数字图像处理---整数小波
基于整数小波矩阵范数量化的多重数字水印算法

文章编 号:0 2 8 3 (源自 7 3 — 18 0 文献标汉码: 中图分类号:P 9 10 — 3 l20 )4 0 0 — 3 A T3}
1 引言
数字水印技术在 多媒体数据保护方面的应 用 , 得到了高度 重视 , 展在不断深化 。 实际应用中 , 其发 在 多媒体 数据版权信息 的多方性 ( 如原创者 、 发行商 、 授权使 用者等 ) 和版权保护 的多 类性( 如版权认证 、 版跟踪 、 盗 数据真 伪等 )希望 嵌入 多重水 ,
维普资讯
C m u r 嚼 neig( dA pi t m 计算机工程与应用 o pt e er I p l ai n l l c o
基于整数小波矩 阵范数量化 的多重数 字水 印算法
刘 新 - 英 2 国为 , 王 , 杨
L U Xi W ANG Yi g , I n, n 2 YANG Gu — i o we
q a t a inCo u e gn e ig a d Ap l ain ,0 7 4 ( 4) 1 8 1 0 u n i t . mp tr En ie rn n pi t s 2 0 , 3 3 : 0 - 1 . z o c o
Ab t a t A mu t l d gtl sr c : l p e ii wae mak n ag r h i a tr r i g l oi m i p o o e t c mp ee t s rp s d o o l t mu i s x a a d h - e u l n mu i tp o p o e t g h - y e f r tc i n mu t d a i f r t nI ne e w v lt d man,o u t w t r t s a e e e d d it lW f q e c o e a d f gl t r r s l me i n o mai . i tg r a ee o i r b s ae ma‘ r mb d e n o O r u n y z n n r i wae ma k i o n k e a e i t i e e t a e s r g n d t i b t e u n i t n no d f r n ly r f p o e 3 ea l y i q a t a i meh d f marx o m. t r r s c n e d tce i df r n ly r , s l z o t o o ti n F Wa e ma k a b ee td n i e e t a e s whc s a b i d d tc ig ag l h E p r n s s o h t h ag r h n t ny h s oh r b sn s n r gl e s ii , u ih i l ee t lo’ m. x e i t h w t a n n i t me t e lo i m o t o l a b t o u t e s a d fa i s n i vt b t e t y as x c l l c t s d s r d p r I i ar efc ie ae lo e a t o ae it t at t s i f t w tmmr i g ag r h y oe . e v k n lo i m. t Ke r s y wo d :mut l d g tl w tr r s i tg l v l t maix [ [1 q a t a in; VD; h oi c a l g l p e i i a ema k ;n e e i a wa e e ; t ’ I 3 u ni t i O1 z o S c a t s r mb i c n
整数小波变换

整数小波变换1. 简介整数小波变换(Integer Wavelet Transform,IWT)是一种信号处理技术,用于将信号分解成不同频率的子信号。
它是小波变换的一种特殊形式,适用于处理离散的整数信号。
小波变换是一种时频分析方法,它通过将信号与一组基函数进行卷积来提取不同频率的信息。
与傅里叶变换相比,小波变换具有更好的时域局部性和多分辨率特性。
整数小波变换在数字图像处理、压缩编码、语音处理等领域具有广泛应用。
它可以用于图像去噪、图像压缩、特征提取等任务。
2. 原理整数小波变换是基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)的扩展。
DWT将信号分解成低频和高频部分,并对低频部分进行进一步细化。
整数小波变换在此基础上引入了整数尺度因子和整数平移因子,使得计算过程中只涉及整数运算,避免了浮点运算带来的误差。
具体而言,整数小波变换的过程可以分为以下几步:1.将输入信号进行预处理,将其扩展为长度为2的幂次方的序列。
2.构造整数小波滤波器组,包括低通滤波器和高通滤波器。
3.将输入信号与低通滤波器和高通滤波器进行卷积,得到低频和高频部分。
4.对低频部分进行进一步细化,重复步骤3,直到达到预定的尺度。
5.重构信号,将各个尺度的低频部分合并,并加上高频部分。
