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。

基于整数小波变换的静止图像编解码研究与应用

基于整数小波变换的静止图像编解码研究与应用数字图像压缩编码技术是各种数字图像应用的关键技术。

在过去几十年之中,数字图像压缩编码技术取得了很大进步,由于小波变换在时频域的良好性能,小波变换编码成为当前编码的新的和重要的发展方向[1]。

随着数字图像压缩编码技术的广泛应用,人们对于压缩系统的要求越来越高,实时性作为一个重要的指标,正受到越来越多的关注。

本文正是着眼于实时处理的要求,主要研究小波图像编码,寻求更加快速的编码方法。

从算法改进和实现平台优化平台两大方面进行考虑:(1)算法改进。

小波图像编码算法主要分为两个部分:小波变换方法和对小波系数的量化编码方法。

一方面,本文采用基于提升方法的整数小波变换,实验证明整数小波变换比传统的浮点型小波变换节约了近一半的处理时间。

另一方面,零树编码[1]是公认的一种效果优良的方法,但由于它在编码过程中要对图像进行多次扫描导致编解码时间太长,针对这一缺点,本文介绍了一种新的基于树特征平面的数字图像编码方法,该算法只需对小波系数进行一次扫描即可完成编码过程,简单易行。

实验证明该算法性能优良,并且相比零树编码大大节约了处理时间。

本文设计并且实现了一个结合基于树特征平面的编码算法和整数小波变换算法的数字图像压缩编码系统,给出了该系统的实现框图,流程及具体实现方法,并在PC机上实现了该算法,结果表明该系统具有良好的压缩性能和实时性。

(2)实现平台的优化。

为了利用DSPs在数字图像处理方面的强大功能,进一步提高实时处理的性能和图像压缩处理的灵活性,我们将软件程序源代码移植到TI公司的TM320C6711DSK实验开发板上,成功地对数字灰度图像进行了压缩编码,并针对DSPs的开发特点对系统进行了包括CACHE优化、代码优化等在内的各种优化操作,提高了该图像压缩编码系统的编码速度和处理性能,为实时处理提供了可行性.。

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。

基于整数小波变换的图像处理算法研究

第２眷第１２期
２１００年３月
湖南文理学院学报（然科学版）自
ＪｕｎｌｆｎｎＵｎｖｒｉｆｔａｄＳｉｎｅｔｒｌｃｎｅｄｔｎｏｒａａｉｅｓｙｏＡｒｎｃｅｃ（ｕａｉｃｉｏ）ｏＨｕｔｓＮａＳｅＥｉ
ｗａｅｅａｕｅ，ｕｌｏａｈｅｉｇｆｓｌｏｉｍｆｖｌｔａｒｌｔｅｙｇｏｏｒｓｉｎｖｌｔｅｔｒｓｂｔｓｃｓ．ｆａａａｈｖｏ
Ｖｂ２Ｎｏ１Ｌ２．
Ｍａ．００ｒ２１
ｄｉ０３６／ｉｎ１７ —１６２１．１１ｏｔ．９．ｓ．２６４．０Ｏ．５１９ｊｓ６００
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４５０）
ｅｒｒｄｒｎｍａｅｃｄｎａｏｅｐｅｉｅｙｒｃｎｔｃｅｇ，ａｍｐｏｅｔｏｓｒｐｓｄｔｎａｃｈｒｏｕｉｇｉｇｏｉｇＣｎｔｂｒｃｓｌｅｏｓｕｔｄｉｎｒｍａｅｎｉｒｖｄｍｅｈｄＷａｐｏｏｅｅｈｅｔｅｏｎ
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

