基于分数阶全变分和低秩正则化的彩色图像去模糊方法

针对现有的彩色图像去模糊过程中存在色彩失衡、阶梯效应和伪影等现象,提出了一种基于分数阶全变分和低秩正则的图像去模糊优化方法。首先,将传统的RGB彩色图像转换到YCbCr颜色空间,利用其亮度通道特征解决色彩失衡问题;其次,利用分数阶全变分的特征消除图像恢复任务中出现的阶梯效应,并且引入加权核范数低秩正则进一步抑制伪影及噪声;最后,利用交替方向乘子法设计出高效的求解方法,通过迭代优化得到纯净图像的最优估计。对彩色图像测试的实验结果表明,所提出的方法对图像去模糊任务取得较好的视觉恢复效果,客观评价指标良好。

基于彩色图像的烟叶智能分选研究

为解决打叶复烤企业人工烟叶分选准确率和效率低等问题,通过传统图像处理与神经网络相结合的方法对彩色图像进行处理,从而实现智能选叶。在分选预处理部分,采用语义分割分类网络进行烟叶状态和非主等级类检测提高分选时效性,在烟叶主等级分类部分,采用多维度的正面、背面、叶脉和叶尖不同特征建模,提高模型的鲁棒性和泛化能力。结果表明,单张图像的处理时间小于200 ms,青杂类分类准确率达到96.5%,主等级准确率达到82.1%。基于彩色图像的烟叶智能分选技术提高了打叶复烤烟叶分选效率和准确率,降低了劳动强度,加快了复烤企业分选智能化进程。

基于混沌系统和动态DNA编码的彩色图像加密算法

为了提高图像在传输过程中的安全性,使得用户有更好的体验感,将Chen超混沌系统和DNA编码引入图像加密领域;彩色数字图像根据红、绿、蓝3个通道分为三个二维矩阵,并对三个二维矩阵进行DNA分区域编码处理,增加了编码运算的多样性,使得加密过程更加安全;由Chen超混沌系统生成的序列决定了每个二维矩阵的DNA编码解码规则和运算规则,按照相应规则进行加密,加密后由分段Logistic生成相应的序列再次进行行、列置换,分段的Logistic混沌映射可以让系统更快地进入混沌状态;合并红、绿、蓝3个通道的三个二维矩阵,生成三维矩阵,最终得到相应的彩色加密图像;选取相应的彩色图像进行仿真实验,最终的仿真结果表明,所提出的算法加密效果和相关性能指标良好,同时具有较强的安全性和鲁棒性。

基于2D-SFHM混沌系统和改进DNA编码的彩色图像加密

为改善一维混沌系统密钥空间较小、安全性能较低而超混沌系统初始参数要求较高且效率较低等问题,提出了一种基于二维正弦函数超混沌映射(2D-SFHM)混沌系统和改进DNA编码的彩色图像加密方法。首先通过2D-SFHM混沌系统与Logistic系统生成混沌序列,将彩色图像分为RGB 3个通道,再基于混沌序列对每个通道分块进行DNA编码、解码、扩散和置乱,并在动态DNA编码的基础上提出基因突变机制,一定程度上丰富了DNA编码规则,最后合并3个通道得到彩色加密图像。实验结果表明,所提方法对密文图像直方图统计特性均匀平滑,相关性分析性能良好,实现了图像的安全加密效果,具有良好的加密性能和安全性。

彩色图像隐写分析研究进展

传统的加密通信技术易被察觉,很难满足安全通信的需求。数字隐写术通过对载体修改来隐藏信息,可以实现隐蔽通信。但是,隐写术也可能被用于非法行为,使检测隐写术的隐写分析技术受到了越来越多的关注,因此隐写分析技术具有重大的研究意义。深度学习在计算机视觉、模式识别和自然语言处理等领域取得了很多研究成果,给隐写分析带来了新机遇,提出了新挑战,促使隐写分析产生新思想、新方法。彩色图像是互联网传输过程中的主流载体。但现有的彩色图像隐写分析特征主要依赖于人工设计,且隐写分析特征将彩色图像当成3个独立的灰度图像,并未充分考虑彩色图像三通道间的内部联系,对载密图像的检测能力有待提高。深度学习在彩色图像隐写分析领域中的应用也处于初步阶段。因此在介绍隐写和隐写分析的概念、分类和研究意义,概述其研究现状后,重点介绍了几种针对彩色图像的隐写分析关键技术,对其进行对比和总结,并分析其发展趋势。

