基于数字水印的无参考图像质量评估方法的研究

本文提出了一种基于数字水印技术的无参考图像质量评估方法,用来评估图像序列在压缩过程中产生的质量损失。在编码端对离散余弦变换(DCT)后图像进行水印嵌入,嵌入水印后的图像经过量化、熵编码后被传输至解码端,解码端根据提取出的水印质量来评价图像在压缩过程中的质量损失。本方法通过大量实验,确定水印嵌入强度和水印嵌入DCT系数区域的最佳取值,并通过改变不同压缩比,得到图像峰值信噪比(PSNR)与水印的像素错误率(BER)之间的线性关系式。实验结果表明,此线形关系式可以较好的表征BER与图像PSNR之间的关系,对压缩图像峰值信噪比的估计误差小于4%。     

基于DWT与HVS的图像水印技术在数字产品版权保护中的应用

伴随着网络的普及和多媒体技术的发展,数字作品的侵权变得越来越严重。数字水印技术作为数字产品版权保护的有效手段正得到广泛的研究和应用。本文采用一种基于离散小波变换及人类视觉系统的数字水印算法,通过对lena图像、产品设计图、企业LOGO的嵌入与提取实现水印技术在数字产品中的版权保护。     

基于DWT与HVS的图像水印技术在数字产品版权保护中的应用

伴随着网络的普及和多媒体技术的发展，数字作品的侵权变得越来越严重。数字水印技术作为数字产品版权保护的有效手段正得到广泛的研究和应用。本文采用一种基于离散小波变换及人类视觉系统的数字水印算法，通过对lena图像、产品设计图、企业LOGO的嵌入与提取实现水印技术在数字产品中的版权保护。     

基于小波变换的图像数字水印技术的研究

随着信息技术和计算机网络技术的迅速发展,数字化产品越来越多,随之而来的数字化产品的版权保护和所有权认证问题必须得到很好的解决。从而数字水印技术应运而生。论文首先简单介绍了数字水印的起源、研究内容,接着阐述了数字水印技术的特点,分类,基本框架,各种常见数字水印算法,评价标准及各种攻击手段。最后确定从小波变换入手,介绍了一种稳健的DWT域图像水印算法,实现了数字水印的嵌入和提取,并使用剪切、滤波、添加噪声等几种攻击手段验证该算法的鲁棒性。本算法主要具有抗基本攻击鲁棒性较好地优点,是一种简单易实现,嵌入水印效果好,提取水印效率高的算法。     

基于小波理论的数字水印研究

数字媒体版权保护是数字信息技术研究领域一项不可忽视的问题,设计合理的数字水印算法必须具有良好的隐藏性、稳定性以及鲁棒性,借助离散小波变换在图像遭到攻击时下表现出良好的鲁棒性等优点的前提下,结合奇异值分解技术,设计出一种比较合理的数字水印算法,且在算法执行开始时使用平面分解技术,允许量化嵌入更多的满足视觉特性的水印。首先在宿主图像的小波域的低频子带当中利用分块的DCT技术,将变换后得到的系数量化的嵌入到低频子带当中,同时在宿主图像的小波域的高频子带当中采用分块奇异值分解技术在高频子带中量化嵌入奇异值向量。依据嵌入后的中频子带中具有的特征,采用零水印提取作为保护数字影像版权的手段,为提高算法本身的鲁棒性,通过把相同的水印信息量化的嵌入到在宿主图像的空域当中去。实验结果表明,该算法在能够有效抵御来自外界的干扰的同时表现出良好的鲁棒性以及隐蔽性。     

基于纹理复杂度与DCT变换的彩色图像数字水印

利用共生矩阵模型对图像复杂度进行了分析,结合人类视觉系统,提出一种基于纹理复杂度的数字水印算法。该算法将彩色宿主图像从RGB空间转换到YUV空间,提取Y分量,并且根据宿主图像的纹理平均复杂度度量对宿主图像进行纹理区域划分;对水印图像进行二值化处理并且进行Arnold置乱;对宿主图像进行DCT变换,利用Watson视觉模型控制水印嵌入强度。实验表明,该算法取得较好的效果,并且对水印攻击具有较好的鲁棒性。     

