非均匀分布的弱信号消噪效果不佳的问题,提出了基于有效奇异值分解和小波阈值消噪相结合的方法.通过构造相空间矩阵并对其进行奇异值分解(SVD),得到一系列正交子空间.因为信号和噪声对奇异值贡献不同,提出奇异值最小二乘误差判定法进行有效奇异值选择,利用子空间重构信号.仿真实验表明:本方法提取出的信号完整性更好,信噪比更高.     

一种基于小波变换的边缘检测算法

目的 利用小波变换,完成图像边缘的检测,提取能表征图像概貌的重要特征.方法 学习并比较几种边缘检测方法,结合小波变换的多尺度特性,对小波变换分解的近似系数和高频系数进行处理,构建模值和幅角图像,提出一种基于小波变换的图像边缘检测算法.结果 在MATLAB R2018b环境下,首先以屋顶图像为例,将算法与Roberts算...     

基于FIMD和小波变换电缆双端行波测距新方法

针对电力电缆故障定位误差较大问题,提出基于FIMD和小波变换模极大值导数双端行波测距新方法。利用PSCAD仿真软件建立电力电缆模型,变换各测量点电流突变量相模,分解变换后模分量FIMD。利用小波变换对分解所得IMF1分量求取模极大值导数,找出暂态信号奇异点。根据首个暂态行波奇异点,确定初始行波到达线路两端时间,计算故障距离。结果表明,该方法测定电缆故障距离精度高、具有应用可行性。     

基于小波变换的指纹图像增强算法

小波变换在对图像进行增强处理的过程中也对图像中存在的噪声做了同样的处理,在增强图像边缘细节的同时没有很好的进行图像消噪。针对这些不足,对传统的小波变换算法进行了改进。基于Mallat算法对小波分解和重构,在分解后保持低频信息的不变性,并利用小波系数的变换使图像信息得到增强,同时具有一定的图像消噪效果,该方法与传统的小波变换算法相比在图像增强处理中具有更好的效果。     

1种小波域改进SVD的农作物图像去噪新方法

在对奇异值分解(singular value decomposition,SVD)去噪基本原理深入分析的基础上,结合小波变换提出了一种农作物图像小波域改进自适应SVD去噪算法。本研究所用算法首先对农作物噪声图像进行3层小波变换,保留低频子图像不变;然后对于水平、垂直、对角方向分布的高频子图像采用改进的自适应SVD算法进行噪声滤除;最后进行小波系数重构。为了有效测试该算法性能,实地拍摄2幅某温室大棚农作物图像作为测试图像,分别将本研究所用算法、SVD算法以及改进过的SVD算法进行去噪性能比较,引入峰值信噪比(Peak signal to noise ratio,PSNR)对几类算法的去噪结果进行定量评价。结果表明,本研究所用算法性能优于另外2种算法,这为农作物噪声图像的处理提供了一种较有效的方法。     

基于整数小波变换和改进零树编码的图像压缩方法

研究了基于整数小波变换和改进零树编码的图像压缩方法：先进行整数小波变换，将图像变换到小波域，再用改进的零树编码对图像进行压缩。给出了试验结果以及与EZW压缩方法的比较，结果表明，整数小波变换和改进零树编码相结合应用于图像压缩是有效的，在一定程度上能缩短计算时间，并提高峰值信噪比。     

基于小波分析的图像压缩与去噪研究

介绍了图像小波分析的基本理论和基于小波变换的分解与重构原理,利用小波变换对二维图像进行分解,将原始图像分解成不同方向、不同频率成分的子图像.同时对含噪图像进行小波分解,通过选取适当的阈值,对小波分解系数进行阈值量化,再对高低频系数重构,实现图像的去噪.最后运用MATLAB仿真平台进行仿真验证,仿真结果表明:利用小波分析对图像进行压缩和去噪可以得到非常好的压缩效果和去噪效果,对工程应用具有一定的借鉴意义.     

基于多小波域变换和分形维数的图像融合算法

为了充分利用图像的纹理特征,本文将多小波变换方法和分形理论相结合,提出了一种新的基于多小波变换域方向对比度和分形维数的图像融合算法。该图像融合算法首先通过多小波变换进行原始图像分解,然后采用差分和维数法计算分形维数相应的低频分解系数,建立基于分形维数的低频融合规则,高频部分则根据方向对比度的值通过选择法或加权平均法进行融合计算。该算法对IR图像和可见光图像进行融合实验,采用图像熵、标准偏差以及质量度量这些客观指标评估图像融合的质量。实验结果表明,把分形维数与多小波变换方法相结合进行图像融合处理,图像融合质量和效率都明显提高。     

基于小波变换的激光测距奇异值处理

随着科学技术的不断发展,人们对测量技术的要求越来越高,激光传感器利用被测物体反射激光,经信号处理器后将光信号转换为电信号,从而准确测得物体的实际距离。但是由于激光自身反射的不足,导致接受到的数据不可避免地存在奇异值。本文提出利用小波变换的原理,将其应用于激光测距中处理测量信号中的奇异数据,并通过仿真验证了这种方法的可行性。     

基于奇异值分解和非下采样Contourlet变换的红外图像增强新算法

针对夜间红外图像噪声大、对比度较低的问题,本文提出一种基于奇异值分解和非下采样Contourlet变换的夜间红外图像增强新算法。通过分解高频系数奇异值,对得到的奇异值矩阵进行权重排序分析,保留大权值的高频系数进行降噪;再使用自适应权值的增益函数对降噪处理后的高频系数进行增强处理。对低频系数则使用自适应权值的改进Sigmoid函数进行处理,不仅可提升图像整体对比度信息还可减少传统Sigmoid函数存在的过增强问题。实验结果表明,该算法能有效抑制红外图像噪声,提高图像对比度信息。     

基于Curvelet和小波变换的纹理图像识别

提出了一种基于Curvelet变换与小波变换相结合的纹理图像分类算法.小波变换在分析点奇异信号时具有良好的性能,而Curvelet变换更适合分析图像中的曲线或直线状边缘特征.算法通过提取两者分解子波段的统计学和灰度共生矩阵特征,采用支持向量机对纹理图像进行分类.实验结果表明,和单一的多分辨率变换特征提取相比,该算法具有更高的分类准确率.     