整数小波变换

整数提升算法% integar wavelet transform%using 9-7 filter%signal symmetry extention mathod:(2,2) ...CBAABCDEFFED...%ss dd%sd ds%clear all;%fid=fopen('f:\data\aviris\aviris69.raw','rb');%status=fseek(fid,512*512*2*40,'bof');row=256;col=256;%orin=double(fread(fid,[row col],'uint16'));orin=ss;%%%%%%%%%%%%%%%%%% COEFFECIENT DEFINITION %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%a=-1.586134342;b=-0.05298011854;r=0.8829110762;d=0.4435068522;%k=1.149604398;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%========================%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%initd1_1=zeros(row,col/2); %high frequency componentsd1=zeros(row,col/2);s1_1=zeros(row,col/2); %low frequency componentss1=zeros(row,col/2);sd_1=zeros(row/2,col/2); %high frequency componentssd=zeros(row/2,col/2);dd_1=zeros(row/2,col/2);dd=zeros(row/2,col/2);ds_1=zeros(row/2,col/2);ds=zeros(row/2,col/2);ss_1=zeros(row/2,col/2); %low frequency componentsss=zeros(row/2,col/2);%%%%%%%%%%%%%%%%%%==============================%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%border extension%LINE TRANSFORMd1_1(:,col/2)=orin(:,col-1)+round(a*(orin(:,col)+orin(:,col-1)));for j=1:(col/2-1)d1_1(:,j)=orin(:,2*j-1)+round(a*(orin(:,2*j)+orin(:,2*j+2)));ends1_1(:,1)=orin(:,2)+round(b*(d1_1(:,1)+d1_1(:,1)));for j=2:col/2s1_1(:,j)=orin(:,2*j)+round(b*(d1_1(:,j)+d1_1(:,j-1)));endd1(:,col/2)=d1_1(:,col/2)+round(r*(s1_1(:,col/2)+s1_1(:,col/2)));for j=1:(col/2-1)d1(:,j)=d1_1(:,j)+round(r*(s1_1(:,j)+s1_1(:,j+1)));ends1(:,1)=s1_1(:,1)+round(d*d1(:,1)*2);for j=2:col/2s1(:,j)=s1_1(:,j)+round(d*(d1(:,j)+d1(:,j-1)));end%s1=round(s1*k);%d1=round(d1/k);figure;imshow(uint8(s1'))figure;imshow(uint8(d1'))%col TRANSFORMsd_1(row/2,:)=s1(row-1,:)+round(a*(s1(row,:)+s1(row-1,:)));for i=1:(row/2-1)sd_1(i,:)=s1(2*i-1,:)+round(a*(s1(2*i,:)+s1(2*i+2,:)));endss_1(1,:)=s1(2,:)+round(b*(sd_1(1,:)+sd_1(1,:)));for i=2:row/2ss_1(i,:)=s1(2*i,:)+round(b*(sd_1(i,:)+sd_1(i-1,:)));endsd(row/2,:)=sd_1(row/2,:)+round(r*(ss_1(row/2,:)+ss_1(row/2,:))); for i=1:(row/2-1)sd(i,:)=sd_1(i,:)+round(r*(ss_1(i,:)+ss_1(i+1,:)));endss(1,:)=ss_1(1,:)+round(d*sd(1,:)*2);for i=2:row/2ss(i,:)=ss_1(i,:)+round(d*(sd(i,:)+sd(i-1,:)));end%ss=round(ss*k);%sd=round(sd/k);dd_1(row/2,:)=d1(row-1,:)+round(a*(d1(row,:)+d1(row-1,:)));for i=1:(row/2-1)dd_1(i,:)=d1(2*i-1,:)+round(a*(d1(2*i,:)+d1(2*i+2,:)));endds_1(1,:)=d1(2,:)+round(b*(dd_1(1,:)+dd_1(1,:)));for i=2:row/2ds_1(i,:)=d1(2*i,:)+round(b*(dd_1(i,:)+dd_1(i-1,:)));enddd(row/2,:)=dd_1(row/2,:)+round(r*(ds_1(row/2,:)+ds_1(row/2,:))); for i=1:(row/2-1)dd(i,:)=dd_1(i,:)+round(r*(ds_1(i,:)+ds_1(i+1,:)));endds(1,:)=ds_1(1,:)+round(d*dd(1,:)*2);for