基于人类视觉系统的图像感知哈希算法

图像感知哈希(Perceptual Hashing)是一门新兴技术,它通过对图像感知信息的简短摘要和基于摘要的匹配,来支持图像的认证和识别,具有广泛的应用前景.目前关于图像感知哈希的研究主要集中在图像特征的提取上,但是特征的选择缺乏对人眼视觉特性的考虑.本文从不同的侧面提出几种基于人类视觉系统的图像感知哈希算法.通过这几种算法之间和已有传统算法之间的测试比较,结果表明考虑了人眼视觉特性的图像感知哈希算法在鲁棒性和区分性上能够得到提高,算法给出的感知距离度量更符合人的主观感受.

基于人类视觉系统的自适应水印嵌入算法

为了保证水印算法的良好性能 ,在许多文献中提出自适应水印技术 .但是 ,大多数算法根据单一参数对图像块进行分类 ,无法实现最优嵌入 .为此 ,提出了一种新颖的基于DCT变换域的自适应数字水印嵌入算法 .该算法首先将原始图像块按照图像块的多个特性参数分成不同的类 ,在嵌入过程中考虑到人类视觉系统 (HVS)的特点 ,在不同类的块中嵌入不同的水印能量 ,从而使算法具有自适应能力 .仿真实验表明 ,该算法对常见的一些数字图像处理操作具有较强的鲁棒性 。

log Gabor函数在人类视觉系统特性研究中的应用

本文对Gabor函数与log Gabor函数进行比较。构造了log Gabor小波,从人类视觉系统认知特性的角度分析了log Gabor小波的性能,并与Gabor小波进行比较,讨论了log Gabor小波的优良性能。最后将log Gabor小波应用于图像特征检测,证明用log Gabor小波不但可以提高特征定位精度,而且在相同检测效果的情况下,可以比Gabor小波节省大约一半的计算量。

基于小波变换和人类视觉系统的稳健水印算法

提出了一种基于小波和人类视觉系统的稳健数字水印算法,首先将宿主图像进行小波分解,根据人类视觉系统求出重要小波系数,然后将灰度水印图像通过Arnold变换进行置乱,最后将置乱后的水印信息加入到宿主图像的重要小波系数中.提取水印信号需使用置乱密钥.置乱密钥的使用提高了置乱算法的安全性,使水印的安全依赖于密钥.在小波域中利用人类视觉系统使嵌入水印的图像具有较好的鲁棒性.数值实验和理论分析表明,该算法针对各种攻击具有很好的鲁棒性和更高的安全性.

基于人类视觉系统的小波域数字水印算法

分析了一种小波域数字水印算法,利用人类视觉模型对算法进行了改进。选取一幅有实际意义的二值图像作为水印,在对原始图像进行多级小波分解后,通过修改中频系数来进行水印嵌入。实验证明嵌入水印后的图像具有更好的隐蔽性,并且对JPEG压缩、图像添加高斯噪声、中值滤波等图像处理操作具有很强的鲁棒性。

基于人类视觉系统的各向异性扩散图像平滑方法

本文首先分析了图像处理领域中现存各向异性扩散技术所面临的一些问题 ,然后根据人类视觉系统的一些特性提出了一个改进的各向异性扩散方法 .由于该方法充分利用了可见度函数所提供的信息 ,它不仅避免了Per ona Malik以及You Kaveh方案中对参数选择的困难 ,而且也克服了Catte方案对观察图像进行预平滑的过程中所面临的问题 .实验结果表明 ,在图像平滑的过程中 ,该方法在噪声消除和边缘保留方面能获得较好的效果 .

基于人类视觉系统的自适应数字水印算法

基于人类视觉系统,在水印嵌入过程中结合载体图像的纹理特征和亮度特征,自适应地选择水印嵌入强度,提出了一种隐藏数字水印的新方法.将一幅二值图像作为水印嵌入到载体图像之中,实现水印的不可感知性和鲁棒性.实验结果表明,该方法可以很好地提高嵌入水印的不可见性,并对常见的数字图像处理操作具有较强的鲁棒性,同时能保证含水印图像的质量.

一种基于小波变换和人类视觉系统的图像压缩算法

为了解决大数据量的图像信息给存储器存储容量、通信信道带宽和计算机处理速度带来的压力,必须对图像进行压缩处理。提出了一种基于小波变换和人类视觉系统的图像压缩算法用以提高对高质量图像的压缩效果。该算法首先使用小波滤波器选择模型及最佳滤波器以得到最小数目的非零小波系数。其次,利用人类视觉系统特性对分解后的小波系数进行有效的量化处理,最终进行小波编码,实现对图像的压缩。实验结果表明,所提出的算法对高质量图像进行压缩所达到的效果要优于传统压缩算法。

基于人类视觉系统的数字图像水印方法

基于人类视觉系统(HVS)提出一种可有效平衡数字水印鲁棒性和不可见性的方法。利用基于矩的图像归一化技术将载体图像映射到几何不变空间内,并结合不变质心理论在归一化图像中确定重要区域。根据人眼视觉系统掩蔽特性将一个大小为256 bit的可读水印自适应地嵌入到重要区域的离散傅里叶变换(DFT)域内,同时采用预失真补偿策略弥补图像归一化误差较大的缺陷。仿真实验结果表明,该算法不仅具有良好的透明性,而且对常规信号处理和大部分几何攻击均具有较强的鲁棒性。

基于离散小波变换和人类视觉系统的数字水印算法

通过对人类视觉系统(HVS)的亮度特性、频域特性、图像类型特性的研究,提出一种基于离散小波变换和人类视觉系统数字水印算法,将秘密信息嵌入到小波变换不同的方位系数中.实现了水印信号在图像信息中的嵌入与提取,达到隐藏秘密信息的目的.实践证明该算法能提高水印的不可见性,同时具有很强的鲁棒性.