一种新的彩色图像幸运区域融合算法

幸运区域融合是一种可以有效地恢复高分辨率的光学图像的方法。但已有的幸运区域融合算法通常依赖于固定分块选图,或者是使用多帧短曝光图像求偏微分方程以得到最终图像。这些方法需要将图像固定分块或是需要较大的计算量,无法满足实际应用场景的实时处理要求或是无法准确找到形状不规则的幸运区域。提出了一种可以不依赖于固定分块且不需要求解偏微分方程来获得融合图像的算法,即利用边缘指示函数和增益函数寻找幸运区域后进行直接融合处理。使用上述算法对实际拍摄的受到湍流影响的文字目标灰度图像以及具有景深的彩色图像进行了图像融合实验,结果表明,经算法处理得到的融合图像质量以及得到图像融合处理的速度有明显的提升,且可以实现在彩色图像上无色差地提高因大气湍流而退化的图像的分辨率。

基于视觉密码和DCT-SVD彩色图像水印技术

本文提出了一种基于视觉密码和DCT-SVD的彩色图像水印算法,通过视觉密码方案将彩色秘密水印图像拆分成3份与彩色秘密水印图像等大小的分享份图像,并利用待标记图像、水印图像和密钥生成验证信息和测试图像。由版权所有者提供水印图像和验证信息,密钥交由图像所有者保存。当要验证图像所有者的所有权时,会要求图像所有者提供密钥,结合密钥、测试图像和验证信息便可生成水印,若密钥正确,生成的水印可识别为原始水印。将其中一份分享份图像利用DCT-SVD水印算法嵌入到载体图像中并进行攻击测试,利用数字水印的提取算法将分享份图像从遭受常见攻击的载体图像中提取出来,与剩余分享份进行叠加恢复秘密水印图像。实验结果表明,水印具有良好的不可感知性和鲁棒性。

基于颜色和纹理特征聚类的彩色图像分割

针对传统彩色图像分割算法在轮廓模糊和纹理丰富区域分割效果差的缺点,本文提出基于颜色和纹理特征聚类的彩色图像分割算法。首先,采用基于图的图像分割算法多次分割图像,以得到多组超像素块;其次,提取超像素块的颜色特征和纹理特征,将其融合为一个特征向量,并使用k-means聚类对每组超像素块的特征向量聚类,以获得多组分割结果;最后,使用线性组合的方法融合多组分割结果,得到最终的分割图像。在公开数据集BSD500上与经典聚类算法SFFCM、AFCF相比较,实验结果表明本算法优于这些经典算法。

基于组合变换域的彩色图像大容量零水印算法

针对现有大多数彩色图像零水印方案中水印嵌入容量小且抗几何攻击鲁棒性能不佳等问题,提出一种基于组合变换域和位平面分解的大容量鲁棒零水印算法。对彩色载体图像的R、G、B通道分别进行快速有限剪切波变换(FFST),并对变换后的各低频子带进行非重叠分块置乱,将置乱后的各子带的分块离散余弦变换(DCT)系数用于构造四元数离散余弦变换(QDCT)系数矩阵;在每个QDCT系数矩阵中选取两个低频系数,利用其各个实部和虚部的符号极性构造8个二值鲁棒特征矩阵;将经过正交拉丁方置乱加密后的灰度水印图像按位分解,把位分解后的8个二值位平面分别与以上二值鲁棒特征矩阵进行异或并重组得到灰度级认证零水印。此外,在水印检测前,采用ORB算法对待认证图像进行几何校正。实验结果表明,所提算法水印嵌入容量和安全性高,且对于常规非几何攻击和几何攻击均具有较强的鲁棒性。

非可控条件下基于深度神经网络的彩色图像光谱估计

光谱反射比可以从彩色图像估计得到,目前基于彩色图像的光谱估计一般在可控条件下进行,即光源和彩色相机的拍摄参数等都是严格固定的,以确保引起相机响应值变化的主要因素仅是光谱反射比,从而可以准确建立相机响应值到光谱反射比的映射关系。但在非可控条件下,引起相机响应值变化的因素较多,增加了光谱估计的难度。本文借助深度神经网络强大的非线性拟合能力,基于残差神经网络设计了一种深度神经网络,从彩色图像的RGB值估计光谱反射比。利用智能手机在非可控条件下采集了大量彩色图像,并通过5折交叉验证对所提出的网络进行了测试。结果表明,所设计的深度神经网络比已有的两种光谱估计算法获得了更高的光谱估计精度,因而可以更准确地实现非可控条件下基于彩色图像的光谱估计。

基于三种混沌序列的量子彩色图像加密方案

混沌序列是在非线性系统中由混沌映射生成的确定性的伪随机序列,这种序列既无周期性又不收敛,混沌序列可以用于数据加密和解密,由于表现出不可预测性和高度随机性,可以提供更强大的安全性,比传统的伪随机数生成器更难以破解。本文利用三种混沌序列提出了低复杂度的量子图像加密方案。首先,完成数字图像的量子图像转换;其次,利用混沌序列实现位置置乱和像素值置乱;最后,通过不同类型分析的结果表明,该方法具有较高的灵敏度和安全性。