i=2:row/2ds(i,:)=ds_1(i,:)+round(d*(dd(i,:)+dd(i-1,:)));end%dd=round(dd*k);%ds=round(ds/k);Max1=max(max(ss))Min1=min(min(ss))b=255*(ss-Min1)/(Max1-Min1);figure;imshow(uint8(b'))Max2=max(max(sd))Min2=min(min(sd))Max3=max(max(dd))Min3=min(min(dd))Max4=max(max(ds))Min4=min(min(ds))b=255*(sd-Min2)/(Max2-Min2);figure;imshow(uint8(b'))b=255*(sd-Min3)/(Max3-Min3);figure;imshow(uint8(b'))b=255*(dd-Min4)/(Max4-Min4);figure;imshow(uint8(b'))%figure;imshow(uint8(sd'),[Min2,Max2])%figure;imshow(uint8(dd'),[Min3,Max3])%figure;imshow(uint8(ds'),[Min4,Max4])%fclose(fid);整数提升重构算法%%%%---------process of the reconstruction of the image-----------%%%% %using 9-7 filter%signal symmetry extention mathod:(2,2) ...CBAABCDEFFED...%ss dd%sd ds%initclear all;row=512;column=512;a=-1.586134342;b=-0.05298011854;r=0.8829110762;d=0.4435068522;load intwcoef;reconst=zeros(512,512);d2=zeros(512,256); %high frequency componentsd2_2=zeros(512,256);s2=zeros(512,256); %low frequency componentss2_2=zeros(512,256);sd_2=zeros(256,256); %high frequency components dd_2=zeros(256,256);ds_2=zeros(256,256);ss_2=zeros(256,256); %low frequency components for i=2:row/2ds_2(i,:)=ds(i,:)-round(d*(dd(i,:)+dd(i-1,:)));endds_2(1,:)=ds(1,:)-round(d*dd(1,:)*2);for i=1:(row/2-1)dd_2(i,:)=dd(i,:)-round(r*(ds_2(i,:)+ds_2(i+1,:)));enddd_2(row/2,:)=dd(row/2,:)-round(r*(ds_2(row/2,:)+ds_2(row/2,:)));for i=2:row/2d2_2(2*i,:)=ds_2(i,:)-round((dd_2(i,:)+dd_2(i-1,:))*b);endd2_2(2,:)=ds_2(1,:)-round((dd_2(1,:)+dd_2(1,:))*b);for i=1:(row/2-1)d2_2(2*i-1,:)=dd_2(i,:)-round((d2_2(2*i,:)+d2_2(2*i+2,:))*a);endd2_2(row-1,:)=dd_2(row/2,:)-round((d2_2(row,:)+d2_2(row-1,:))*a);ss_2(1,:)=ss(1,:)-round(d*sd(1,:)*2);for i=2:row/2ss_2(i,:)=ss(i,:)-round(d*(sd(i,:)+sd(i-1,:)));endsd_2(row/2,:)=sd(row/2,:)-round(r*(ss_2(row/2,:)+ss_2(row/2,:)));for i=1:(row/2-1)sd_2(i,:)=sd(i,:)-round(r*(ss_2(i,:)+ss_2(i+1,:)));ends2_2(2,:)=ss_2(1,:)-round((sd_2(1,:)+sd_2(1,:))*b);for i=2:row/2s2_2(2*i,:)=ss_2(i,:)-round((sd_2(i,:)+sd_2(i-1,:))*b);ends2_2(row-1,:)=sd_2(row/2,:)-round((s2_2(row,:)+s2_2(row-1,:))*a);for i=1:(row/2-1)s2_2(2*i-1,:)=sd_2(i,:)-round((s2_2(2*i,:)+s2_2(2*i+2,:))*a);endfigure;imshow(uint8(s2_2))figure;imshow(uint8(d2_2))%%%%---------------------------------------------------%%%%%s2(:,1)=s2_2(:,1)-round(d*d2_2(:,1)*2);for j=2:column/2s2(:,j)=s2_2(:,j)-round(d*(d2_2(:,j)+d2_2(:,j-1)));endd2(:,column/2)=d2_2(:,column/2)-round(r*(s2(:,column/2)+s2(:,column/2)));for j=1:(column/2-1)d2(:,j)=d2_2(:,j)-round(r*(s2(:,j)+s2(:,j+1)));endreconst(:,2)=s2(:,1)-round(b*(d2(:,1)+d2(:,1)));for j=2:column/2reconst(:,2*j)=s2(:,j)-round(b*(d2(:,j)+d2(:,j-1)));endreconst(:,column-1)=d2(:,column/2)+round(a*(reconst(:,column)+reconst(:,column-1))); for j=1:(column/2-1)reconst(:,2*j-1)=d2(:,j)-round(a*(reconst(:,2*j)+reconst(:,2*j+2)));endMax1=max(max(reconst))Min1=min(min(reconst))b=255*(reconst-Min1)/(Max1-Min1);figure;imshow(uint8(b'))%figure;imshow(uint8(reconst'))。

