整数小波变换
基于整数小波变换的图像加密算法
基于整数小波变换的图像加密算法
目前，常用的图像加密算法有DES、AES、RSA等。
这些算法虽然有着较高的安全性，
但是它们在加密过程中需要大量的计算和存储空间，并且算法复杂度高，实现较为困难，
处理速度慢，因此无法满足对实时性和高效性有要求的应用。
该加密算法的流程如下：
1. 将明文图像分为若干个小块；
2. 将每个小块进行整数小波变换，并将其系数按照一个良好的规则进行排序；
3. 将排序后的系数进行置换和扰动，在加上密钥产生密文；
4. 解密时，按照加密的逆过程进行处理，即可以恢复原始图像。
其中，系数排序和系数置换是整个算法的核心步骤。
在系数排序时，可以采用较为复
杂的排序规则，如利用图像的各向异性信息进行排序。
在系数置换时，可以采用轮换加法、轮换置换、反转操作等方法进行扰动。
1. 加密速度快：整数小波变换算法具有较高的计算效率，因此加密速度快。
2. 存储空间小：整数小波变换的算法只需要存储变换系数，而无需存储密钥等附加
信息，因此存储空间小。
3. 数据保真度高：利用整数小波变换分析和重构图像系数，能够在保持图像大部分
特征的同时，达到一定的隐私保护效果。
基于整数小波变换的图像加密算法已经被广泛应用于计算机网络安全、军事保密、数
字仪表、遥感图像等领域。
未来随着计算机技术的进一步发展，该算法将拥有更为广泛的
应用前景。
抗旋转的整数小波变换数字水印算法
Ｂａ ｅ ｎ Ｉ ｅ Ｔｒ ｎ ｆ ｒ ｍ
Ｚ ＨＵ ｉ－ｉｇ， Ｕ ｉｎ ｐｎ Ｊａｔ ｎ Ｌ Ｊａ — ｉｇ
（ ｏ ｕｅ ｅａｔ ｎ， ｉ ｎＩｓｉ ｔ ｆ ｏｔ ｎ ｌ ｏ Ｃ ｍｐ ｔｒ ｐｒ Ｄ ｍｅｔＸ ’ ｎｔｕｅｏ Ｐ ｓａ ｄＴｅ ｃｍｍｕｉ ｔ ｎ Ｘ ’ １ ０ １ Ｃ ｉａ ａ ｔ ｅ ｎｃ ｉ ， ｉ ７ ０ ６ ， ｈｎ ） ａｏ ｎ ａ
ｌ ｏｐ ｅ ｈ ｈｉ ｌｏｉｍ ａｓ ｒｖ ｄ ｔ ｔｔ ｓａｇ ｒ ｈ ｏ ａ ｔ
ｉ ｏｂ ｓ ｎ ｄｅｆｃｉｅｔ ｏ ａｉｎａ ｔ＆ ． ｓｒ ｕ ｔａ ｆｅｔ ｖ ｏ ｒｔｔ ｔａ ｏ
Ｋｅ ｒｓ．ｉｉ ｌ ｔｒ ｒ ｎ ；ｉ ｅ ｅ ｖ ｌｔｔａ ｓ ｒ ； ｏ ｒｅ ｒｎ ｆｒ ；ｔ ｐａｅ ｙｗｏｄ ． ｇｔ ｄ ａ ｗａｅｍａｋｉ ｇ ｎｔｇ ｒｗａ ｅｅ ｒｎ ｆｍ Ｆ ｕ ｉｒｔａ ｓｏ ｏ ｍ ｍ ｅ ｌｔ
朱佳 婷 ， 吕建 平
（ 西安 邮电 学院 计 算机 系， 陕西 西安 ７０ ６ ） １０ １
摘 要 ： 的大多数 基 于小波 变换 的水 印算法 没有抵 抗几 何 攻击 的能 力 ， 现有 例如 将 图像旋 转 微小 的角度 即可导 致 水 印检
测的失 败 为 了提 高基于小 波 变换 的水 印算法 抵 抗 图像 旋转 攻 击 的 能力 ， 出 了一种 抗 旋 转 的整 数 小波 变 换 盲 水 印算 提 法 。该 算法通 过在嵌 人水 印后 的图 像 中嵌 人一个 模板 ， 在图像 遭到 旋转攻 击后 ， 用模 板能 有效 地恢 复 图像 ， 到水 印提 利 达 取 同步 ， 准确地 提取 出水 印 。实 验结果 表明 ， ３０ 的 旋转 攻 击均 能 被准确 监测 到 ， 证 明 了该 方法 是 一 种鲁 从而 ０到 ６ 度 从而 棒的 能有效抵抗 旋 转攻击 的 图像水 印算法 。
