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上篇 多尺度几何分析及其在数字水印中的应用第一章　典型的鲁棒性数字水印算法概述4

1.1 典型的鲁棒性水印算法4

1.1.1　空域算法4

1.1.2　变换域算法5

1.1.3　压缩域算法7

1.2　从小波域的水印算法到多尺度几何域的水印算法7

第二章 多尺度几何分析概述9

2.1　奇异性分析9

2.1.1　Fourier和小波的逼近性能分析10

2.1.2　非线性Fourier逼近10

2.1.3　非线性小波逼近10

2.2　多尺度几何分析11

2.2.1　脊波变换（Ridgelet Transform）11

2.2.2　单尺度脊波变换（Monoscale Ridgelet Transform）14

2.2.3　曲波变换（Curvelet Transform）15

2.2.4　Contourlet Transform16

2.2.5　Bandelet Transform和Wedgelet Transform17

2.2.6　Beamlet Transform17

第三章　基于重要树的Contourlet域的鲁棒性数字水印算法19

3.1　Contourlet变换及其系数之间的关系19

3.2　水印方案21

3.2.1　水印嵌入过程21

3.2.2　水印检测过程22

3.3　实验结果22

第四章　基于非冗余Coutourlet域父子关系的鲁棒性数字水印算法26

4.1　非冗余Contourlet变换26

4.2　水印嵌入算法28

4.2.1 父子系数关系在攻击前后的变化28

4.2.2　水印嵌入过程29

4.3　水印检测算法30

4.4　实验结果30

4.4.1 不可见性测试30

4.4.2　鲁棒性测试31

第五章　基于非冗余Contourlet变换的半脆弱性数字水印算法研究37

5.1　相关工作37

5.2　水印算法38

5.2.1　水印嵌入过程38

5.2.2　水印检测过程39

5.2.3　认证过程40

5.3　实验结果41

5.3.1　不可见性测试41

5.3.2　检测表现的测试方法42

5.3.3　JPEG和JPEG2000非恶意操作的鲁棒性测试43

5.3.4　复制粘贴操作的脆弱性测试43

参考文献47

中篇　医学图像处理算法研究55

第六章 医学图像处理的基本过程55

6.1 图像重建55

6.1.1　解析法图像重建56

6.1.2　代数法图像重建57

6.1.3　PET三维重建58

6.2　图像配准59

6.2.1 医学图像配准中的图像空间变换60

6.2.2 医学图像配准中的图像空间定位60

6.3　图像标准化（Normalize）61

6.4　图像信息的提取61

6.5　医学图像处理系统的构成62

第七章　小波分析的基本原理65

7.1　一维小波分析65

7.1.1 一维连续小波变换65

7.1.2　一维离散小波变换66

7.2　多分辨率分析68

7.3　常用小波函数介绍70

7.4　小波滤波器对72

7.5　二维图像的小波分析72

第八章 基于小波变换的PET图像处理算法74

8.1　PET（正电子发射）图像的获取74

8.1.1　PET成像原理74

8.1.2　PET成像的作用77

8.1.3　PET成像设备的系统结构78

8.2　PET图像的特点80

8.3　PET图像的噪声分析81

8.3.1　成像设备的噪声81

8.3.2　被成像物体的生理噪声82

8.3.3 医学图像的信噪比和对噪比83

8.4　PET图像激活区提取算法83

8.4.1　PET功能图像序列83

8.4.2　PET图像序列中两组像素间的t检验84

8.4.3 基于小波变换的PET图像激活区提取算法86

8.5　PET图像处理中小波基的选取88

8.6　计算机模拟PET图像的计算评价结果89

8.6.1　模拟PET图像的计算机生成90

8.6.2　PET图像处理中小波变换的计算方法91

8.6.3 PET图像处理中小波变换的边界问题97

8.6.4　模拟PET图像的激活区提取结果与讨论98

8.7　真实PET图像的处理结果101

8.7.1　SPM软件简介101

8.7.2　AD患者PET图像的获取与预处理102

8.7.3　预处理后的PET图像102

8.7.4　AD患者PET图像中代谢降低区域的提取结果103

8.8　基于小波变换的PET图像激活区提取算法分析104

8.8.1　计算速度分析104

8.8.2　计算效果分析104

第九章 医学图像的分割算法研究105

9.1 图像分割算法基础105

9.1.1　基于区域的分割方法107

9.1.2　基于边缘的分割方法108

9.1.3 医学图像分割算法研究的特点110

9.2　基于蚁群爬山法（Ants Climb Hill）的特征空间数据聚类分割算法111

9.2.1 特征空间中的聚类111

9.2.2　蚁群爬山算法的基本原理112

9.2.3　蚁群爬山算法的计算过程及分析113

9.2.4　蚁群爬山算法的计算实例113

9.2.5　基于蚁群爬山法（ACH）的图像分割114

9.3　基于小波变换的流域（Watershed）分割算法115

9.3.1 流域变换算法建模115

9.3.2　流域变换算法存在的问题116

9.3.3 采用小波变换解决流域算法的过度分割问题117

9.3.4　基于小波变换的流域算法小结121

9.4　医学图像的分割评价122

参考文献123

下篇　量子算法研究126

第十章　量子力学知识126

11.1 波函数126

10.2　态叠加原理127

10.3　Hilbert空间128

10.4　薛定锷方程128

10.4.1 一维空间自由粒子的薛定锷方程129

10.4.2 势场中运动的自由粒子的Schrodinger方程129

10.4.3　推广到三维空间的薛定锷方程129

10.4.5　定态薛定锷方程130

10.4.6　聚类中的不显含时间的薛定锷方程131

第十一章　量子信号处理算法理论132

11.1 量子系统132

11.1.1　Dirac符号132

11.1.2　量子测量132

11.1.3　测量一致性133

11.1.4　量子化133

11.1.5　量子叠加原理133

11.2　QSP理论体系134

11.2.1　QSP的建立134

11.2.2　QSP中的测量134

11.2.3　QSP算法设计135

11.3　QSP的应用和扩展135

11.3.1 基于QSP的图像处理135

11.3.2　量子算法135

11.3.3　量子并行算法136

第十二章　信号测不准原理的量子分析137

12.1　量子力学中的测不准原理137

12.2　信号测不准原理的量子推导138

12.2.1　位置和动量的测不准原理138

12.2.2　信号时间和频率的测不准原理139

12.2.3　信号的迭加原理139

12.2.4　频率算符的矩阵表述140

12.3　信号测不准原理的量子诠释141

第十三章　量子去噪算法研究143

13.1　小波阈值算法143

13.2　量子去噪算法143

13.2.1　量子叠加理论143

13.2.2　小波域中信号噪声的量子模型144

13.2.3　量子测量144

13.2.4　量子阈值算法144

13.3　实验结果145

13.3.1　一维信号的量子去噪145

13.3.2　图像的量子去噪146

第十四章 量子聚类EDQC算法147

14.1 二维数据空间的例子148

14.1.1　Crab数据148

14.1.2　Iris数据150

14.2　指数形式的距离公式151

14.3　EDQC算法描述151

14.4　σ参数的确定151

14.5　EDQC算法实验分析152

14.5.1　PCA预处理152

14.5.2　EDQC算法实验分析152

14.6　EDQC算法在更高维空间的应用153

参考文献155