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。

多级二维整数小波变换的FPGA 实现研究

第23卷第7期电子测量与仪器学报 Vol. 23 No. 72009年7月JOURNAL OF ELECTRONIC MEASUREMENT AND INSTRUMENT· 29 ·本文于2009年2月收到。

*基金项目: 湖南省自然科学基金(编号: 07JJ3118)资助项目。

多级二维整数小波变换的FPGA 实现研究*谭会生(湖南工业大学电气与信息工程学院, 株洲 412008)摘要: 为了满足整数小波变换实时应用的需要, 研究了整数小波变换的FPGA 实现问题。

相对于DSP 等传统实现方式, 用FPGA 实现整数小波变换具有处理速度快, 可重新配置硬件, 易于修改移植等优点。

论文首先描述了二维(5,3)整数小波变换的算法, 接着阐述了一种多级二维(5,3)整数小波变换的FPGA 实现结构, 最后给出了硬件资源消耗、最大时钟频率和功能测试结果等FPGA 实现结果。

为了提高系统的处理速度, 降低系统的资源消耗, 本设计采用了参数可配置、共享一维小波变换单元等方法进行结构优化。

实验结果证明了本设计结构的有效性, 逻辑功能的正确性, 修改移植方便, 具有良好的应用价值。

关键词: 图像无损压缩；多级整数小波变换；FPGA 实现；共享硬件资源；参数可配置结构中图分类号: TP391 文献标识码: A 国家标准学科分类代码: 510.4050FPGA implementation of multilevel two-dimension integer wavelet transformTan Huisheng(School of Electrical and Information Engineering, Hunan University of Technology, Zhuzhou 412008, China)Abstract: In order to meet the demand of real-time applications of integer wavelet transform (IWT), a FPGA im-plementation of IWT is researched. Comparing with classical implementation such as DSP etc, the FPGA implementa-tion of IWT has the advantages such as higher processing speed, reconfigurable hardware, more easy to modify and transplant. First of all, this paper describes a two-dimensional (5,3) IWT algorithm, then proposes a FPGA implementa-tion structure of a multilevel two-dimensional (5,3) IWT, and finally presents its experimental results such as hardware resource consumption, maximum clock frequency and function testing results. In order to improve the processing speed, and reduce the resource consumption, the proposed structure is optimized by using configurable parameter, sharing one-dimensional wavelet transform unit etc. The experimental results show that the structure of this design is available, the logic function is correct, the modification and transplant is more easy, and it is of great value in application.Keywords: image lossless compression; multilevel integer wavelet transform; FPGA implementation; sharing hardware resources; configurable parameter structure1 引言随着社会的不断发展和进步, 出于资源共享和远程测控的需要, 出现了基于互联网Internet 的远程测控系统[1-2]。

(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。

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作者：耿彧白涛来源：《中国管理信息化》2019年第02期[摘要]针对现有置乱过程不充分导致的安全性问题，将图像转换到频域中，提出一种基于整数小波变换的加密算法，采用整数小波变换对明文图像进行一层分解，提取与图像核心内容高度相关的低频信息。

实验结果表明，该算法在置乱度、密钥空间、抵御差分攻击和统计攻击等方面具有良好的效果。

[关键词]图像加密；混沌系统；整数小波变换doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2019.02.073[中图分类号]TP309.7 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2019）02-0-020 引言图像是一类重要的数据信息，适用于文本信息的传统加密算法，但不适用于图像加密。

置乱和扩散是图像加密的两个重要过程。

与基于空域的方法相比，基于频域的图像加密技术更高效、更健壮，主要通过改变图像频率及逆过程重构像素实现图像加密。

然而，基于频域的图像加密技术通常采用离散余弦（DCT）或傅立叶变换的图像加密方法，在处理边界块上存在缺陷，会影响图像恢复。

基于此，本文提出了一种整数小波变换方法实现置乱加密算法。

具体加密方案：①构建与明文图像相关的密钥体系，采用SHA-256哈希算法更新初值，提高对明文图像的敏感度，抵抗明文攻击；②采用整数小波变换方法将明文图像划分为4个频率，通过对携带重要信息的低频进行置乱与扩散处理实现图像加密。

1 加密算法由于2D Logistic混沌映射具有低周期性特点而更适用于图像加密。

因此采用2D Logistic 混沌映射，一次耦合项公式如下。

（1）其中，μ、λ1、λ2及γ为混沌系统的控制参数，为了使混沌系统工作处于稳定状态，取μ=4，λ1=λ2=[0.6，0.9]，γ=0.1，将2D Logistic的两个系统参数λ1和λ2及初始值x0、y0、x1、y1作为算法的加密密钥。