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
基于整数小波变换的图像加密算法
基于整数小波变换的图像加密算法1. 引言1.1 背景介绍整数小波变换是一种图像处理技术，通过对图像进行小波变换可以实现图像的压缩、去噪、特征提取等功能。
随着计算机和通信技术的发展，图像数据的传输和存储需求越来越大，保护图像数据的安全性也变得尤为重要。
图像加密算法能够有效地对图像数据进行加密保护，防止未经授权的访问和篡改。
基于整数小波变换的图像加密算法结合了小波变换的优势和整数运算的高效性，能够有效地对图像数据进行加密处理，并且具有较高的安全性和性能表现。
目前，基于整数小波变换的图像加密算法在图像数据的安全传输、存储和处理等方面得到了广泛应用。
本文旨在探讨基于整数小波变换的图像加密算法的原理、设计、实现步骤、安全性分析和性能评估，并对该算法的优势和不足进行总结和展望。
通过本文的研究，可以为图像数据的安全处理提供一种有效的技术方案。
1.2 研究意义基于整数小波变换的图像加密算法能够提供更高的安全性保障，相比传统加密算法，整数小波变换能够更好地隐藏图像的特征，使得未授权用户无法轻易获取原始图像信息，有效防止图像数据的泄露和篡改。
该加密算法设计简单，计算速度快，适用于各种图像处理场景。
不仅可以保证图像数据的安全性，还可以提高图像传输和存储的效率，推动图像加密技术的发展和应用。
研究基于整数小波变换的图像加密算法对于提升图像数据的安全性，推动信息安全技术的发展具有重要的理论和实践意义。
【研究意义】。
1.3 研究现状一些研究表明，基于整数小波变换的图像加密算法相比传统方法具有更好的安全性和性能。
通过对图像进行整数小波变换处理，可以有效保护图像的隐私信息，提高图像的安全性。
而且整数小波变换具有良好的压缩性能，能够减小图像数据的大小，提高传输和存储效率。
通过对现有研究成果的分析，可以看出基于整数小波变换的图像加密算法在图像保护和传输方面具有很大的潜力。
目前仍存在一些挑战和问题需要解决，比如算法的复杂度、加密效率和安全性等方面仍有提升空间。
一种自适应整数小波变换方法
一种自适应整数小波变换方法
钟平;罗建书;张丽
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2004(020)001
【摘要】本文给出了一种自适应整数小波变换方法.构造整数小波变换的方法通常是由提升结构得到.本文也正是基于一种具有完全重构的自适应提升结构而得到自适应整数小波变换.G.Piella给出的自适应提升结构[1],由于它严格限制更新步骤中滤波器系数之和为1,使得不易于用它构造整数变换.为了得到整数变换,本文将它推广到更一般的情形.由这种自适应提升结构得到的自适应整数变换对图像中的边缘点和均匀区域有区别地对待,而且对整数信号进行变换没有舍入误差.这些性质在数字图像数据压缩中有重要应用.