整数小波变换具有良好的局部性质和多分辨率特性。
它可以提取信号中不同尺度的细节信息,并保持原始信号的整体特征。
3. 应用3.1 图像去噪图像去噪是数字图像处理中常见的任务之一。
整数小波变换可以用于降噪图像,通过将图像进行小波变换,并对高频部分进行阈值处理来抑制噪声。
具体而言,可以使用整数小波变换将图像分解成不同尺度和方向上的子带系数。
然后根据子带系数的统计特性确定一个阈值,将低于阈值的子带系数置零。
最后使用整数小波反变换将处理后的子带系数合成为降噪图像。
3.2 图像压缩图像压缩是在保持图像质量的前提下减少数据量的过程。
整数小波变换可以用于图像压缩,通过对图像进行小波变换并保留较少的高频系数来实现数据压缩。
小波变换在图像处理中的应用毕业论文

结论.......................................................................15
参考文献...................................................................16
cl是x的小波分解结构则perf0100小波分解系数里值为0的系数个数全部小波分解系数个数perfl2100cxc向量的范数c向量的范数华侨大学厦门工学院毕业设计论文首先对图像进行2层小波分解并通过ddencmp函数获取全局阈值对阈值进行处理而后用wdencmp函数压缩处理对所有的高频系数进行同样的阈值量化处理最后显示压缩后的图像并与原始图像比较同时在显示相关的压缩参数
3.2.2实现增强的算法流程............................................10
3.3小波包图像去噪......................................................10
3.3.1实现去噪的主要函数............................................11
指导教师签名:
日期:
华侨大学厦门工学院毕业设计(论文)
小波变换在图像处理中的应用
摘要
近年来小波变换技术已广泛地应用于图像处理中。小波分析的基本理论包括小波包分析、连续小波变换、离散小波变换。小波变换是一种新的多分辨分析的方法,具有多分辨率和时频局部化的特性,
可以同时进行时域和频域分析。
因此不但能对图像提供较精确的时域定位,也能提供较精确的频域定
基于Matlab小波工具箱的数字图像处理及小波分析

k k ,2/)]2(t ψ1+⊃j j V V图2.2 Mallat重构示意图三、常用小波函数介绍在小波分析理论在数学和工程领域中一个很重要的问题就是小波基的选择,选择一个最优的小波基,可以使图像处理更加优化。
在小波分析理论中有很多种的小波函数,下面介绍一些常用的小波基函数:3.1 Haar小波Haar小波是Haar于1990年提出的一种正交小波,它是小波理论分析发展过程中最早用到的的小波。
Haar小波是由一组互相正交归一的函数集,即Haar函数衍生产生的,是具有紧支撑的正交小波函数,其定义如下[5]:1012()1121tt tψ≤≤⎧⎪=-≤≤⎨⎪⎩其他(3.1)Haar小波是一个最简单的时域不连续的小波,它类似一个阶梯函数,由于它的紧支撑性和正交性,使得Haar小波的应用很普遍。
图3-1所示为Haar波的函数图像。
图3-1 Haar小波函数图像由于Haar小波在时域上是不连续的,所以作为基本小波性能不是特别好。
但也有自己的优点:①计算简单;②在2ja=的多分辨率系统中Haar小波构成一组最简单的正交归一的小波族。
因为()tψ不但与(2),()j t j Zψ∈正交,而且与自己的整数位移正交。
③()tψ的傅里叶变换是:24()sin()2j e jaψΩΩ=-ΩΩ(3.2)3.2Mexican hat(墨西哥草帽)小波Mexican Hat 小波又被称Marr 小波。
Marr 小波函数就是高斯函数的二阶导数,其表达式为:222()(1)t t t e ψ-=- (3.3)222()2e ωψωπω= (3.4)因为它的形状像墨西哥帽的截面,所以也称为墨西哥帽函数。
墨西哥帽函数在时间域与频率域都有很好的局部化,并且满足0)(=⎰∞∞-dx x ψ (3.5)由于它的尺度函数不存在,所以不具有正交性。
其波形如图3-2所示。
Marr 小波的时域、频域都有很好的局部特性,但由于它的正交性尺度函数不存在,所以不具有正交性,主要用于信号处理和边缘检测。
基于整数小波变换的图像处理算法研究

21 00年 3月
湖 南 文 理 学 院 学 报 ( 然 科 学 版) 自
J un l f n nUnv ri f t a dSin e t rl c n e dt n o ra a ies yo Ar n ce c( ua i c io ) o Hu t s Na Se E i
wa ee au e , u loa h e ig f s l o i m f v l tar lt e yg o o r s i n v lt e t rs b t s c s . f a a a h v o
Vb 2No 1 L2 .