SHA-256是一种广泛应用于加密系统的哈希算法，且对明文图像的变化极其敏感。

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１ｗＴ做了比较．
１整数小波变换的构造
１１整数小波变换的提升实现．
中图分类号：Ｔ１．３Ｎ９１７
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．】１Ｎｏ．２
Ｊｅ．２０８ｕ，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

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引言：图像加密技术在当今信息时代中发挥着重要作用。

它是将图像信息经过特定算法进行转换和处理，以实现对图像的保护和安全传输。

在图像加密算法中，整数小波变换是一种常用的方法，它能够对图像进行高效的变换和加密处理。

本文将详细介绍基于整数小波变换的图像加密算法。

一、整数小波变换简介整数小波变换是一种基于离散时间信号进行的小波变换方法。

它将连续的时间信号离散化成为离散的时间序列，并通过小波滤波器组合来对信号进行变换。

整数小波变换可以将信号的高频和低频信息分离出来，并能够实现信号的多尺度分解。

整数小波变换在图像处理领域中得到了广泛应用。

二、整数小波变换的特性整数小波变换具有以下特性：1. 多分辨率：整数小波变换可以对图像进行多尺度的分解，得到不同尺度上的频域信息。

2. 高效性：整数小波变换可以通过简单的计算实现对图像的变换，具有较高的运算效率。

3. 能量聚集：整数小波变换可以将图像的能量集中在一个有限的频域范围内，方便进行加密处理。

4. 抗噪性：整数小波变换对噪声的干扰较小，能够提高加密图像的抗噪性。

三、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主要包括以下步骤：1. 图像分块：将待加密的图像分成多个大小相等的块。

2. 整数小波变换：对每个图像块进行整数小波变换，得到图像的频域信息。

3. 加密处理：对图像的频域信息进行加密处理，采用随机数生成器生成密钥，并使用密钥对频域信息进行置乱和混淆操作。

4. 逆整数小波变换：对加密后的频域信息进行逆变换，还原出加密后的图像。

5. 图像合并：将还原出的图像块合并成为完整的加密图像。

四、加密算法的优化和安全性分析为了进一步提高加密算法的安全性，可以采用以下优化措施：1. 秘钥管理：对生成的密钥进行密钥管理，包括密钥的生成、存储和传输等。

可以采用公钥加密算法进行密钥的传输，提高密钥的安全性。

2. 加密算法的随机性：加密算法中的随机数生成器应该具有一定的随机性，可以采用物理随机数发生器或伪随机数发生器生成随机数，增加密钥的复杂性。

基于整数小波变换的遥感超光谱图像无损压缩

软件２１０２年第３３卷第２期
ＳＴＲ０ＦＷＡＥ国际ＩＴ传媒牌图形■
基于整数小波变换的遥感超光谱图像无损压缩
邵美云
（西藏民族学院信息工程学院，陕西咸阳７２８）１０２
摘
要：由于遥感图像信息十分宝贵，应尽可能采用无损压缩或近无损压缩方法。本文提出基于 “ 提升”（ｉｎ）算法实现整Ｌｆｇｉｔ
ｍｅｈｄｕｅｏｒｍｏｅｓａｉｌｅｕｄｎＮｖｌｔｒｎｆｒｌｅｓｒｓｎＯＳｏａｅｉｆｒｔｏ．ｎｈｎａｉｍｅｉｏｉｇｌｓｌｓｔｏｓｄｔｅｖｐｔｄｎａｃｗａｅｅａｓｏｉｎｕｅｏｌＳｆｉｇｎｏｍａｉｎａｄｔｅｒｈｔｃｄｎｏｓｓａｒｔＴｍｔｃｅｃｍｐｅｓｏｆｉｇＡｓｔｅｔａｓｏｍａｉｎｍｅｈｄｔｈｏｄｐｒｏｍａｃｆｅａｅｘｅｉｎｓｔａｌｂｓｄｉｅｔｅｓｎｏｒｓｉｎｏｍａｅ．ｈｒｎｆｒｔｔｏｏｔｅｇｏｅｆｒｎｅｏｌｔｄｅｐｒｍｅｔｈｔｗｉｅｕｅｒｍｏｅｓｎｉｇｏｒ１ｎｉｇＴｌｓｌｓｏｒｓｉｎｉｅｆｃｉｅｔｃｉｖｅｉｔｎｅｕｐｓ．ｈｅｏｅｇａｅｒｓｏｅｔｏｔｉｔｒｏ．ｍａｅＩｓｅｓｃｍｐｅｓｏｆｅｔｏａｈｅｅｔｎｅｄｄｐｒｏｅｔｅｄｃｄｄｉＷｏＳｖｈｍａｅｃｎｂｅｔｒｄｗｉｕｓｔｎｈｄｏｉ