【总页数】5页(P90-94)
【作者】钟平;罗建书;张丽
【作者单位】国防科技大学电子科学与工程学院;国防科技大学理学院;国防科技大学人文与管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.一种改进的自适应Chirplet分解方法及其实现方法 [J], 王殿伟;李言俊;张科;郭俊锋
2.确定股份制发展基金比率的一种方法—自适应控制方法 [J], 李亮;李东
3.一种基于整数小波变换的图像无损压缩方法 [J], 唐良瑞;蔡安妮;孙景鳌
4.一种自适应M/T频率测量方法研究与实现 [J], 常广晖;张亚超;苏攀;刘树勇
5.一种基于改进模糊聚类算法的自适应典型日选取方法 [J], 邬浩泽;朱晨烜;张贻山;龙艳花
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
(完整版)整数小波变换作业
小波变换：S 整数变换作业1. 题目：用整数小波的S 或2/6变换对256*256 Lena 灰度图像进行非标准方法的3级分解与重构。
2. 总体设计：本题目的意义在于通过实验体会整数小波变换，由于MA TLAB 自身对矩阵操作的方便性，以及其丰富的库函数（如可以用来直接显示图象），我决定用MATLAB 编程完成本次作业。
要说明的是，这里并不是直接利用MATLAB 中的wavelet 工具箱中的已有小波函数对图象进行整数小波分解，而是用下面的已知分解公式进行小波分解和重构。
分解公式：1,,21,21,,21,[]j k j k j kj k j k j k d s s s s d -+--=-=+ 重构公式：,21,1,,211,,2[]j k j k j k j k j k j k s s d s d s --+-=-=+ ，其中[ ]表示取整。
进行非标准小波分解，即交替进行3次行变换和3次列变换，程序对每次变换后的结果都保存为位图文件，运行后可以在程序所在路径下看到保存的6个分解位图文件和6个重构位图文件。
最后还会在一个图像中显示每次分解后的图像，以便于对比。
3. 实现方法：编写S 变换的分解和重构子程序，分别对图像数据进行一次行列分解和列行重构，程序返回该次变换后的行列矩阵，在主程序中可以连续三次调用行列变换，即完成对原始图像的3级分解和重构，这里的变换是完全可逆的，也就是能够完全恢复原图像数据。
通过对比3次重构后返回的数据与原图像数据后发现它们完全相同。
主要用的MA TLAB 工具函数有：imread( )---------读取图像数据，为uint8类型，需变为double 类型才能进行各种运算 imwrite()---------用于保存图像，这里用它来保存每一级变换后的图像image( )----------显示图像，需要给出色谱表colormap ，这里是灰度图，用colormap ＝gray （256）即可subplot( )--------用于分开绘图，即在一个窗口下绘制多个图像，在这里用于输出变换后的图像，以便对比。
一种基于整数小波变换的彩色图像盲水印技术
收 稿 日期 ： ０ —１ ３ ２ ９１－ ０ ０ 基 金 项 目 ： 西 省 教 育 厅 科 技 资 助 项 目（ Ｊ ８３ ，Ｊ ９ １） 江 ＧＪ ２７ ＧＪ ２ １ ０ ０
作者简介 ： 红芹 （９０一）女 ， 石 １７ ， 讲师 ， 研究方 向为数字水 印 、 网络信息安全 。
华
东
交
通
大பைடு நூலகம்
学
学
报
２１ ００正
『］ ｙ 『０９ ０８ ０ ｌ ］ ・９ ．７ ．４ ２ ５ １Ｖ尺
ｌ 『ｆ ０１ — ． ９ ０ ３ｆＧ ｌ ． ８ ０ ８ ｊ ４ Ｕ＝ 一 ２ ． ７｛ ４ ｆ ０． ５ — ０． ５ — ０． ｏ Ｊ Ｂ ６ｌ ５１ １ ｏ ｌｊ
第２ 第 １ ７卷 期 ２１ ００年 ２ 月
文 章 编 号 ：０５０ ２ （００ ０—０７０ １０—５ ３２ １ ）１ ６ ．５ ０
