【正文】 MSE 有噪下的MSE 無(wú)噪 MSE/信號(hào)功率 有噪 MSE/信號(hào)功率 分割圖像 c 分割圖像 b 分割圖像 d 水印圖像 a 表 4 新型通信系統(tǒng)抗強(qiáng)噪聲的效果 信號(hào)功率 噪聲功率 信噪比 均方誤差 MSE/信號(hào)功率 從以上的表格知道隨著信噪比的增加，信號(hào)的均方誤差越小，信號(hào)的保真度得到了加強(qiáng)，符合通信系統(tǒng)中信號(hào)傳輸?shù)奶攸c(diǎn)，并且在這種新型的通信系統(tǒng)中，抗噪聲干擾能力很強(qiáng)，信號(hào)在強(qiáng)噪聲環(huán)境下，恢復(fù)的圖像信號(hào)效果很好。 21 圖 a 分割圖像 c 的加噪圖像波形 圖 b 分割圖像 c 的低通濾波后的圖像波形 圖 16 分割圖像 c 加高斯白噪聲的仿真波形 22 還原成圖像如圖 17 所示： 圖 17 分割圖像 c 加高斯白噪聲圖像的還原 恢復(fù)圖像 c與分割圖像 c的均方誤差 MSE= 分割圖像 b的仿真 分割圖像 b 的調(diào)制信號(hào)取 4 階 Mobius 變換與鋸齒波正交的函數(shù)族，解調(diào)信號(hào)取鋸齒 波頻率為 120xxHz 的信號(hào)， sample time=，低通濾波器取10000Hz。 圖 a 加噪聲圖像波形 圖 b 解調(diào)圖像波形 圖 c 通過(guò)低通濾波器后的圖像波形 11 圖 5 傳統(tǒng)通信系統(tǒng)模型思想下加高斯白噪聲的仿真波形 還原成圖像如圖 6所示： 圖 6 傳統(tǒng)通信系統(tǒng)模型思想下加高斯白噪聲 的圖像還原 恢復(fù)圖像與原始圖像的均方誤差為 。其中 信號(hào) ()ft 與 ()dlSt相乘：()ft ()dlSt= ()ft? ； ()ft? 與噪聲相加： ( ) ( ) ( )f t n t F t? ??； ()Ft 與 ()dlSt相乘：( ) ( ) ( )dlF t S t F t???； 經(jīng)過(guò)低通濾波器： ( ) ( ) ( )F t dt f t t?? ??? ， ()t? 為誤差 [5]。仿真結(jié)果表明，該新型的通信系統(tǒng)可以很好的恢復(fù)原始的數(shù)字圖像信號(hào)。在通信方面 Mobius 變換就是把信號(hào)展開(kāi)成非正交周期函數(shù)族的疊加，而這些信號(hào)可以選用數(shù)字通信中比較常用的方波信號(hào)、三角波信號(hào)、鋸齒波信號(hào)等，同時(shí)也得到了與該非正交周期函數(shù)族正交的另一個(gè)非正交周期函數(shù)族，這給信號(hào)的解調(diào)奠定了基礎(chǔ) [24]。隨著人類(lèi)活動(dòng)范圍的不斷擴(kuò)大，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域也將不斷擴(kuò)大。 仿真結(jié)果分析 無(wú)噪聲情況下傳統(tǒng)通信系統(tǒng)模型思想與 ChenMobius變換處理模型下恢復(fù)圖像對(duì)比如圖 11所示， 加噪聲情況下傳統(tǒng)通信系統(tǒng)模型思想與 ChenMobius變換處理模型下恢復(fù)圖像對(duì)比如圖 12所示 。嵌入的水印信息隱藏于宿主文件中，不影響原始文件的可觀性和完整性。在這里還要感謝我的導(dǎo)師林順達(dá)老師，在選題和畢業(yè)設(shè)計(jì)過(guò)程中，都給我提供了寶貴的意見(jiàn)，還經(jīng)常給我們開(kāi)會(huì)，關(guān)心 我們的進(jìn)展情況以及所遇到的問(wèn)題，在林老師的幫助下，本次的畢業(yè)設(shè)計(jì)最終才得以完成。在抗強(qiáng)噪聲方面新型通信系統(tǒng)也有不錯(cuò)的效果，以該圖像信號(hào)為例，采用 4 階 Mobius 變換與鋸齒波正交的函數(shù)族為調(diào)制信號(hào)，如表 4所示。 分 割圖像 c加高斯白噪聲的仿真波形如圖 16 所示 取 sample time=， noise power=，高斯白噪聲功率為 。 傳統(tǒng)通信系統(tǒng)模型思想下無(wú)噪聲的仿真波形如圖 3 所示 圖 a 原始輸入圖像波形 8 圖 b 調(diào)制圖像波形 圖 c 解調(diào)圖像波形 圖 d 通過(guò)低通濾波器后的圖像波形 9 圖 3 傳統(tǒng)通信系統(tǒng)模型思想下無(wú)噪聲的仿真波形 還原成圖像如圖 4所示： 圖 4 傳統(tǒng)通信系統(tǒng)模型思想下無(wú)噪聲的 圖像還原 傳統(tǒng)通信系統(tǒng)模型思想下加高斯白噪聲的仿真波形如圖 5所示 取 sample time=， noise power=，通過(guò)計(jì)算知高斯白噪聲功率 10 為 。 表 1 不同 k 值與奇對(duì)稱(chēng)方波正交的函數(shù)族 k 與奇對(duì)稱(chēng)方波正交的函數(shù)族 1 1/2/E*pi*sin(w*t) 3 1/2/E*pi*sin(3*w*t)1/6/E*pi*sin(w*t) 5 1/2/E*pi*sin(5*w*t)1/10/E*pi*sin(w*t) 15 1/2/E*pi*sin(15*w*t)1/6/E*pi*sin(5*w*t)1/10/E*pi*sin(3*w*t)+1/30/E*pi*sin(w*t) 21 1/2/E*pi*sin(21*w*t)1/6/E*pi*sin(7*w*t)1/14/E*pi*sin(3*w*t)+1/42/E*pi*sin(w*t) 31 1/2/E*pi*sin(31*w*t)1/62/E*pi*sin(w*t) 47 1/2/E*pi*sin(47*w*t)1/94/E*pi*sin(w*t) 55 1/2/E*pi*sin(55*w*t)1/10/E*pi*sin(11*w*t)1/22/E*pi*sin(5*w*t)+1/110/E*pi*sin(w*t) 61 1/2/E*pi*sin(61*