提出一种基于视觉特性的图像摘要算法，增大人眼敏感的频域系数在计算图像Hash时的权重，使得图像Hash更好地体现视觉特征，并提高鲁棒性。将原始图像的分块DCT系数乘以若干由密钥控制生成的伪随机矩阵，再对计算的结果进行基于分块的Watson人眼视觉特性处理，最后进行量化判决产生固定长度的图像Hash序列。本算法比未采用视觉特性的算法相比，提高了对JPEG压缩和高斯滤波的鲁棒性。图像摘要序列由密钥控制生成，具有安全性。

在综合描述声发射信号特点和小波殳换基本原理的基础上，结合实例介绍同时在时域 和频域具有局部分析能力的信号处理方法--小波变换在声发射信号的特征提取、时频分析和噪声去除等方面的应用。