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采用稀疏变换和拉普拉斯金字塔的数字水印算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2018年第5期30卷 901-910页

作者：顾宇鑫马小虎苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006

基于压缩感知的数字水印算法在检测端通过随机测量矩阵迭代求解稀疏系数过程中,会导致检测端耗时过长、缺乏实用性,且感知出的水印图像质量较低的问题,为此,提出一种采用稀疏变换和拉普拉斯金字塔的数字水印算法.该算法结合新的稀疏模型... 详细信息

基于压缩感知的数字水印算法在检测端通过随机测量矩阵迭代求解稀疏系数过程中,会导致检测端耗时过长、缺乏实用性,且感知出的水印图像质量较低的问题,为此,提出一种采用稀疏变换和拉普拉斯金字塔的数字水印算法.该算法结合新的稀疏模型(稀疏变换),在嵌入端对载体图像进行单层拉普拉斯金字塔分解,均匀分割获取到的低频子带,并将分割后的图像块拓展为向量训练稀疏变换矩阵,在稀疏域中选择全局系数最小值进行水印嵌入.水印检测时则直接通过矩阵相乘的方式,将含水印载体图像的低频子带变换到稀疏域进行检测,而不需要重新求解稀疏.实验结果表明,文中算法在检测端耗时较少,具有较好的透明性,且对JPEG压缩、滤波、噪声、剪切等常见图像攻击均具有较好的鲁棒性.

关键词：数字水印压缩感知稀疏变换拉普拉斯金字塔

基于稀疏变换的大型固定干扰信噪分离技术研究

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石油物探 2023年第S1期62卷 64-74页

作者：杨晨莹段伟伟张倩慧中石化石油工程地球物理有限公司科技研发中心江苏南京211102

在复杂地表区域的地震资料采集中,大型厂矿的机械干扰、大钻、高速公路等固定的干扰源会产生能量极强的固定点震源干扰,且在干扰源附近产生线性或双曲型的相干噪声,通过常规信噪分离方法难以对其进行有效压制,从而对资料的信噪比及后期... 详细信息

在复杂地表区域的地震资料采集中,大型厂矿的机械干扰、大钻、高速公路等固定的干扰源会产生能量极强的固定点震源干扰,且在干扰源附近产生线性或双曲型的相干噪声,通过常规信噪分离方法难以对其进行有效压制,从而对资料的信噪比及后期的成像产生严重影响。野外施工时往往只能停工协调或变观以尽量减少此类噪声的影响,会造成施工成本增加或影响成像质量。利用基于稀疏变换和同步压缩变换的信噪分离技术,对此类噪声从能量上进行有效的压制。针对残留的线性和双曲型相干噪声,在FX域采用非均匀空间采样相干噪声压制法(NUCNS)进行噪声压制,通过上述技术的综合应用,最终实现了强能量固定干扰源的噪声压制处理。通过实际资料处理试验表明,此方法能有效压制强能量的大型干扰源噪声,并能较好地还原淹没在噪声中的有效反射信息。

关键词：大型固定干扰源稀疏变换同步压缩变换非均匀空间采样相干噪声压制法

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无线传感器网络数据自适应稀疏变换

电信科学 2013年第12期29卷 60-64页

作者：陈暄浙江工业职业技术学院绍兴312000

针对无线传感器网络节点位置移动及传输干扰等因素可导致数据稀疏结构改变的问题,提出一种基于字典学习的无线传感器网络自适应稀疏变换方法。根据网络数据稀疏结构变化,自适应构建最优稀疏变换基,同时在字典学习问题中引入无线传感器... 详细信息

针对无线传感器网络节点位置移动及传输干扰等因素可导致数据稀疏结构改变的问题,提出一种基于字典学习的无线传感器网络自适应稀疏变换方法。根据网络数据稀疏结构变化,自适应构建最优稀疏变换基,同时在字典学习问题中引入无线传感器网络数据稀疏基的可压缩约束,以满足无线传感器网络中大规模数据处理特点及稀疏变换的高实时性要求。理论分析和仿真结果表明,所提算法可有效提高无线传感器网络数据稀疏变换算法的顽健性,同时具有良好的实时性。

