信號(hào)與信息處理領(lǐng)域新技術(shù)專題講座-免費(fèi)閱讀
【正文】 銀行 取款密碼嵌入指紋，網(wǎng)上進(jìn)行身份認(rèn)證 45 小波變換用于圖象水印 小波正變換 小波反變換 小波 正變換 小波反變換 數(shù)據(jù)嵌入 數(shù)據(jù)提取 原始圖象 加水印后圖象輸入 原始圖象 加水印后圖象 輸出 隱藏?cái)?shù)據(jù) 隱藏?cái)?shù)據(jù) 46 小波的新進(jìn)展 （ 1）第二代小波，稱提升算法，可用于整數(shù)小波。作“ 小波變換”后， 統(tǒng)計(jì)特性有改善， 消除行和列之間的相關(guān)關(guān)系。 第三個(gè)方面小波變換能夠通過多尺度分析提取信號(hào)的奇異點(diǎn)。要用小波方法很好地實(shí)現(xiàn)信噪分離，關(guān)鍵的問題是如何設(shè)計(jì)出好的門限。高通濾波器可以使邊沿更加陡峭，但背景噪音同時(shí)被加強(qiáng)。有利于分析確定時(shí)間發(fā)生的現(xiàn)象。從平穩(wěn)的波形發(fā)現(xiàn)突變的尖峰。 ? t9 10 實(shí)際中信號(hào)分析的要求： ? 信號(hào)高頻部分對(duì)應(yīng)時(shí)域中的快變成分，如陡峭的前沿、后沿、尖脈沖等，分析時(shí)對(duì)時(shí)域分辨率要求高，對(duì)頻域分辨率要求低。 Fourier變換及其反變換建立了時(shí)域信號(hào)和頻域譜 (變換域 )的一對(duì)一關(guān)系，時(shí)域和頻域構(gòu)成了兩種不同的分析信號(hào)方法。信號(hào)時(shí)頻分析的重要性： ? 時(shí)間和頻率是描述信號(hào)的兩個(gè)最重要的物理量。 信號(hào)時(shí)域和頻域分析可以截然分開是以信號(hào)的頻率特性時(shí)不變或統(tǒng)計(jì)特性平穩(wěn)為前提條件的。 ? 信號(hào)低頻成分對(duì)應(yīng)時(shí)域中的慢變成分，分析對(duì)時(shí)域分辨率要求低，對(duì)頻域分辨率要求高。小波分析是利用多種 “小波基函數(shù)” 對(duì) “原始信號(hào)” 進(jìn)行分解。（傅里葉 變換只 具有頻率分析的性質(zhì)） ? 小波變換的多分辨度的變換，有利于各分辨度不同特征的提取（圖象壓縮，邊緣抽取，噪聲過濾等） ? 小波變換比快速 Fourier變換還要快一個(gè)數(shù)量級(jí)。與之相比基于小波變換的多分辨分析有明顯的優(yōu)點(diǎn)。 27 圖 Donoho噪聲抑制信號(hào) 28 小波函數(shù) () 分解濾波器系數(shù)如下： h0(2,1,0,1,2) ={ 0， 0， ， ， }； h1(2,1,0,1,2)={ ， ， ， ， }?；驹硎钱?dāng)信號(hào)在奇異點(diǎn)附近的 Lipschitz指數(shù) a0時(shí)，其小波變換的模極大值隨尺度的增大而增大 。 ? 有損壓縮：根據(jù)視覺原理，不同分辨率小波系數(shù)進(jìn)行比特分配。 （ 2）嵌入零樹法，獲得更優(yōu)良的效果。 42 小波變換用于無損數(shù)據(jù)隱藏 （交通圖象） 原始圖象 （ 1024?768） 信息隱藏后的偽裝圖象 （ 1024?768） 同時(shí)隱藏 5 張（ 320280）圖象（見下頁(yè)） 43 同時(shí)隱藏的 5 張（ 320 280）交通圖象，可完全恢復(fù) （ 1）上海延安路 （ 3） 上海 曲陽(yáng)路 （ 2）外地 （ 4） 上海 曲陽(yáng)路 （ 5） 上海 曲陽(yáng)路 44 小波變換用于圖象水印 指紋原始圖象 嵌入水印 (取款密碼等 )后圖象 ? 指紋傳感器：標(biāo)準(zhǔn)的 Veridi指紋鼠標(biāo) ? 指紋開發(fā)工具： Veridi Authenticat
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