基于matlab和mobius變換的圖像處理畢業(yè)論文(完整版)
【正文】 tem 。在本次設(shè)計中也遇到了許多問題，但通過上網(wǎng)找資料，這些問題最后都得到了解決。 33 圖 a 加噪聲波形 圖 b 圖像的解調(diào)波形 圖 c 圖像的低通濾波波形 34 圖 d 水印的解調(diào)波形 圖 e 水印的低通濾波波形 圖 f 圖像的恢復(fù)波形 35 圖 25 水印加高斯白噪聲的仿真波形 還原成圖像如圖 26 所示： 圖 26 水印在加高斯白噪聲中的圖像還原 通過計算知圖像的均方誤差為 ，水印的均方誤差為 。 水印的應(yīng)用與仿真 數(shù)字水印的簡介 所謂數(shù)字水?。?Digital Watermarking ）是向多媒體數(shù)據(jù)（如圖像、聲音、視頻信號等）中添加某些數(shù)字信息以達到文件真?zhèn)舞b別、 版權(quán) 保護等功能。 18 圖 13 分割重組圖像 分割圖像 c的仿真 分割圖像 c 的調(diào)制信號取 5 階 Mobius 變換與奇對稱方波正交的函數(shù)族，解調(diào)信號取方波頻率為 120xxHz 的信號， sample time=，低通濾波器取10000Hz。 圖 a 加噪聲圖像波形 15 圖 b 解調(diào) 圖像波形 圖 c 通過低通濾波器后的圖像波形 圖 9 ChenMobius 變換處理模型下 加高斯白噪聲的仿真波形 還原成圖像如圖 10 所示： 16 圖 10 ChenMobius變換處理模型下 加高斯白噪聲的圖像還原 恢復(fù)圖像與原始圖像的均方誤差為 。仿真模型如圖2 所示。所以 ，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。通過 Mobius 變換可以求出其正交 5 函數(shù)族即為 ( ) ( ) c o sK mk kF t I m tm??? ?或者 ( ) ( ) s inK mk kF t I m tm??? ?來，其中 k為整數(shù)， m 為 k 的整數(shù)因子 [2]。而 Mobius 變換的提出，大大改善了現(xiàn)有的通信系統(tǒng) [1]。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過 的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。接 著對一張圖片分割成四塊處理，對分割后的不同模塊用不同的調(diào)制解調(diào)函數(shù)在新型的通信系統(tǒng)中傳輸，并用 Matlab 軟件在計算機上仿真。在 Matlab 仿真平臺上面進行建模，并作仿真分析。其中 ()dlSt和 ()dlSt分別表示解調(diào)信號和它的 ChenMobius 變換。Simulink 是 Matlab 里 最重要的組件之一，它提供一個動態(tài)系統(tǒng)建模、仿真和綜合分析的集成環(huán)境。 數(shù)字圖像在 ChenMobius變換處理模型下的仿真 調(diào)制信號取 1階 Mobius變換與奇對稱方波正交的函數(shù)族，解調(diào)信號取方波頻率為 120xxHz的信號， sample time=，低通濾波器取 10000Hz。因此，新型的通信系統(tǒng)有很大的發(fā)展前景。在調(diào)制過程中把圖像挖個洞進行傳輸，在接收端對圖像進行恢復(fù)，分割圖像 b 的信號功率為 。 28 圖 22 水印仿真系統(tǒng)的模型 水印無噪聲的仿真波形如圖 23 所示 圖 a 分割圖像 d 的波形 圖 b 水印圖像 a 的波形 29 圖 c 水印的調(diào)制波形 圖 d 加水印的波形 圖 e 圖像的調(diào)制波形 30 圖 f 圖像的解調(diào)波形 圖 g 圖像的低通濾波波形 圖 h 水印的解調(diào)波形 31 圖 I 水印的低通濾波波形 圖 j 圖像的恢復(fù)波形 圖 23 水印無噪聲的仿真波形 還原成圖像如圖 24 所示： 32 圖 24 水印圖像的還原 其中分割圖像 d 的功率為 ，嵌入的水印圖像 a 的功率為 ，從圖中可以看出圖像的恢復(fù)很完美，該圖像中嵌入了一張水印圖像，而肉眼通常是不能直接看到的，在視覺上基本上與原始的分割圖像 d 一模一樣，在接收端可以從圖像中對水印的恢復(fù)。 第五章 本文總結(jié) 傳統(tǒng)的通信系統(tǒng)只要接收端知道了調(diào)制載波的頻率，信號就很容易解調(diào) 出來，這在信號保密方面大打折扣。Simulation 。通過本次的設(shè)計對圖像處理以及通信方面的有關(guān)知識了解的更深，擴充了課外的知識，提高了自己的能力。 水印加高斯白噪聲的仿真波形如圖 25所示 取 sample time=， noise power=，高斯白噪聲功率為 。 圖 a 分割圖像 b 的加噪圖像波形 26 圖 b 分割圖像 b 的解調(diào)圖像波形 圖 c 分割圖像 b 的低通濾波后的圖像波形 圖 20 分割圖像 b 加高斯白噪聲的仿真波形 還原成圖像如圖 21 所示： 27 圖 21 分割圖像 b 加高斯白噪聲的圖像還原 恢復(fù)圖像 b與分割圖像 b的均方誤差 MSE=。在本實驗中將圖片打亂重組成 cbda 如圖 13 所示，對分割圖像 c 采用 5 階 Mob
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