M a. 0 0 r2 1
d i 03 6 /i n1 7 —1 62 1 .1 1 ot . 9 .s. 26 4 . 0O . 5 1 9 j s 6 0 0
基 于整数小波变换 的图像 处理算法研究
胡 宏 军
( 南文理 学院,湖 南 常德, 100 湖 4 50 )
e r rd rn ma e c d n a o e p e iey r c n t ce g ,a mp o e t o s r p s d t n a c h ro u i g i g o i g C n tb r c s l e o s u t d i n r ma e n i r v d meh d Wa p o o e e h e t e o n
擅 要 。为了以尽可能低 的压缩 比来得到更好 的图像和视频 来满足人 的视觉系统、网络带宽以及各种不同类型 的
用户 ,采用小波变换 的图像处理算法进行 图像视频压缩. 针对浮点数的小波系数 ,在进行 图像编码时会产生精度
误差 ,不能精确地重构图像 的不足 ,提出一种改进方法,将提升算法应用 于零树编码,实现 了整数小波变换 ,既 保持 了原有的小波特性,叉实现 了小波快速算 法,同时得到 了比较好 的压缩效果. 关键词,整数 小波变换;零树 小波 图像;编码
图像的小波变换处理

12.1 小波变换的基本概念 12.2 连续小波变换 12.3 离散小波变换
12.1 小波变换的基本概念
信号分析:获得时间和频率之间的相互关系。 傅立叶变换:提供频率域的信息,但有关时 间的局部化信息却基本丢失。 小波变换:缩放母小波的宽度来获得信号的 频率特征,平移母小波来获得信号的时间信 息。缩放和平移操作是为了计算小波系数, 小波系数反映了小波和局部信号之间的相关 程度。
小波变换的基本概念
小波:一类在有限区间内快速衰减到0的函 数,平均值为0,小波趋于不规则、不对称。 正弦波:从负无穷一直延续到正无穷,平 滑而且可预测的。 小波和正弦波形状看出:变化剧烈的信号 用不规则的小波分析比用平滑的正弦波更 好,用小波更能描述信号的局部特征。
…
…
(a)
(b)
小波变换的基本概念
连续小波变换(Continuous Wavelet Transform, CWT):
C(scale, position) f (t) (scale, position, t)dt
小波变换:信号f(x)与被缩放和平移的小波 函数ψ()之积在信号存在的整个期间里求和 的结果。CWT的变换结果是小波系数C,这些 系数是缩放因子)和平移的函数。
双通道子带编码:原始的输入信号,通过两 个互补的滤波器组。 1)低通滤波器,通过该滤波器可得到信号 的近似值A; 2)高通滤波器,通过该滤波器可得到信号 的细节值D
小波变换
S
滤 波 器组
低通
高通
A
D
小波变换
近似值:是大的缩放因子计算的系数,表示 信号的低频分量, 细节值:是小的缩放因子计算的系数,表示 信号的高频分量。 实际应用中,信号的低频分量往往是最重 要的,而高频分量只起一个修饰的作用。
基于分形压缩的整数小波图像水印技术

天津理工大学《数字图像处理》数字图像处理复习题 2

第一章引言一.填空题1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。
数字阵列中的每个数字,表示数字图像的一个最小单位,称为像素2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作:一是从图像到图像的处理,如图像增强等;二是从图像到非图像的一种表示,如图像测量等。
5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。
其中,图像重建的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。
二.简答题1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面,请列出并简述其中的4种。
①图像数字化:将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强:将一幅图像中的有用信息进行增强,同时对其无用信息进行抑制,提高图像的可观察性。
③图像的几何变换:改变图像的大小或形状。
④图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
如傅利叶变换等。
⑤图像识别与理解:通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望获得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