基于9/7小波变换的木材纹理频域特征研究

通过利用实数9/7小波变换,对木材纹理进行多尺度分解,利用特征参数分析了木材纹理频率分布特征,比较了针叶材与阔叶材、径向与弦向切面的木材纹理的差异。实验结果表明,利用实数9/7小波变换,分析各子图像能量值的标准差,筛选出木材纹理最佳分解尺度为3,同时还发现小波能量分布比例和EHL/ELH值可作为木材纹理方向性参数。     

基于加Blackman窗FFT和db44小波包变换的综合电力系统谐波分析

传统的傅里叶变换（FFT）主要适用于平稳信号的分析,确定信号的幅值和频率,但会丢失信号的局部信息,而小波包变换虽然可以准确得到信号局部细节的信息,但其分析精度不及傅里叶变换。将高分析精度的傅里叶变换和可以准确得到信号局部细节信息的小波包变换结合,提出结合两者优点的谐波分析方法。对平稳信号采用加Blackman窗傅里叶变换进行分析,得到信号的频率和幅值。对暂态信号采用db44小波包变换进行分解分析,得到信号局部细节的信息。通过 MATLAB仿真结果表明,该方法可以准确分析电力系统中的稳态谐波并准确定位暂态谐波。     

结合奇异值分解和DCT变换的零水印算法

提出了一种结合奇异值分解(SVD)和DCT变换的零水印算法。其核心思想是合理选取阈值，根据该阈值对图像块进行相应的奇异值分解或DCT变换，然后利用几个重要系数构造原始图像的提取水印信息，同时又从外部加载水印信息，既满足图像认证的需要，又能用来进行数据隐藏。同时针对现有水印技术大都难以抵抗几何攻击的现象，利用一个或多个几何矩对经过几何变换的水印图像进行参数估计并校正。实验表明此算法在压缩、滤波、几何变换等方面都具有很强的鲁棒性。     

基于ICEEMDAN和小波阈值的滚动轴承故障特征提取方法

[目的]针对滚动轴承故障信号非线性、非平稳特征导致的故障特征频率难以提取的问题,提出了一种基于改进的带有自适应白噪声的完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)和小波阈值降噪的滚动轴承故障特征提取方法。[方法]首先用小波阈值降噪对故障信号进行预处理,然后利用ICEEMDAN对降噪后的信号进行模态分解,产生一系列的固有模态函数(IMF),并根据互相关系数法提取与原信号相关的模态分量,作各层模态分量的包络谱图,提取滚动轴承的故障特征频率。[结果]通过仿真试验与滚动轴承故障试验分析,并将其与集合经验模态分解(EEMD)处理的进行比较,基于ICEEMDAN方法分解后的包络谱幅值更加明显。[结论]本研究提出的方法能精确地提取滚动轴承的故障特征频率。     

小波数字滤波器的设计及在tanδ测量中的应用

由于现场电磁干扰的影响,采用基于快速傅里叶变换(FFT)的谐波分析方法进行介损tanδ测量时,测量精度难以达到工程要求。本系统以Mallat快速算法为基础,利用小波分析的多分辩率特性设计了小波数字滤波器的算法。根据对小波基的数学特性的分析,选择了一种适用于信号去噪的最优小波基,并讨论了小波分析分解层数的确定。最后利用MATLAB工具进行软件仿真。     

基于奇异值分解的多尺度变换域图像细化算法

由于多尺度变换域图像细化可降低图像存储难度与识别难度,图像细化核心即为骨架连通性,围绕保持图像骨架高度连通性这一宗旨,提出基于奇异值分解的多尺度变换域图像细化算法。首先,通过采用基于小波多尺度奇异值分解的图像特征提取算法,全面提取多尺度变换域图像中全部目标特征。然后,通过采用一种有效的图像细化算法判断图像细化时需留下的特征点,并去除图像中冗余像素点与冗余枝线,完成多尺度变换域图像细化。最后,根据本文所提算法将多尺度变换域图像以指纹、不规则图像等为例,对两幅图像细化,进行图像的细化测试。研究结果表明,所提算法细化后的图像纹理清楚,骨架分明,且图像纹络连通性较好;与同类型算法相比,该算法对多尺度变换域图像中冗余像素点和枝线的去除效果最佳。     

基于小波变换的自适应多用户检测算法

在分析传统自适应多用户检测的基础上 ,提出了一种基于小波变换的自适应多用户检测算法。用小波变换进行前处理 ,然后再通过 LMS算法实现自适应多用户检测。与通常的自适应多用户检测算法相比 ,该算法利用了小波变换对小波空间进行了分解 ,信号经小波变换后自相关性会下降 ,收敛速度提高。同时在此分解过程中 ,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明 ,该算法收敛速度较快 ,计算量增加较少 ,易于实时实现 ,而且具有良好性能。同时仿真实验表明 ,收敛速度与小波基选择有关 ,对于同一小波基系列 ,小波基的正则性越好收敛速度越快