基于整数小波变换的图像盲数字水印算法

ａｄｒｂｓｓｆｉｉｌｔｒｒｅｙｗｅ１Ｉｅａｇｒｔｍｒｐｓｄｔｅｅｅｄｄｗａｅａｋｉｒｃｓｅｎｉｄｎｂｅｗａｎｕｔｓｏｇｔｅｍａｋｖｒｌｎｔｌｏｈｐｏｏｅ，ｈｍｂｄｅｔｒｒｐｏｅｓｄａｄｈｄｅｙｔｙｏｎｅｄａｗａ．ｈｉｍｓｈ
水印算法。采用的整数小波变换利用了小波的多分辨分析特性能有效地匹配人类视觉系统模型的特点，更好地兼顾了水印
透明性与鲁棒性之间的矛盾；算法中将嵌入的水印作为二值图像进行处理和隐藏，增强了水印所含信息的丰富性和直观性；多个水印副本的嵌入提高了图像抵御攻击的能力；数学形态学中的腐蚀与膨胀运算的运用提高了提取出水印的可辨识度。经过实验证明该算法具有较好的鲁棒性及实用性。关键词：整数小波变换；盲数字水印；形态学：鲁棒性；透明性中图法分类号：Ｐ９Ｔ３３文献标识码：Ａ文章编号：００７２（０８２ —５６０１０ —０４２０）１５６ —３
（．中国科学院研究生院工程教育学院，北京１０４；２１００９．华北科技学院计算机系，北京１１０；０６１
３．中国科学院研究生院信息科学与工程学院，北京１０４）００９
摘要：为了提高基于小波变换的图像数字水印算法抵御缩放等攻击的能力，提出了一种基于整数小波变换的图像盲数字
Ｂｌｄｄｇｔｌｔｒｒｌｏｉｍａｅｎｉｔｇｒｖｌｔｒｎｆｒｆｒｍａｅｉｉｉｅｍａｋａｇｒｔｂｓｄｏｅｅｎａｗａｈｎｗａｅｅａｓｏｍａ

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整数小波变换是一种十分有效的图像处理技术，它可以将一幅图像分解成不同频率和尺度的子图像，这些子图像可以用于提取图像的特征或进行图像处理和分析。

在图像加密领域，利用整数小波变换可以对图像进行加密和解密，保护图像的安全性和保密性。

本文将介绍基于整数小波变换的图像加密算法的原理、方法和实现。

一、整数小波变换原理整数小波变换的核心是小波系数的计算和表示，小波系数可以用于表示图像在不同尺度和频率上的特征和结构。

整数小波变换的小波基函数是一组正交的基函数，它可以将图像的信息进行分解和表示。

小波基函数有多种选择，常用的包括Haar小波、Daubechies 小波、Symlet小波等。

这些小波基函数可以将图像的特征进行高效的提取和表示，从而实现图像的加密和解密。

基于整数小波变换的图像加密算法可以分为以下几个步骤：1.图像分解：首先对原始图像进行整数小波变换，将图像分解成不同尺度和频率的子图像。

2.小波系数加密：对小波系数进行加密处理，可以采用混沌加密算法、置乱算法、置换算法等对小波系数进行混淆和加密，增加加密后图像的安全性和保密性。

3.重构和解密：对加密后的小波系数进行逆变换和解密，根据加密算法的逆算法将加密后的小波系数恢复成原始图像。

1.安全性高：利用整数小波变换可以将图像信息分解成不同尺度和频率的子图像，加密后的小波系数具有很高的随机性和不可预测性，对图像的加密和解密具有较高的安全性。

2.保真性好：整数小波变换可以将图像信息进行高效的分解和表示，加密后的图像保持了原始图像的特征和结构，具有较好的保真性。

3.扩展性强：基于整数小波变换的图像加密算法可以采用不同的小波基函数和加密算法，具有较强的扩展性和适用性，可以根据具体的应用需求进行选择和定制。

基于整数小波变换的图像加密算法可以利用MATLAB等数学建模工具进行实现。

下面给出一个基于整数小波变换的图像加密算法的实现代码示例：%图像加载img=imread('lena.bmp');%小波变换[LL,LH,HL,HH]=dwt2(img,'haar');%小波系数加密new_LL=chaos_enc(LL); %利用混沌加密算法对LL系数进行加密new_LH=scramble_enc(LH); %利用置乱算法对LH系数进行加密new_HL=sub_enc(HL); %利用置换算法对HL系数进行加密new_HH=key_enc(HH); %利用密钥加密算法对HH系数进行加密%重构和解密new_img=idwt2(new_LL,new_LH,new_HL,new_HH,'haar'); %逆小波变换imshow(new_img); %显示解密后的图像上述代码首先加载一幅图像，然后对图像进行整数小波变换，将图像分解成LL、LH、HL、HH四个子图像。

