非常規(guī)小波變換與軍事生物信息安全

內(nèi)容概要

　　《非常規(guī)小波變換與軍事生物信息安全》是關(guān)于非常規(guī)小波分析與軍事生物信息安全的一本學(xué)術(shù)專著，從非常規(guī)小波分析的發(fā)展全過程深入剖析非常規(guī)小波變換的核心內(nèi)容，分析影響非常規(guī)小波分析進程的重要文獻及其相關(guān)作者的重要思想，從作者獨立研究的角度重點介紹了非常規(guī)小波變換的概念與性質(zhì)及在信號分析與處理中的典型應(yīng)用等?！斗浅Ｒ?guī)小波變換與軍事生物信息安全》特別介紹了作者在小波分析與軍事生物信息安全、生物特征提取與識別、信息獲取與處理、信息安全與認證、醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用等科研成果；著眼于小波分析的現(xiàn)狀和未來，提示了小波理論撞擊未觸及學(xué)科的可能性和潛在的學(xué)術(shù)價值和應(yīng)用價值?！斗浅Ｒ?guī)小波變換與軍事生物信息安全》內(nèi)容由淺入深，理論介紹掌握分寸，定理推導(dǎo)詳略適當，關(guān)鍵說明恰到好處，應(yīng)用案例指明方向。

