1. 研究目的与意义
本文的中心目标是利用具有多分辨分析（multiresolution analysis，mra）、运算速度快、数据量不增加、消除噪声等特性的小波变换（wavelet transform，wt）在图像水印压缩中的分析与应用。
小波变换（wt）是时间上和频率上的局域性变换，它能更加快速、有效的提取信号和分析局部信号并且对信号有着较强的自适应性。
图像压缩技术就是通过消除图像中的各种冗余，尤其是消除时间冗余、空间冗余，尽可能达到用极少的数据表示和重建原始图像的目的。
2. 国内外研究现状分析
从二十世纪八十年代至今，小波变换因为其独特的与人眼视觉特性相符合的多分辨率分析能力以及方向选择能力，从而被在图像编码领域广泛的应用，取得了显著的成果。 虽然图像水印目前在国内的应用还在初级阶段,但水印公司的创办让图像水印技术在国内不仅只停留在理论研究上,而是从此走上了实用的商业化的道路,这样会更加推动国内水印技术的发展,为国内的信息安全产业从而提供有效和安全的保障。 1992年小波包的概念及算法被Coifman和Wickerhauser所提出，后来许多研究者又进行了进一步的研究，将其应用于图像压缩，这就是小波包图像压缩。 1993年Shpiro提出了迄今为止在标量量化方面最有效的方法：嵌入式零树小波算法（Embedded Zerotree Wavelet Coding，EZW），这种算法可以直接产生嵌入式的码流，并不需要训练码本，并且在所规定的的精度要求下随时结束编码。它还能利用小波系数的特性，在保证重建图像的质量不受影响的情况下，实现较高的压缩比，所以其发展前景十分乐观。 在对嵌入式零树小波算法（EZW）改进的基础上，Said和Pearlman提出了多级数集合分裂排序（Set Partitioning In Hierarchical Trees，SPIHT）算法，这种算法是利用集合的划分进行编码，但运算过程中需要大量的内存，硬件实现起来颇为困难。 之后，Antonini等人首次提出矢量量化方法，利用格型矢量量化进行小波系数编码，取得了较好的成果。 1993年，Albert和Rokhlm提出了多小波（multiwavelet）概念，多小波是指两个或者两个以上的函数作为尺度分量生成的小波。 1994年，短支撑、正交、对称和二阶消失矩的（Geronimo Hardin Massopust，GHM）多小波被Geronimo，Hardin和Massopus利用分形插值（Fractal Interpolation）方法提出。 1996年，C.K.Chui和J.Lian通过两尺度系数的性质，得到紧支撑正交多小波的构造方法。 1999年，双正交多小波由Hwee从双正交单小波所推广得出，使一族双正交多小波得以实现，并把它用于图像压缩。 |
3. 研究的基本内容与计划
研究内容：
1、对数字水印技术进行概述。
2、利用matlab对小波变换的算法进行分析。
4. 研究创新点
和传统的DCT变换不同的是,小波变换具有如下特点:能够反映信号局部特征并且能够对信号进行多分辨分析。小波系数图像是根据图像片的离散小波变换得到的，并且分解的系数要根据具体情况而定。即便情况是低比特率，也能保持较多图像的细节。还有就是，在下一级分解所得到的系数其图像在水平和垂直方向上的分辨率仅仅只有其上一级小波系数图像的一半。因而，具有不同空间分辨率的图像可以由编码不同级数的系数图像所得到。