基于人类视觉系统的数字水印技术的理论框架

建立了基于人类视觉系统(HVS)的图像数字水印理论框架(HGWF),并用一个九元组给出了HGWF的数学描述,定义了水印知觉相似性和水印等价,对基于密码学和人类视觉特性的数字水印方案,给出了一种通用的描述方法。基于HGWF,进一步对水印的基本定义、关键技术、水印的特点和要求等进行了描述。

基于人类视觉系统的SVD扩频水印算法

针对大部分数字水印算法抗几何攻击能力较弱这一难题,提出了一种基于码分多址(CDMA)和奇异值分解(SVD)的数字水印算法,结合人类视觉系统模型来平衡水印的鲁棒性和透明性这两种主要的性能指标,将秘密信息嵌入到图像二级小波分解后的低频区域。水印提取部分,首先对待测图像进行小波变换,其次对低频部分分块后作奇异值分解,最后将提取的二进制信息和由密钥得到的Gold序列集作互相关,得到需要的水印序列。理论分析和实验结果表明,该算法不仅能有效抵抗多种几何攻击,对噪声亦具有很好的鲁棒性,其整体性能优于现有同类水印算法。

基于人类视觉系统和离散小波变换的彩色图像水印

为了扩大数字水印的适用范围,提出一种基于人类视觉系统(HVS)和离散小波变换(DWT)的彩色图像数字水印算法。首先利用混沌加密算法把一个有意义的二值图像加密成水印;然后将彩色图像从RGB色彩空间转换到YCbCr空间,提取Y分量,对Y分量进行一级离散小波变换;最后求出低频分量LL1的视觉掩蔽值,根据视觉掩蔽值,将水印嵌入到彩色图像的Y分量的低频小波系数域上。实验结果表明,该算法具有较好的不可见性和鲁棒性。与以往的基于YCbCr颜色空间的算法相比,该算法具有更好的不可见性和鲁棒性。

基于人类视觉系统的特征相似性图像质量评价

为克服现有特征相似性(FSIM)图像质量评价算法对图像信息无序部分及边缘信息度量能力的不足,利用人类视觉系统的内在推导机制,提出基于人类视觉系统的特征相似性图像质量评价算法HFSIM.该算法采用自回归预测模型分解并解读图像内容的预测部分和无序部分;联合FSIM与边缘结构相似性算法度量预测部分,采用多尺度峰值信噪比(PSNR)度量无序部分的衰减情况,最后根据噪声能量融合图像信息预测部分与无序部分的评价结果得到图像质量评价.在6个公开基准数据库上的实验结果表明,该算法与人类主观感知具有高度的一致性,且在各类型失真图像的评价上具有较好的性能.

一种基于人类视觉系统的去块效应算法

基于块离散余弦变换的图像和视频压缩主要缺点就是在低比特率时会在块边界出现明显的方块效应。本文提出一种充分利用人类视觉特性,在图像的平滑区和纹理区分别采用一维DCT 域滤波和空间域滤波的去块效应算法。实验结果表明该算法既能有效地去除方块效应又能保护图像的边缘信息。

结合人类视觉系统的数字图像水印技术

小波变换已经被广泛的应用到数字图像处理的许多领域,利用小波变换的数字水印技术被认为是一种最有效的保护数字信息版权的技术。提出了一种结合人类视觉系统的数字图像盲水印技术,它利用小波变化和人类视觉系统的共通点,进行水印的嵌入。实验结果表明,基于此种方法对图像进行数字水印的处理会有很好的效果。

基于人类视觉系统的数字水印技术研究

数字水印技术是将水印信号隐藏在数字图像、声音、文档、图书、视频等数字产品中,目前比较典型的图像和视频数字水印方法是利用人类视觉系统(HVS)的空间频率特性来折衷水印的知觉透明性和鲁棒性,利用HVS相关特性,可以构建数字水印理论框架,从而给出相应的定义,即利用水印嵌入算法E,将由水印生成算法G生成的水印W嵌入到多媒体数据X中,保证不引起X的质量下降,即保证水印化数据Xw和原始数据X具有知觉相似性。并且,利用提取算法D,能够从Xw中提取出水印W*,满足W*和W等价。

基于小波包变换和人类视觉系统的数字水印算法研究

针对多媒体产品的产权保护问题,利用数字图像为研究对象,采用小波包和人类视觉特性相结合的方法分析研究数字图像水印的生成、嵌入与提取过程,并通过实验对算法嵌入的水印进行攻击,结果表明:本文算法具有很大的嵌入容量,同时具有很好的鲁棒性和适应性。

基于人类视觉系统和DCT中频水印算法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术,已得到广泛的应用。一个适用的数字水印算法应该既能保证图像良好的可视性,又要具有很好的鲁棒性。而基于DCT域的数字水印技术已成为当前的一个研究热点。文中提出的算法是结合人类视觉系统(HVS)特性通过改变中频段DCT相邻系数实现水印的嵌入。实验结果表明,该算法具有很好的视觉效果,检测出的水印效果较好,对JPEG有损压缩、剪裁、噪声干扰、模糊等操作具有较强的鲁棒性。

基于人类视觉系统的融合图像质量评价方法的研究

在融合图像的质量评价方法中引入人眼的各种视觉特性,从而使客观计测的结果符合图像质量的主观评价,符合人眼的实际观看质量。讨论了一种新的基于人类视觉系统(HVS)的融合图像质量度量,该方法无需理想图像,同时,将质量评价与人的视觉结果直接关联。对多类图像的不同融合算法的质量评价表明该方法是一种实用、有效的图像融合质量评价方法。