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提升隐写算法小波的基本原理？
时间：2015-08-11 10:34 文章来源：http://www.lunwenbuluo.com 作者：lunwenbuluo 点击次数：
论文部落小编回答：
小波变换的提升方案是构造小波变换的一种新方法，又称为上升型的模式，其特点就是所有的运算都在空间域进行的，从而摆脱了对频域的依赖的。由于变换过程中不必依赖傅立叶的分析，且容易实现快速的算法，所以它广泛的应用提升原理的基本思想从小波多分辨率分析开始，逐步修正直到实现满足一定特性的多分辨率分析，该算法可分为三个步骤的：分裂、预测和更新。
第一步，分裂过程。该过程将输入信号x0划分成两个样本集合，划分方法不同，对应的初始小波基不同，最常用用的划分方法是将信号分解为偶数样本集合。
第二步，预测过程。该过程减少两个样本集合间存在的冗余，给出更稀疏的表示。具体方法是用s(0)通过预测算子P来预测d(0)，进而产生辐值较小的误差系。
第三步,更新过程。其目的是使某一全局性质得以保持，例如需要信号x0的平均值与s(0)的平均值相同，采用的方法是通过一个算子U对s(0)进行更新。
经过上面的论述，可以看到，基于提升方案的小波变换完全能够处理非均匀采样的信号，为分裂过程独立于信号的采样方式;提升方案很容易解决有限区间上的小波变换问题。另外用提升方法还可以对定义在任意曲面上的进行小波变换，并且此时的小波基不满足伸缩和平的条件。
基于提升方案的小波变换保留了第一代小波一些有益的性质，如对称性、消失矩阶数以及正则性等，还有许多突出优点，集中表现在：
①继承了第一代小波的多分辨率特征;
②不依赖于傅立叶变换;
③只有加、减、取整等几种简单的运算，实现结构简单，逆变换可通过结构翻转得到，运算量低，运算速度快;
④小波变换后的系数可以是整数，可方便实现整数到整数的小波变换，减少在变换计算中小数引起的误差;
⑤图像的恢复质量与变换时边界采取何种延拓方式无关;
⑥能原位运算，易于实现，节省缓存空间，计算时无需额外存储开销等。
由于具有以上突出优点，因此在现代数字信号分析、语音合成、智能图像识别、计算机视觉和数据压缩等方面提升小波变换有着极其广泛的应用。特别是JPEG2000压缩标准推荐的静态图像压缩编码方法是以第二代小波变换和ROI编码为核心的，所以，提升小波变换在图像信息隐藏和方面具有良好的应用前景。
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