2. 什么是图像识别与理解?图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望获得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息,就需要先将照片上的人脸检测出来,进而将检测出来的人脸区域进行分析,确定其是否是该犯罪分子。
5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。
①图像的几何变换:改变图像的大小或形状。
比如图像的平移、旋转、放大、缩小等,这些方法在图像配准中使用较多。
②图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
比如傅里叶变换、小波变换等。
第二章图像的基本概念一.填空题1. 量化可以分为均匀量化和非均匀量化两大类。
2. 采样频率是指一秒钟内的采样次数。
3. 图像因其表现方式的不同,可以分为连续图像和离散图像两大类。
3.5. 对应于不同的场景内容,一般数字图像可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像三类。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
0 0 0 0 0 0 0 0
第22页
章毓晋 (TH-EE-IE)
12.2.4 比特分配
2、阈值编码
根据子图象特性自适应选择保留系数 将系数排队,与阈值比较确定去舍
1 1 1 1 0 0 0 0
第12讲
1 1 1 0 0 1 0 0
0 1 0 0 0 0 0 0
1 1 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
ˆ ( x, y) 0.97 f ( x, y 1) 如 f ( x 1, y) f ( x 1, y 1) ≤ f ( x, y 1) f ( x 1, y 1) f4 0.97 f ( x 1, y) 其它
第12讲 章毓晋 (TH-EE-IE) 第12页
输入图象 构造子图象 正变换 量化 符号编码 压缩图象
压缩图象
符号解码
反变换
合并子图象
解压图象
压缩不是在变换中而是在量化变换系数时取得的
第12讲 章毓晋 (TH-EE-IE) 第16页
12.2.2 子图象尺寸选择
影响变换编码误差和计算复杂度
(压缩量和计算复杂度都随子图象尺 寸的增加而增加 )
两个条件: ① 相邻子图象之间的相关(冗余)减 少到某个可接受的水平;
张立保 北京师范大学信息学院
第12章
12.1 12.2 12.3 12.4
图象编码方法
预测编码 变换编码 子带编码 小波变换编码
第12讲
章毓晋 (TH-EE-IE)
第2页
12.1 预测编码
空域方法,消除象素间的冗余
象素间的相关性使得预测成为可能
仅提取每个象素中的新信息并对它们编码
12.1.1 12.1.2
m ˆ ( x , y ) round a f ( x i , y ) fn i i 1
一阶1-D线性预测:
预测误差的 概率密度函数:
第12讲
ˆ f n ( x , y ) round af ( x 1, y )
p e ( e)
2e 1 exp e 2 e
预测输出: fˆn (舍入成整数)
预测误差:en f n fˆn
误差编码:在符号编码器中用变长码编误差
解压序列: f n en fˆn (消除了象素间冗余) 哪里取得了压缩?
第12讲 章毓晋 (TH-EE-IE) 第5页
12.1.1 无损预测编码
m阶线性预测: 1-D线性预测:
m ˆ round a f fn i n i i 1
KLT最优,但计算量非常大(依赖于图象) 正弦类变换(如DFT和DCT)较优 非正弦类变换(如WHT)实现简单 小波变换计算快且有局部性质(不需分解)
章毓晋 (TH-EE-IE) 第19页
第12讲
12.2.3 变换选择
第5章介绍了:DFT,WHT,DCT
第10章介绍了:KLT
信息集中能力:
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 2 3 9
1 4 8
5 7
6
14 15 27 28
13 16 26 29 42
12 17 25 30 41 43
11 18 24 31 40 44 53
10 19 23 32 39 45 52 54 20 22 33 38 46 51 55 60 21 34 37 47 50 56 59 61 35 36 48 49 57 58 62 63
• 在时域中以2为因子的内插
x(n / 2) n 0,2,4, x ( n) X up ( z ) X ( z 2 ) 其他 0
up
第12讲 章毓晋 (TH-EE-IE) 第28页
12.3 子带编码
1、子带分解 • 序列x(n)先被抽样再被内插,得到x*(n)
• 根据Z-变换来考虑子带编码和解码系统
预测输入: fn en fˆn
解压序列: fn en fˆn
编码误差:
fn fn
哪里又取得了压缩?
