小波分析(Wavelet Analysis)是当前应用数学和工程学科中一个迅速发展的新领域,与傅立叶分析(FourierAnalysis)相比,小波分析是空间(时间)和频率的局部分析,因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析,解决了傅立叶分析不能解决的许多困难问题。小波分析在信号分析、语音合成、图像识别、计算机视觉、数据压缩、地震勘探、大气与海洋波分析等方面的研究都取得了有科学意义和应用价值的成果。本文主要研究了小波分析在数字图像处理中两方面的应用,第一方面是小波变换在数字图像水印中的应用,第二方面是小波变换在高动态范围图像压缩中的应用。随着Internet用户的急剧增多和多媒体技术的飞速发展,数字化产品越来越普及。由于数字化产品的传播、复制、篡改和窃取都比较容易,所以如何有效地保护数字产品的版权和防止数字产品的盗版就变得越来越紧迫。自从1993年,数字水印技术作为版权保护的技术推出以来,引起了人们极大的关注。当前的数字水印还很不成熟,主要面临的问题是抵抗各种攻击的鲁棒性不足,数字水印往往对某几种攻击具有较强的鲁棒性,而对另外几种攻击束手无策。针对这种情况,结合小波多尺度、多分辨率分析的特点,本文提出了双水印嵌入算法,将水印嵌入具有不同特征的小波系数,让嵌入不同小波系数的水印具有互补的特点,从而使得水印能够抵抗多种攻击。此外本算法是一种盲水印算法,也就意味着本文在提取水印的时候不需要使用未嵌入水印的原始宿主图像的信息,具有较广泛的应用范围及更高的安全性。实验结果验证了基于整数小波变换的双水印算法的有效性。高动态范围图像(HOR)是一组全新的数字图像技术,其最显著的特点在于高动态范围图像力求获取和存储原始场景的所有色彩和亮度信息。随着CMOS和CCD光学传感器生产技术的提升,显示器性能的提升,存储设备价格降低,高性能计算的普及,毫无疑问除了传统图像格式,人们需要高动态范围图像。但是由于高动态范围图像本身的信息量大,其占用的存储空间非常大,目前还不存在高效的高动态范围图像压缩算法,严重的阻碍了高动态范围图像的广泛应用。基于小波分析的JPEG2000图像压缩标准向人们展示了小波分析在图像压缩中的优势,本文设计了基于小波分析的高动态范围图像压缩算法,使得压缩后的图像在视觉差异很小的情况下体积大大减小(大约为原始图像十分之一)。