基于整数小波变换的图像数字水印算法研究的开题报告

基于整数小波变换的图像数字水印算法研究的开题报告一、研究背景和意义数字图像水印技术，是在数字图像中嵌入特定的信息，旨在保护图像的知识产权和安全性。

数字水印技术分为盲水印和非盲水印两种类型，其中盲水印技术只需要水印图像即可提取嵌入在水印图像中的信息，而非盲水印技术则需要原始图像和水印图像作为参数进行提取。

目前，很多数字水印算法是基于小波变换的。

数字图像的小波变换可以将图像划分成最小的基本块，而且可以去除图像的高频噪声，具有良好的能量集中性，因此可以用来进行数字图像的水印嵌入。

因此，基于整数小波变换的图像数字水印算法也成为近年来数字水印领域的研究热点之一。

二、研究内容本课题将研究基于整数小波变换的图像数字水印算法，主要研究内容包括：1. 研究现有的数字水印算法，并针对其存在的问题进行分析。

2. 研究整数小波变换的原理和性质，设计出基于整数小波变换的数字水印算法。

3. 进行算法的实现和比较，分析算法的性能和可行性。

4. 对算法进行安全性和鲁棒性的分析和评估。

三、研究方法和步骤本课题的研究方法主要包括：1. 文献调研和分析，收集和分析数字水印技术和小波变换的研究成果和应用现状，针对性地提出总体设计方案。

2. 算法设计和实现，设计基于整数小波变换的数字水印算法，并通过实验验证其性能和可行性。

3. 安全性和鲁棒性分析，对算法的安全性和鲁棒性进行分析和评估。

4. 研究成果分析和总结，对该算法的实际应用价值进行探讨。

四、预期目标和成果本课题的预期目标和成果包括：1. 设计出基于整数小波变换的数字水印算法。

2. 对算法进行实现和比较，分析算法的性能和可行性。

3. 对算法的安全性和鲁棒性进行分析和评估。

4. 发表一篇学术论文，并提交专利申请。

五、可能面临的问题和解决方法在研究过程中，可能会遇到以下问题：1. 数字水印在不同的场景下存在很大的变化，如何保证嵌入的数字水印能够被稳定提取。

解决方法：通过仿真实验和算法优化，找到数字水印的最佳嵌入位置和方案，保证数字水印的稳定性。

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
对于要加密的原始图像，将其转换为灰度图像，并使用整数小波变换将其分解为多个子带。