第12讲 章毓晋 (TH-EE-IE)
(量化,减少了 心理视觉冗余)
第8页
12.1.2 有损预测编码
1、有损预测编码系统
德尔塔调制(DM)
预测器
ˆ f n a f n1
第12讲 章毓晋 (TH-EE-IE) 第27页
12.3 子带编码
1、子带分解 • 序列x(n),n = 0, 1, 2, …的Z-变换
X ( z ) x(n) z n
• 在时域中以2为因子的抽样
xdown (n) x(2n) X down ( z) 1 X ( z ) X ( z ) 2
第6页
章毓晋 (TH-EE-IE)
12.1.2 有损预测编码
1、有损预测编码系统
增加了1个量化器,预测器放在1个反馈环中
第12讲
章毓晋 (TH-EE-IE)
第7页
12.1.2 有损预测编码
1、有损预测编码系统
输入序列: fn (n = 1, 2, … )
量化输出: en q(en )
量化器
c en c
对 en 0 其它
预测系数 a ≤ 1,常数 c > 0
DM方法得到的码率是1比特/象素
第12讲 章毓晋 (TH-EE-IE) 第9页
12.1.2 有损预测编码
1、有损预测编码系统
DM编码中的失真示例
. f ,f 80 f
60 . f 40 颗粒噪声 斜率过载 20 n 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26
TA (u ,v) TN (u ,v) N (u ,v)
第12讲 章毓晋 (TH-EE-IE) 第25页
12.3 子带编码
子带:由图象分解得到的一系列带限分量的集合 将它们重新组合起来可以无失真地重建原始图象
•
(1)
将图象分解为子带后进行编码的主要好处是
不同子带内的图象能量和统计特性不同,可 以采取不同的变长码甚至不同的编码方法分 别进行编码,提高编码效率 通过频率分解,减少或消除了不同频率之间 的相关性,有利于减少图象数据的冗余 量化等操作可在各子带内分别进行,避免了 互相干扰和噪声扩散
重建电平是p(s) 曲线下面积的重心
si
输入概率密度 函数,偶函数
i 1, 2, , L / 2
i0 i 1, 2, , L / 2 1 i L/2
ti ti
第14页
si 1
(s ti ) p(s)ds 0
0
判别值为2个 si ti ti 1 2 重建值的中值
KLT > DCT > DFT > WHT
所需计算量: KLT >> DCT > DFT > WHT DCT是较好的(综合)选择
第12讲 章毓Байду номын сангаас (TH-EE-IE) 第20页
12.2.4 比特分配
比特分配:对变换子图象的系数截断、量化和编 码的全过程 截断误差 ① 截除的变换系数的数量和相对重要性 ② 用来表示所保留系数的精度(量化) 保留系数的2个准则 ① 最大方差准则,称为分区编码 ② 最大幅度准则,称为阈值编码
章毓晋 (TH-EE-IE) 第26页
(2) (3)
第12讲
12.3 子带编码
1、子带分解
输出序列x*(n)是先通过将x(n)用分析滤波器h0(n)和 h1(n)分解为y0(n)和y1(n),再借助合成滤波器g0(n)和g1(n)进 行重建得到的
h0(n)和h1(n)都是半带(half-band)滤波器,其中 h0(n)对应一个低通滤波器,其输出是x(n)的近似部分, h1(n)对应一个高通滤波器,其输出是x(n)的细节部分
第23页
章毓晋 (TH-EE-IE)
12.2.4 比特分配
2、阈值编码 随子图象不同而保留不同位置的变换系数 常用三种对变换子图象取阈值(即产生式 (12.2.4)所示模板函数)的方法:
(1) 对所有子图象用一个全局阈值
压缩的程度随(不同)图象而异 {?}
(2) 对各个子图象分别用不同的阈值
舍去同数量系数,码率是个常数
第12讲 章毓晋 (TH-EE-IE) 第24页
12.2.4 比特分配
2、阈值编码 (3) 根据子图象中系数的位置选取阈值
将取阈值和量化结合起来
ˆ F
n 1 n 1 u 0 v 0
T (u, v )m(u, v ) H uv
T (u , v ) TN (u , v ) round N (u , v )
第12讲
无损预测编码
信息保存型
有损预测编码
信息损失型
章毓晋 (TH-EE-IE) 第3页
12.1.1 无损预测编码
无损预测编码系统
编码器 + 解码器(有相同的预测器)
第12讲
章毓晋 (TH-EE-IE)
第4页
12.1.1 无损预测编码
无损预测编码过程
输入序列: fn (n = 1, 2, … )
第12讲 章毓晋 (TH-EE-IE) 第21页
12.2.4 比特分配
1、分区编码
具有最大方差的变换系数带有最多的图象信息 事先确定模板,保留一定的系数
1 1 1 1 1 0 0 0
第12讲
1 1 1 1 0 0 0 0
1 1 1 0 0 0 0 0
1 1 0 0 0 0 0 0