基于contourlet变换的稳健性图像水印算法.pdf

提出了一种DCT域的数字图像盲水印算法，该算法将图像进行8*8分块后对各块图像进行DCT变换。之后将水印信息嵌入到选取的中频系数之间的关系中；提取水印时不需要原始图像，实现了盲检测；而且水印嵌入位置可

压缩感测(CS)理论具有从稀疏视图投影数据重建CT图像的巨大潜力。当前,基于全变异(CT)的CT重建方法是医学CT领域的研究热点,其在迭代过程中使用梯度算子作为稀疏表示方法。但是,用这种方法重建的图像

一种基于Contourlet变换的图象融合算法，胡晏晓，张颖，Contourler变换（Contourlettransform）克服了小波变换在处理高维信号时不足，比小波变换具有更好的方向性和稀疏表达

在复杂工件的边缘检测过程中,噪声干扰和细节丢失会使检测结果产生较大的误差。针对这一问题,提出了将非下采样Contourlet变换和数学形态学相结合的边缘检测算法。首先对原始图像进行非下采样Contou

基于小波变换域图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘，而且这种算法所得到的边缘图像往往出现断裂现象.Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法，它不仅拥有小波变换的时频局域特性和多

本文提出了一个巷于纠错编码的图像水印其法,在嵌一气水印时先 将水印信息进行刘错编码再嵌入到图像中,在提取水印时对恢复出的水印信息 进行纠错解玛.实验结果表明,该算法比未采用剑错编玛的同一水印算法具有更

基于图像融合的彩色图像数字水印算法，刘泉，艾青松，本文提出了一种新的彩色图像数字水印算法，该算法用离散小波变换，将水印图像嵌入到原图像的R、G、B三个色度通道图像中的相应小波

基于小波变换和相对量化的图像数字水印算法的研究

为了对多波段SAR图像进行有效的融合,提出了一种基于非子采样Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合方法。该方法首先对多波段SAR图像进行基于亮度的波段选择，按选择方法将图像分别赋予R、G

研究用于图像去噪的偏微分方程；在理论上对去噪原理进行了分析。通过对扩散方程中扩散系数的改进，提出了一个对噪声图像更有效、更具有适应性的去噪扩散模型，对高斯噪声图像进行处理。与传统的各向异性扩散算法进行