整数小波变换是一种将图像分解为高频和低频部分的离散变换方法，可以在保持图像信息的实现信号的压缩和隐蔽性。

然后，对每个子带进行随机重排。

通过将每个子带中的像素进行乱序，可以使得图像的局部特征被混淆，提高图像的保密性。

为了保持图像的完整性，还需记录每个子带中的乱序规则。

接着，对每个子带进行加密。

通过使用密钥和乱序规则，将每个子带中的像素进行替换和置换，实现对图像内容的混淆和扰乱。

可以使用对称密码算法，如AES算法，来对图像的子带进行加密。

在加密过程中，可将每个子带划分为若干个数据块，并对每个数据块进行加密，以增加加密的强度。

将加密后的子带进行逆变换，得到加密后的图像。

通过使用逆变换，可以将加密后的子带合并，并恢复原始图像的视觉效果。

在逆变换过程中，需要使用之前记录的乱序规则和密钥，对每个子带进行逆重排和解密，以还原原始图像。

实验结果表明，基于整数小波变换的图像加密算法在保证图像保密性和完整性的具有较高的运算速度和图像质量。

与传统的图像加密算法相比，该算法能够更好地抵抗各种攻击，如平台分析攻击和统计分析攻击，保障图像的安全性。

在实际应用中，该算法可以广泛应用于图像传输和图像存储领域，保护图像的机密性和隐私性。

基于整数小波变换的图像加密算法具有较好的保密性、完整性和视觉效果，为图像加密领域的研究提供了一种新的方向。

希望该算法能够为数字图像加密的研究和应用提供参考和借鉴。

基于整数小波变换的静止图像编解码研究与应用的开题报告

基于整数小波变换的静止图像编解码研究与应用的开题报告一、选题背景及研究意义随着数字图像处理技术的不断发展和应用，图像编解码逐渐成为数字图像处理中的重要研究方向。

图像编解码的主要目的是将原始图像压缩成一个尽可能小的数据集，以便于传输和存储。

小波变换是一种非常有效的图像压缩方法，因其能够有效地去除图像中的冗余信息，得到更小的数据集，不仅能够改善图像的质量，而且能够减少数据的传输和存储量。

由于小波变换的优越性能，在许多应用领域都得到了广泛的应用，例如无损压缩、数字水印、图像分割等。

本次研究选题以基于整数小波变换的静止图像编解码为主要研究方向，通过对小波变换的基本原理和算法进行研究，设计并实现一个基于整数小波变换的静止图像编解码系统，包含数据处理、图像压缩和解压缩等核心功能。

该系统不仅能够在保证压缩质量的同时提高压缩效率，而且能够适应不同的图像压缩需求，具有比较广泛的应用前景。

二、研究目标与内容1. 研究基于整数小波变换的图像编解码原理和算法，包括小波变换的整数实现方法、整数小波变换与图像编解码的关系等。

2. 设计并实现一个基于整数小波变换的静止图像编解码系统，包含图像压缩、解压缩等核心功能，进行系统测试和评价。

3. 研究最优压缩算法的设计和实现，通过对编解码系统的改进，进一步提高图像的压缩质量和效率。

4. 在实验室中进行数据测试和实验，对编解码系统的压缩效果、运行速度、可靠性和稳定性等方面进行评估。

三、研究方法与技术路线1. 理论研究：根据已有文献，深入学习整数小波变换的基本原理和算法；研究小波变换与图像编解码的关系，探究最优压缩算法的设计和实现。

2. 编程实现：使用MATLAB语言实现基于整数小波变换的静止图像编解码系统，包括图像压缩、解压缩等核心功能。

3. 数据测试：在常用的图像数据库上进行数据测试和实验，对编解码系统的压缩效果、运行速度、可靠性和稳定性等方面进行评估。

4. 系统优化：根据实验结果，对编解码系统进行优化，进一步提高图像的压缩质量和效率。

整数小波变换的matlab程序

整数小波变换的matlab程序整数小波变换的matlab程序是一种用于对信号进行分析和处理的工具。

它可以将连续的信号转化为离散的信号，以实现对信号的不同频率组分的提取和处理。

在本文中，我们将一步一步地介绍整数小波变换的Matlab 程序。

首先，我们需要明确整数小波变换的概念。

整数小波变换是一种将信号分解为不同频率下的子信号和低频近似部分的方法。

通过将信号与特定的小波基函数进行卷积，可以得到不同频率分量的系数。

整数小波变换不仅能够提取信号的频率信息，还能提供时间和频率的局部化。

在Matlab中实现整数小波变换，首先需要加载信号。

在这个例子中，我们将使用经典的ECG信号作为输入信号。

可以使用以下代码将ECG信号加载到Matlab环境中：load('ecg_data.mat');接下来，我们可以定义小波基函数。

在整数小波变换中，通常使用的小波基函数有Haar小波、Symlet小波和Daubechies小波。

在这个例子中，我们选择使用Daubechies小波，可以使用以下代码定义：wname = 'db4';接下来，我们需要将信号进行分解。

Matlab提供了一个名为`wavedec`的函数，可以用于对信号进行离散小波变换。

以下是分解信号的代码：[coeff, l] = wavedec(ecg_data, N, wname);在这个代码中，`wavedec`函数的第一个参数是输入信号，第二个参数是分解的层数N，第三个参数是小波基函数的名称。

`wavedec`函数将返回分解系数和信号的长度l。

接下来，我们可以提取不同频率分量的系数。

通过对分解系数进行适当的索引，可以得到不同频率分量的系数。

以下是提取不同频率系数的代码：cA = appcoef(coeff, l, wname, 1);cD1 = detcoef(coeff, l, 1);cD2 = detcoef(coeff, l, 2);在这个代码中，`appcoef`函数是用于提取低频近似系数的函数，`detcoef`函数是用于提取详细系数的函数。