关键词：压缩感知字典学习无线传感器网络稀疏变换可压缩

基于图像局部特性分析和稀疏变换的图像修复算法研究

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基于图像局部特性分析和稀疏变换的图像修复算法研究

作者：陈磊西南交通大学

学位级别：硕士

图像修复起源于上世纪八十年代,最初被用来修复破损的古文物字画。后来,随着计算机技术的高速发展,世界日益呈现数字化,数字图像修复技术逐步兴起。现今,数字图像修复技术已成为图像处理领域的一个重要分支,被广泛应用在各个领域,包括... 详细信息

图像修复起源于上世纪八十年代,最初被用来修复破损的古文物字画。后来,随着计算机技术的高速发展,世界日益呈现数字化,数字图像修复技术逐步兴起。现今,数字图像修复技术已成为图像处理领域的一个重要分支,被广泛应用在各个领域,包括破损图像的修复、特定目标物的去除、图像编码和压缩、图像超分辨率分析等等。本文首先介绍了图像修复技术的研究背景和意义,并简单回顾了数字图像修复技术的发展历程。现今的图像修复技术可谓方法众多,其中最为重要的两大类要数基于偏微分方程的方法和基于纹理合成的方法,本文在第二章给出了这两类修复算法的几种经典的修复模型。基于样本块的图像修复技术是基于纹理合成修复方法的一个重要分支,文章在接下来的章节中详细介绍了这一算法思想,并对具体的算法实现进行了改进,提高了算法保持图像强边缘的能力。基于偏微分方程的修复算法,适用于较小尺寸破损的图像修复。然而,这类算法往往要以复杂的数学理论模型为基础,较难理解。为此,文章的第四章在分析图像局部特性的基础上,提出了一种简单的基于等照度线扩散的图像修复算法,取得了较为理想的效果。利用图像在某一变换域的稀疏特性进行残缺图像的修复,是一种新颖的方法。文章的最后着重介绍了一种基于稀疏变换的迭代算法,重点讨论了算法实验结果中出现的问题,进而提出了一种结合超小波变换和等照度线平滑的循环迭代算法。实验表明,该算法对较小尺寸的图像破损有着很好的修复效果。

关键词：图像修复样本等照度线方向稀疏变换

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基于稀疏变换的数字水印算法研究

基于稀疏变换的数字水印算法研究

作者：顾宇鑫苏州大学

学位级别：硕士

伴随着多媒体技术的快速发展,数字产品的应用越来越广泛。然而开放环境中数字产品的版权保护与信息完整性保护成为亟待解决的重要问题。数字水印技术作为实现多媒体版权保护的有效方法,受到了研究者的广泛关注,其中包括音频水印、文本... 详细信息

伴随着多媒体技术的快速发展,数字产品的应用越来越广泛。然而开放环境中数字产品的版权保护与信息完整性保护成为亟待解决的重要问题。数字水印技术作为实现多媒体版权保护的有效方法,受到了研究者的广泛关注,其中包括音频水印、文本水印、软件水印、图像水印和三维模型水印等。本文以图像水印作为研究对象,重点研究了稀疏变换在数字水印中的可行性及应用,主要研究工作如下:(1)针对基于压缩感知的数字水印算法在检测端通过随机测量矩阵迭代求解稀疏系数导致检测端耗时过长、缺乏实用性,且感知出的水印图像质量较低的问题,提出一种基于稀疏变换和拉普拉斯金字塔的数字水印算法。该算法通过训练一个较低稀疏度的稀疏域,来对频域系数进行自适应地筛选,最后选择全局系数最小值进行水印嵌入。同时结合拉普拉斯金字塔提升水印算法透明性,只在低频子带图像进行嵌入,高频子带图像则用于保留和还原图像细节。水印检测时直接通过矩阵相乘的方式,将含水印载体图像的低频子带变换到稀疏域进行检测,而不需要重新求解稀疏系数。实验表明,该算法在检测端耗时较少,同时具有较好的透明性和鲁棒性。(2)针对稀疏域数字水印难以实现盲提取的问题,提出基于Alpha稳定分布的稀疏盲水印算法。该算法首先对原始载体图像进行不重叠分块,将均匀分割后的图像块拓展为向量训练稀疏变换矩阵和稀疏域。之后用Alpha稳定分布对稀疏域各分量进行建模分析,选择相近分布的稀疏域分量构建水印嵌入向量,并结合扩展变换抖动调制嵌入水印信息位。使得每个图像分块的嵌入向量都唯一对应一个水印信息位。水印提取时不需要原图信息,只需要变换到稀疏域就可以按序检测水印信息,实现了盲提取。同时该算法对常规图像攻击表现出较好的鲁棒性。

