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基于四元数模型和奇异值分解的图像水印算法陈善学;冯银波【摘要】将四元数离散余弦变换(QDCT)和奇异值分解(SVD)相结合,提出了一种在彩色图像中嵌入水印的新方法.首先,借助Arnold置乱对二值水印进行预处理,应用四元数理论将彩色图像进行分块QDCT和SVD；然后,利用Logistic映射随机抽取一批图像块实现水印的嵌入.实验表明,该方法具有较强的抗JPEG压缩能力,对各种噪声和滤波等具有较好的鲁棒性.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2013(033)006【总页数】4页(P1626-1629)【关键词】四元数;四元数离散余弦变换;Arnold置乱;Logistic映射;奇异值分解【作者】陈善学;冯银波【作者单位】重庆邮电大学移动通信安全研究所,重庆400065;重庆邮电大学移动通信安全研究所,重庆400065【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言所谓数字水印，即将数字、图像标志等版权信息嵌入到多媒体数据中，以起到保护版权、鉴别真伪等作用。
目前，大多以静止图像为载体的水印算法都是针对灰度图像，而在日常生活中彩色图像的应用更为广泛。
现有的彩色图像水印算法可大致归纳如下:1)单通道处理。
通过颜色模型转换使用单色通道或者某个颜色分量信息来实现水印的嵌入。
文献［1］把彩色图像RGB空间变换到YCbCr空间，然后在亮度分量中嵌入水印。
文献［2］通过修改彩色图像蓝色分量值来嵌入水印。
2)多通道合成。
文献［3］对彩色图像的多个通道进行处理实现水印嵌入，然后将各处理结果求和。
无论是单通道处理还是多通道合成，其本质都是对灰度图像的处理，因而无法很好地体现彩色图像各通道之间的相互联系。
近年来，基于四元数理论的处理技术［4-10］被逐渐熟悉并应用到彩色图像的处理中。
文献［4］把水印嵌到四元数傅里叶变换的平行分量中，含水印图像的峰值信噪比较低，抗攻击能力差;文献［5］把水印嵌入离散四元数余弦变换后所有实部系数的中频系数中，计算量大且抗攻击能力一般;文献［6］将二值随机序列作为水印信息在四元数傅里叶变换域中嵌入，水印信息并无实际意义;文献［7］在分块的基础上进行四元数傅里叶变换和奇异值分解，将水印嵌入各块的最大奇异值;文献［8］在四元数小波变换后的中频子带的奇异值中嵌入水印;文献［9］利用四元数奇异值分解、四元数旋转和共轭运算实现水印的嵌入和提取;文献［10］通过对彩色图像的超复数傅里叶变换，选择合适频段修改其对称系数的值来实现水印的嵌入。
矩阵奇异值分解具体计算过程解释说明以及概述1. 引言1.1 概述矩阵奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）是一种重要的矩阵分解方法，广泛应用于数据降维、图像处理、推荐系统和信号处理等领域。
通过将一个矩阵分解为三个独特的部分，即原始矩阵的奇异向量和奇异值，SVD 可以提供有关原始数据的宝贵信息。
本文旨在详细介绍矩阵奇异值分解的具体计算过程，并对其应用领域以及算法优化和改进方向进行探讨。
首先，我们将给出该方法的定义和基本原理，并描述其计算方法和数学推导。
接着，我们将深入探究矩阵奇异值分解在图像压缩与降维、推荐系统和数据挖掘以及信号处理和模式识别等方面的应用。
然后，我们将讨论近似求解算法、加速技术以及大规模矩阵奇异值分解算法的最新进展。
最后，我们还将探索结合其他矩阵分解技术发展方向。
1.2 文章结构本文共包含五个主要部分。
第一部分是引言，主要概述了本文的目的和结构。
第二部分将详细介绍矩阵奇异值分解的具体计算过程，包括定义、基本原理、计算方法和数学推导。
第三部分将解释说明矩阵奇异值分解在不同领域中的应用，如图像压缩与降维、推荐系统和数据挖掘以及信号处理和模式识别。
第四部分将讨论矩阵奇异值分解算法的优化和改进方向，包括近似求解算法、加速技术以及结合其他矩阵分解技术的发展方向。
最后一部分是结论，总结文章的主要内容和贡献，并对未来研究方向进行展望。
1.3 目的本文旨在通过详细讲解矩阵奇异值分解的具体计算过程，深入理解其原理和应用，并探讨其改进方向。
通过对该方法进行全面系统地介绍，希望能够增加读者对矩阵奇异值分解有关知识的了解，并为相关领域的研究者提供参考和启示。
同时，本文也为后续相关领域深入研究和应用提供了理论基础和开发方向。
2. 矩阵奇异值分解具体计算过程2.1 矩阵奇异值分解定义和基本原理矩阵奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）是一种常用的矩阵分解方法。
一种基于奇异值分解的奇异性检测新方法
曾作钦;赵学智
【期刊名称】《沈阳工业大学学报》
【年(卷),期】2011(033)001
【摘要】针对信号中的奇异点检测问题,提出了一种利用一维信号序列以连续截断信号方式构造出较小列数和较大行数矩阵的方法,并通过奇异值分解来实现这种检测.分析了该矩阵方式下奇异值分解的信号分解原理,研究了该方法的奇异性检测效果,并与Hankel矩阵方式以及小波检测效果作了比较,将其应用于铣削力信号的奇异性检测.实验结果表明,该方法能有效揭示铣削过程中可能由铣刀或工件问题引起的微小冲击现象,且其各分量指示奇异点位置的脉冲幅值大、宽度小,能与周围高频噪声形成鲜明对比,有利于更准确地判断奇异点的位置.