書籍目錄

第一章 常規(guī)小波變換1.1 小波分析發(fā)展回顧與展望1.1.1 小波分析發(fā)展簡史1.1.2 小波分析的應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀與展望1.2 小波分析基礎(chǔ)1.2.1 Foreier變換與短時Fourier變換1.2.2 什么是小波1.3 一維小波變換1.3.1 一維連續(xù)小波變化1.3.2 時一頻局部化1.3.3 一維離散小波變化1.4 高維小波變換1.4.1 二維小波變換1.4.2 三維小波變換1.5 多分辨分析與Mallat算法1.5.1 多分辨分析1.5.2 Mallat算法第二章 脊波變換2.1 引言2.2 連續(xù)脊波變換2.3 離散脊波變換：框架2.4 單尺度脊波變換2.5 有限脊波變換2.5.1 有限Radon變換及其逆變換2.5.2 有限脊波變換第三章 曲波變換3.1 引言3.1.1 小波分析當前面臨的挑戰(zhàn)3.1.2 從脊波到曲波3.2 第一代曲波變換3.3 第二代曲波變換3.4 曲波變換的應(yīng)用3.4.1 抑制圖像的加性噪聲3.4.2 去除sAR圖像斑點噪聲3.4.3 圖像增強上的應(yīng)用3.4.4 圖像融合和圖像恢復(fù)中的應(yīng)用3.5 存在的問題第四章 Morphlet變換4.1 什么是Moll）hlet變換4.2 二維對數(shù)界細分方法4.3 單調(diào)系數(shù)4.4 二維中的Tameness和系數(shù)4.5 典型應(yīng)用4.5.1 微分對胚壓縮4.5.2 網(wǎng)格松弛4.5.3 微分對胚插值4.5.4 隨機微分對胚4.5.5 形狀表示第五章 小波變換與軍事信息模型5.1 小波變換在雷達信號處理中的應(yīng)用5.1.1 小波變換在雷達信號去噪中的應(yīng)用5.1.2 小波變換在sAR圖像處理和目標識別中的應(yīng)用5.1.3 小波變換在雷達信號檢測與參數(shù)估計中的應(yīng)用5.1.4 展望5.2 小波分析與戰(zhàn)場地面目標定位5.2.1 戰(zhàn)場環(huán)境下目標的地震動和聲信號分析5.2.2 應(yīng)用實例誤差分析5.3 小波分析與火箭炮檢測5.3.1 小波診斷原理5.3.2 火箭炮故障檢測設(shè)計實例分析5.3.3 結(jié)論5.4 小波分析在火控電視跟蹤器圖像處理中的應(yīng)用5.4.1 圖像處理系統(tǒng)組成5.4.2 圖像處理系統(tǒng)實現(xiàn)5.4.3 小波分析方法在圖像處理系統(tǒng)中的應(yīng)用5.4.4 結(jié)論第六章 信息隱藏與數(shù)字水印6.1 信息隱藏6.1.1 簡介6.1.2 應(yīng)用領(lǐng)域6.2 數(shù)字水印6.2.1 小波變換和數(shù)字圖像處理6.2.2 數(shù)字水印簡介6.3.3 數(shù)字水印的基本原理6.3.4 基于小波變換的數(shù)字水印第七章 小波與信息加密7.1 簡介7.1.1 視頻數(shù)據(jù)加密特性7.1.2 圖像與視頻加密算法7.1.3 各類算法的應(yīng)用7.2 基于零樹小波的部分加密7.2.1 零樹小波圖像壓縮7.2.2 圖像部分加密7.2.3 安全性分析7.2.4 視頻圖像部分加密7.3 視頻流選擇加密7.3.1 基于小波包編碼的圖像選擇性加密7.3.2 參數(shù)化雙正交小波過濾器與選擇性加密7.3.3 小波域圖像子頻帶及數(shù)據(jù)位選擇加密7.4 感知加密7.4.1 感知加密機制7.4.2 性能分析第八章 小波與生物識別8.1 簡介8.2 小波在虹膜識別的應(yīng)用8.2.1 虹膜識別概述8.2.2 二維小波變換提取虹膜特征8.2.3 小波變換過零點提取虹膜特征8.2.4 樹形小波變換虹膜特征提取8.3 小波在人臉識別中的應(yīng)用8.3.1 基于小波變換的人臉圖像去噪預(yù)處理8.3.2 二維小波變換人臉特征提取8.3.3 基于Gabor小波變換的人臉特征提取8.3.4 人臉確認匹配8.4 小波在指紋識別中的應(yīng)用8.4.1 基于小波分解的指紋圖像特征提取8.4.2 基于小波的指紋圖像壓縮8.5 小波在語音識別中的應(yīng)用8.5.1 基于小波變換的語音端點檢測8.5.2 小波語音增強在說話人識別中的應(yīng)用8.5.3 基于小波分析的說話人語音特征提取第九章 小波與醫(yī)學(xué)圖像處理9.1 醫(yī)學(xué)圖像處理9.1.1 醫(yī)學(xué)圖像處理算法研究的背景9.1.2 醫(yī)學(xué)圖像處理方法9.1.3 國內(nèi)外進展9.2 基于小波變換的PET圖像處理算法9.2.1 PET成像原理9.2.2 PET圖像的特點9.2.3 PET圖像激活區(qū)提取算法9.2.4 PET圖像處理中小波基的選取9.2.5 計算機模擬PET圖像的計算評價結(jié)果9.2.6 PET圖像處理中小波變換的邊界問題9.2.7 模擬PET圖像的激活區(qū)提取結(jié)果與討論9.2.8 真實PET圖像的處理結(jié)果9.2.9 基于小波變換的PET圖像激活區(qū)提取算法分析9.3 基于小波變換的流域（wlatershed）分割算法9.3.1 流域變換算法建模9.3.2 流域變換算法存在的問題9.3.3 采用小波變換解決流域算法的過度分割問題第十章 軍事油料信息安全傳輸理論與應(yīng)用10.1 信息隱藏分析子系統(tǒng)的實現(xiàn)10.1.1 信息隱藏分析子系統(tǒng)概述10.1.2 基于FastICA的提取算法10.1.3 小結(jié)10.2 基于小波分析的油料信息安全傳輸系統(tǒng)的實現(xiàn)10.2.1 VPN網(wǎng)關(guān)設(shè)計10.2.2 IPSec基本協(xié)議模塊的分析10.2.3 數(shù)據(jù)處理模塊的設(shè)計與實現(xiàn)10.2.4 SPD和SADB模塊的設(shè)計與實現(xiàn)10.2.5 策略和sA管理模塊的設(shè)計與實現(xiàn)10.2.6 測試10.2.7 基于小波分析的信息安全傳輸認證系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)10.2.8 小結(jié)10.3 本章 總結(jié)主要參考文獻

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