华
东
交
通
大
学
学
报
Ｖ０ ． ７ Ｎｏ． Ｉ２ １
Ｆ ｂ． ２ ０ ｅ ， ０１
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ａ ｔＣ ｉａ Ｊ ｏｏ ｇ Ｕ ｉｅ ｓ ｙ ｏ ｒ ａ ｆ ｓ ｈｎ ｉ ｔｎ ｎｖ ｒｉ Ｅ ａ ｔ
一
种 基 于整 数 小 波 变 换 的彩 色 图像 盲水 印 技 术
石红 芹 ， 吕方 亮
（ 华东交通天学 软件学院， 江西 南昌 ３０１） ３０３
整数小波变换的优化设计
器 ， 确重 构条 件都 能满 足 ． １ 述 了前 向小 波 精 图 描
分解 的提升 实 现 （ 向重 构 只 是 一 个 简单 的反 过 逆
程 ， 再给 出 ） 不 ．
与 当前几种 广为使 用 的 １ ｗＴ做 了 比较 ．
１ 整 数小 波 变换 的构 造
１ １ 整 数 小 波 变 换 的 提 升 实 现 ．
中 图分 类 号 ：Ｔ １ ．３ Ｎ ９ １ ７
文 献标 识码 ： Ａ
近 年来 ， 随着整 数小 波变换 （ Ｔ …研 究 的 深 ） 入 ， 在嵌 入 式 图像 编 码应 用 方 面 引起 了广 大研 它 究者 的兴趣 ， 取 得 了很 大 的进 展 ［ ＪＩ 并 ． ＷＴ用 有 限的计 算 精 度就 可实 现 整 数 对 整 数 的 可 逆 变 换 ，
Ｖ０ ． ５． 】 １ Ｎｏ． ２
Ｊ ｅ． ２ ０８ ｕ ，０
整 数 小 波 变 换 的优 化 设 计
高 成 秀
（ 州 工业 高 等 专 科 学 校 机 械 工 程 系 ， 肃 兰州 ７０５ ） 兰 甘 ３００
摘 要 ： 整 数 小 波 变换 已在 嵌 入 式 图像 编 码 领 域 取 得 了极 大 的 成 功 ， 种 实现 整 数 小 波 变 换 的 方 法 一
是 提升 ． 构造 了一 类新的整 数 小波 变换 ， 它们仅 用一 个 自 由参 数表 示 ． 随意 调 整 该参 数 ， 可构 造 就
出不 同 的 整 数 小 波 变换 ． 为 构 造 示 例 ， 造 了 ５种 整 数 小 波 变 换 ． 作 构
关 键 词 ：嵌 入 式 图 像 编 码 ； 数 小 波 变 换 整
一
：
图 １ 前 向小 波分 解 的提 升 实现
- 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)。
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。
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重要性进行选择性保留，将较小的系数设置为零。
最后使用整数小波反变换将处理后的子带系数合成为压缩后的图像。
3.3 特征提取
特征提取是模式识别和机器学习中常用的任务之一。
整数小波变换可以用于提取信号或图像中的特征信息，从而实现模式识别、目标检测等任务。
具体而言，可以使用整数小波变换将信号或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能量分布、统计特性等进行特征提取，如平均能量、方差、熵等。
这些特征可以用于描述信号或图像的局部细节和全局结构。
4. 总结
整数小波变换是一种在离散整数域上进行的小波变换，具有良好的局部性和多分辨率特性。
它在图像去噪、图像压缩、特征提取等领域具有广泛应用。
通过对输入信号进行滤波和下采样，整数小波变换将信号分解成不同尺度和方向上的子带系数。
这些子带系数可以用于提取信号的细节信息，并保持原始信号的整体特征。
在实际应用中，可以根据任务需求选择合适的整数小波基函数和尺度参数。
同时，还可以根据子带系数的统计特性进行阈值处理或选择性保留，以实现降噪、压缩或特征提取等目标。
总之，整数小波变换是一种强大而灵活的信号处理工具，在数字图像处理、压缩编码、语音处理等领域有着广泛应用前景。