【总页数】6页(P102-107)
【作者】曾作钦;赵学智
【作者单位】华南理工大学,机械与汽车工程学院,广州,510640;华南理工大学,机械与汽车工程学院,广州,510640
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.7;TH165.3
【相关文献】
1.一种基于小波变换与奇异值分解对振动系统模态频率进行识别的新方法 [J], 张波;李健君
2.基于奇异性检测的信号去噪新方法 [J], 蒋宏;王军
3.一种利用GPU优化大规模小方阵奇异值分解的新方法 [J], 李晓敏;鄢社锋;侯朝焕
4.一种基于奇异值分解的人脸识别新方法 [J], 孙静静;张宏飞;孙昌
5.一种提取声波信息的新方法—奇异值分解法 [J], 陈遵德
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奇异值分解在图像处理中的实际案例分析奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种十分重要的矩阵分解方法，在图像处理中有着广泛的应用。
它可以将一个矩阵分解成三个矩阵的乘积，可以用于降维、去噪、压缩等操作。
本文将通过具体的实际案例分析，来探讨奇异值分解在图像处理中的应用。
案例一：图像压缩在图像处理中，经常需要对图像进行压缩以减少存储空间和加快传输速度。
奇异值分解可以帮助我们实现图像的压缩。
具体来说，对于一幅图像，我们可以将其表示为一个矩阵，然后对这个矩阵进行奇异值分解。
通过保留较大的奇异值和对应的奇异向量，可以近似地重建原始图像，实现图像的压缩。
通过调整保留的奇异值数量，可以灵活地控制图像的压缩比例。
案例二：图像去噪在图像处理中，常常会遇到图像受到噪声干扰的情况。
奇异值分解可以帮助我们去除图像中的噪声。
具体来说，我们可以将受到噪声干扰的图像表示为一个矩阵，然后对这个矩阵进行奇异值分解。
通过保留较大的奇异值和对应的奇异向量，可以恢复出原始图像，同时抑制噪声的影响，实现图像的去噪效果。
案例三：图像特征提取在图像处理中，常常需要从图像中提取出有用的特征信息。
奇异值分解可以帮助我们实现图像的特征提取。
具体来说，对于一幅图像，我们可以将其表示为一个矩阵，然后对这个矩阵进行奇异值分解。
通过分析奇异值和对应的奇异向量，可以提取出图像中的主要特征信息，如边缘、纹理等，从而实现图像的特征提取。
通过以上三个实际案例的分析，我们可以看到奇异值分解在图像处理中的重要作用。
它不仅可以帮助我们实现图像的压缩、去噪、特征提取等操作，还可以为图像处理提供更多的可能性。
当然，奇异值分解也有一些局限性，如计算复杂度较高、对大规模数据的处理效率不高等问题，但随着计算机技术的发展，这些问题也在不断得到解决。
总之，奇异值分解在图像处理中有着广泛的应用前景，它为图像处理提供了一种全新的思路和方法。
相信随着技术的不断进步，奇异值分解在图像处理领域的作用会变得越来越重要，为图像处理带来更多的创新和发展。
加强员工职业道德修养切实做好职能调整准备
毋晓庆
【期刊名称】《西部金融》
【年(卷),期】2003(000)011
【摘要】@@ 近一段时间,国务院领导同志几次在讲到农发行改革和职能调整问题时,非常明确地指出:"随着粮棉市场化改革,农发行的职能必须进行调整."这既为农发行的改革指明了方向,又明确指出了农发行必须进行职能调整.农发行职能调整要做的准备工作很多,涉及方方面面.我认为,农发行在职能调整还没有完全明确的情况下,加强员工的职业道德修养是做好职能调整准备的切人点和落脚点.
【总页数】2页(P51-52)
【作者】毋晓庆
【作者单位】中国农业发展银行陕西省分行营业部
【正文语种】中文
【中图分类】F8
【相关文献】
1.关于切实做好职业病人员工伤保险工作的通知 [J],
2.提高教师道德修养做好学生“引路人”——加强新时期高校教师职业道德修养的几点思考 [J], 赵琳
3.铁道部：切实做好各项旋工准备加强施工安全管理 [J],
4.提高教师道德修养做好学生“引路人”——加强新时期高校教师职业道德修养的几点思考 [J], 赵琳;
5.加强员工职业规划的建议——农业银行南京城北支行员工职业规划调研报告 [J], 农业银行江苏省分行营业部课题组;李松;宗志凤
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