关键词：数字水印稀疏变换拉普拉斯变换 Alpha稳定分布

基于稀疏变换与统计近邻法的地震信号去噪研究

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基于稀疏变换与统计近邻法的地震信号去噪研究

作者：李书华河北工业大学

学位级别：硕士

由于采集环境及控制采集成本等因素的影响,地震信号获取中不可避免会掺杂不同水平的随机噪声,随机噪声会对水平叠加、反演和偏移等后续处理步骤造成严重影响,因此地震信号去噪具有重要研究意义。小波变换（Wavelet,WT）与轮廓波变换（Co... 详细信息

由于采集环境及控制采集成本等因素的影响,地震信号获取中不可避免会掺杂不同水平的随机噪声,随机噪声会对水平叠加、反演和偏移等后续处理步骤造成严重影响,因此地震信号去噪具有重要研究意义。小波变换（Wavelet,WT）与轮廓波变换（Contourlet,CT）等稀疏变换方法在信号去噪领域已有广泛应用;非局部均值（Non-local means,NLM）与双边滤波器（Bilateral filtering,BF）等滤波算法同样是经典的信号去噪手段,而统计近邻法（Statistical Nearest Neighbors,SNN）邻域选择策略可提高NLM与BF的去噪性能。为将地震信号与噪声更有效分离,本文分别在稀疏变换与统计近邻法（SNN）基础上对地震信号去噪展开研究。主要研究内容如下:（1）融入循环平移（Cycle spinning）的小波-轮廓波变换（Wavelet-Contourlet,WCT）地震信号去噪将WT与CT两种稀疏变换结合,并借助循环平移消除信号中伪吉布斯现象,提出一种融入循环平移的WCT地震信号去噪算法（CS-WCT）。该算法首先对地震信号进行循环平移,然后用WT代替CT中的拉普拉斯金字塔（Laplace pyramid,LP）变换,对信号进行WCT变换处理,再使用阈值函数去除信号中的噪声,最后做相应的反变换及逆循环平移,得到去噪后的地震信号。对合成信号、叠后陆上信号与叠前海上信号去噪,并与经典的WT、CT及WCT去噪结果对比,实验采用均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）等评价指标,结果表明提出的算法去噪效果最优。（2）基于统计近邻法的非局部均值地震信号去噪使用近邻法（Nearest neighbors,NN）的邻域集选择策略可减轻传统NLM算法的计算负担,但同时会引入预测误差影响去噪性能。SNN邻域集选择策略可以减少上述偏差,并去除NN带来的视觉可见的人工伪影。因此本文以SNN为框架,提出一种基于统计近邻法的非局部均值地震信号去噪算法（SNN-NLM）。SNN收集与目标子块平方距离接近其期望值的邻域作为邻域集,代替NN仅以平方距离的大小为标准确定去噪邻域集,然后对邻域集加权取均值,即为目标子块去噪后数据值,对地震信号中所有含噪目标子块重复同样计算,最后将所有目标子块聚合成最终去噪信号。对合成信号、叠后陆上信号与叠前海上信号去噪,并与NLM、基于NN的NLM算法（NN-NLM）去噪结果对比,实验采用MSE、PSNR和SSIM作为评价指标,结果表明提出的算法去噪效果最优,并能够明显消除NN-NLM造成的人工伪影。（3）基于统计近邻法的双边滤波地震信号去噪本文以SNN为框架,提出一种基于SNN的BF去噪算法（SNN-BF）,实质是将SNN邻域选择策略与BF相结合提升去噪性能。去噪时该算法使用SNN确定邻域集,然后对邻域集加权取均值,得到去噪后数据估计值,对含噪信号中所有数据点做同样计算,最后合成去噪后信号。对合成信号、叠后陆上信号与叠前海上信号去噪,并与基于NN的BF算法（NN-BF）去噪结果进行对比,实验同样选择MSE、PSNR与SSIM作为评价指标,结果表明提出算法去噪效果更优。