基于小波变换的图像数字水印算法研究

数字水印优化问题是一门有效的多媒体版权保护技术。提出了彩色图像中嵌入水印和提取水印的优化算法。利用人眼视觉系统特性,根据不同频段不同颜色层对应的加权系数,选择合适加载强度,保证嵌入水印和提取水印有较好的鲁棒性。同时算法还有较好的不可见性和稳定性。     

一种小波域自适应的盲视频水印算法

针对视频版权的保护,本文提出了一种小波域自适应的盲视频水印算法。首先基于猫映射和Logistic映射的双混沌加密对图像水印进行处理以增强其安全性;然后对宿主视频进行场景分割,通过像素帧平均法提取关键帧并提取其亮度分量,将处理后的图像水印自适应地嵌入到经过小波变换后亮度分量的低频系数中。实验结果表明,本文的算法具有较好的不可见性,且针对锐化、高斯滤波、噪声、帧剪切等攻击具有良好的鲁棒性。     

提升小波和模糊聚类在图像数字水印中的应用

将提升小波变换与模糊聚类相结合,提出一种基于变换域的自适应盲水印算法。算法利用提升小波变换得到图像的低频子图,结合人类视觉特征进行模糊C均值聚类,进一步划分出最适合水印嵌入的纹理区域,并嵌入经过混沌映射加密的水印。对比攻击实验表明该算法具有较好的透明性和鲁棒性,能有效抵抗多种类型的攻击。     

基于自嵌入颜色兼容性的彩色图像水印算法

本文提出了一种基于小波域的鲁棒性彩色图像水印算法,称为自嵌入颜色容许性彩色图像水印算法(CIW-SECP)。CIW-SECP技术是指在YUV色彩空间的Y和U平面上利用扩频方式嵌入两个水印标记。水印权重基于U和V平面所谓的"颜色允许性"生成。这些生成的权值利用图像的颜色特征自嵌入在相应的U和V平面上。实验结果表明,该CIW-SECP技术表现出非常高的不可感知性(PSNR∈[71.21—85.95]dB),并且对大多数典型的攻击具有较高的鲁棒性。     

谈媒体图像的脆弱数字水印技术

计算机网络技术的飞速发展与信息媒体的数字化使得在网络环境中对数字产品实施有效的内容保护,提出脆弱水印嵌入算法。传统的数字签名技术是为通信领域的信息传送进行篡改检测,而脆弱性数字水印技术则为网络环境下的多媒体的内容保护提供了一个有效的解决方案。与鲁棒性水印不同的是脆弱性水印主要用于检测发生在多媒体数据中的篡改并对其定位。     

彩色图像数字水印技术的应用

彩色图像数字水印作为一种多媒体信息版权保护和数据安全维护的技术,近年来已成为国内外研究的热点。本文在介绍彩色图像数字水印技术的基本特征基础上,讨论了彩色图像数字水印技术的分类,阐述了彩色图像数字水印技术的常见算法和评价标准,给出了彩色图像数字水印技术的应用领域。     

基于小波变换的图像阀值去噪算法

针对传统的基于图像消噪的方法存在的问题,即在低信噪比的情况下,传统的滤波方法消噪效果得不到有效的改善,甚至图像在处理之后变得模糊。基于小波变换的图像阀值去躁算法,利用小波变换的特性,可以有效的去除噪声,最大程度的保留图像的有效信息。利用Matlab仿真实验结果表明,与传统的滤波方式相比,基于小波变换的图像阀值去噪算法使处理之后的图像更加接近于原始图像,且处理后图像模糊程度比传统算法大大减小。     