关键词：地震信号去噪稀疏变换非局部均值双边滤波统计近邻法

基于稀疏变换多域联合多次反射折射波的压制方法研究

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基于稀疏变换多域联合多次反射折射波的压制方法研究

2020年中国地球科学联合学术年会

作者：王通刘建勋王兴宇张鹏辉李培陈德元中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所

在覆盖区开展油气、页岩气勘探工作,由于表层存在巨厚的低降速带,地震数据中多次反射折射波异常发育。多次反射折射波能量强、发育范围广,成大片"扫帚状",淹没油气层位有效反射信息,严重影响成像效果及地层准确划分。多次反射折射波与... 详细信息

在覆盖区开展油气、页岩气勘探工作,由于表层存在巨厚的低降速带,地震数据中多次反射折射波异常发育。多次反射折射波能量强、发育范围广,成大片"扫帚状",淹没油气层位有效反射信息,严重影响成像效果及地层准确划分。多次反射折射波与有效波的速度及频带范围重叠,传统去噪方法很难实现有效压制。采用F滤波与Shearlet稀疏变换相结合的方法进行多次反射折射波波场精细分解,实现更准确地去除多次反射折射波,提取微弱的有效反射波信息,提升地震数据成像质量。

关键词：多次反射折射波压制方法 Shearlet 稀疏变换

来源： cnki会议评论

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基于稀疏变换的模型约束基追踪反演方法

基于稀疏变换的模型约束基追踪反演方法

基于Shearlet变换稀疏约束地震数据重建

2018年中国地球科学联合学术年会

作者：满建印兴耀曹丹平中国石油大学(华东)

1.引言随着油气勘探技术的不断发展,压缩感知理论的发展打破了常规的Nyquist-Shannon采样的限制成为研究的热点问题,信号的稀疏特性是压缩感知的前提[1]。近年来多种稀疏表示方法在地震勘探领域中得到应用,如FFT,小波变换,离散余弦变换... 详细信息

1.引言随着油气勘探技术的不断发展,压缩感知理论的发展打破了常规的Nyquist-Shannon采样的限制成为研究的热点问题,信号的稀疏特性是压缩感知的前提[1]。近年来多种稀疏表示方法在地震勘探领域中得到应用,如FFT,小波变换,离散余弦变换,曲波变换等。同时在稀疏恢复算法反面也不断有新的突破,基于L0范数优化算法中典型的的正交匹配追踪算法(OMP);基于L1范数最小凸优化算法

关键词：基追踪模型约束反演方法稀疏变换

来源： cnki会议评论

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石油物探 2016年第5期55卷 682-691页

作者：冯飞王征刘成明王德利中海油田服务股份有限公司天津300451 吉林大学地球探测科学与技术学院吉林长春130026

地震数据重建是地震数据处理流程中关键步骤之一,重建效果的好坏直接影响到后续的多次波消除以及偏移成像效果。为了获得更好的重建效果,提出了以压缩感知为理论基础,采用jitter欠采样的Shearlet变换稀疏约束地震数据重建方法。将Shear... 详细信息

地震数据重建是地震数据处理流程中关键步骤之一,重建效果的好坏直接影响到后续的多次波消除以及偏移成像效果。为了获得更好的重建效果,提出了以压缩感知为理论基础,采用jitter欠采样的Shearlet变换稀疏约束地震数据重建方法。将Shearlet变换与凸集投影(POCS)算法结合起来在动校正预处理后对地震数据进行重建,增强了地震数据在Shearlet域的稀疏性。理论分析和实际地震数据验证结果表明,该方法可以在部分地震数据缺失的情况下取得很好的重建效果,有效地解决了假频问题。

关键词： Shearlet变换数据重建稀疏变换压缩感知 jitter欠采样