数字水印技术及其在版权保护中的应用

本文介绍了数字水印的发展和特性、典型算法,分析其在版权保护中的重要作用,并展望数字水印技术在数字化版权中的应用。     

基于距离变换的靶图像匹配

为降低图像数据规模,提高图像处理效率,常常需要将图像进行匹配处理,找出人们或机器所需要的特定区域,或者称之为感兴趣区域(Region of Interest,ROI)。本文在分析了归一化相关灰度匹配、序贯相似性检测法匹配和基于距离变换的匹配之后,提出了基于距离变换的靶图像匹配算法,并进行了实验。实验结果表明,采用距离变换匹配算法,匹配准确度优于序贯相似性匹配算法,匹配速度远远超过基于灰度的匹配算法,为靶图像的进一步处理提供了方便。     

基于多层次距离变换的蚕茧分割计数算法

在对蚕茧品质检测的过程中,利用图像处理技术对黏连蚕茧进行分割计数能够减少所需的劳动力、提升工作效率、提高计数精度,也是对蚕茧图像进行更高层次处理、分析的基础步骤之一。利用改进的多层次距离变换并结合分水岭的分割算法能有效分割蚕茧并计数。算法能在保证单个蚕茧不被分割的情况下逐步将黏连蚕茧进行分离,并将多层次距离变换后的图像作为种子,利用分水岭算法,将蚕茧分割开来。在针对蚕茧的目标分割测试中,基于多层次距离变换的蚕茧分割计数算法的计数精度达到99.97%,其中计数100%准确的次数占97.08%。与传统图像分割算法相比,基于多层次距离变换的蚕茧分割计数算法有明显优势,不但计数精度更高,蚕茧分割清晰,边缘锐利无毛刺,而且对较复杂光照条件的适应能力更强。但该方法在对大小差异大的蚕茧计数时会造成准确率下降,适用于大小接近的蚕茧的分割。     

基于图像的人脸检测及特征点提取综述

本文对人脸技术中,基于图像的人脸检测及特征点提取的流程及发展前景做了简单的介绍。讨论当前热点的识别方法。对于人脸基于图像的人脸检测及特征点提取的发展进行展望。     

一种基于Laplace谱和“匈牙利算法”的匹配算法

本文提出一种基于Laplace谱和"匈牙利算法"的匹配算法。该算法首先通过递增权值函数,分别对两幅待匹配图像的特征点构造Laplace矩阵,并对其进行奇异值分解;然后通过分解后的矩阵特征向量,构造一个初始的匹配关系矩阵,并结合匈牙利算法变换该矩阵,最后得到新的匹配矩阵。实验结果表明,该算法能够达到较高的匹配效果。     

基于剪切波变换的图像去噪算法研究与仿真

小波在图像信号处理中起着十分重要的作用。然而,传统的小波在处理图像的离散不连续部分时并不十分有效。在本文中,我们将引入一种新型多尺度变换——剪切波变换,其几何特性与连续曲线波变换类似。剪切波变换基于一种简单而又严密的数学架构,不仅为多维数据的几何表述提供了一种更灵活的理论工具,而且实现起来也更加容易。     

基于融合特征和FAST-SURF的蚕茧疵点图像配准算法

针对获取的蚕茧完整表面图像疵点横跨两张不同角度图像的问题,文中提出一种基于融合特征与FAST-SURF的蚕茧疵点图像配准算法.首先通过HSI彩色空间获取蚕茧疵点图像,提取疵点图像的Canny边缘特征和LBP纹理特征,分别进行归一化后构成融合特征;其次,在蚕茧疵点融合特征灰度图上利用FAST算法快速检测特征点,并为每个特征点构建64维SURF特征描述符;最后,结合坐标距离筛除与RANSAC算法获得最终匹配对,实现蚕茧疵点图像配准.结果表明,将蚕茧疵点图像的融合特征与FAST-SURF算法相结合得到的匹配正确率均值达89.76％,配准总时间均值为0.46 s.建立的算法满足蚕茧疵点图像快速配准的精度与实时性要求.