浅谈彩色图像的印刷复制过程

彩色印刷是一个图像复制的过程,也是图像信息传递和转移的过程。图像的信息归根到底就是组成图像的颜色信息,因而图像的印刷复制也就是颜色的印刷复制。我们可以把印刷的整个过程分成图像颜色的分解和图像颜色的合成两个阶段,而这个过程是建立在颜色混合规律基础上的。本文将从三个方面讨论彩色图像的印刷复制过程,即颜色混合规律、分色原理和彩色印刷中的色彩合成。

结合离散余弦变换与离散小波变换的无损彩色图像加密算法

为使图像在网络中进行安全传输,结合频域领域的图像加密相关研究,提出一种新的彩色图像加密算法。首先将明文图像划分为三基色分量,执行二维离散余弦变换(DCT)得到DC和AC置乱序列;然后对置乱矩阵执行二维离散小波变换(DWT)得到4个子带矩阵,并对置乱后的子带执行逆二维小波变换得到用于扩散的二进制矩阵;接下来将二维十进制矩阵转化为三维二进制矩阵,并对两个二进制矩阵执行异或运算,将其转化为二维十进制矩阵;最后进行扩散操作得到密文图像。实验结果表明,该算法能有效抵抗明文攻击与非法者攻击。

基于忆阻多涡卷混沌系统的彩色图像加密算法的研究与实现

文章基于磁控忆阻器提出了一个多涡卷的混沌系统,通过控制参数使其呈现出三涡卷、五涡卷和七涡卷的混沌吸引子,并通过数值仿真验证了该系统的混沌特性。此外,基于该系统和Logistic混沌映射设计了一个彩色图像加密算法,利用Matlab实现了四个不同尺寸彩色图像的加解密。通过对加密图像各通道的直方图、信息熵、相关性及密钥敏感性分析,证实该算法具备优异的加密性能,可灵活应对各尺寸彩色图像加密,确保加密过程高效且安全可靠。

基于辅助变量增强的可逆彩色图像灰度化

彩色图像灰度化是一种被广泛应用于各个领域的图像压缩方式,但很少有研究关注彩色图像与灰度图像之间的相互转换技术。该文运用深度学习,创新性地提出了一种基于辅助变量增强的可逆彩色图像灰度化方法。该方法使用变量增强技术来保证输出与输入变量通道数相同以满足网络的可逆特性。具体来说,该方法通过可逆神经网络的正向过程实现彩色图像灰度化,逆向过程实现灰度图像的色彩复原。将所提方法在VOC2012,NCD和Wallpaper数据集上进行定性和定量比较。实验结果表明,所提方法在评价指标上均获得了更好的结果。无论是在全局还是局部,生成图像都可以最大程度地保留亮度、颜色对比度和结构相关性等特征。

一种改进的压缩感知彩色图像重构框架

为了提升CS图像的重构效果,更好地将CS应用于现实,提出一种基于自适应采样和混合稀疏基的彩色图像重构框架,并将DCT基分别和离散小波(DWT)、DDDCWT、Controulet组合使用应用于此框架,通过分析重构图像的精度和重构时间来比较不同方法的重构效果。实验结果证明,所提的重构框架可以有效地重构彩色图像,并且DCT分别和DDDCWT、Controulet混合使用时的重构精度较其单一稀疏基的重构精度和DCT与DWT混合使用时的重构精度好。但是,从重构时间上而言,只有DCT和Controulet混合使用时的表现比较乐观。

基于彩色图像Tetrolet变换的频数质心零水印算法

针对传统数字水印算法的透明性随嵌入强度的增加而下降的问题,已有许多零水印算法提出。然而大多数算法或是鲁棒性和稳定性较差,或是基于灰度图像设计的。本文提出一种基于彩色图像Tetrolet变换的频数质心零水印算法。该算法先提取彩色载体图像YCbCr空间的亮度分量,再对亮度分量进行Tetrolet变换获得其低频系数,再通过分块非负矩阵分解,采用计算频数质心的方法构造特征矩阵。对水印信息依次进行Polar码编码,二维交织构造出交织矩阵;最后将含有水印信息的交织方阵和特征矩阵进行异或操作生成零水印。仿真结果证明,该零水印算法可以有效抵抗非几何攻击、几何攻击以及组合攻击,水印提取归一化相关系数值在0.9以上,具有较强的鲁棒性和稳定性,且具有良好的实用性。

基于混沌加密的QR码彩色图像复合水印算法

本研究提出了一种基于NSCT-DWT-SVD复合的QR码混沌加密彩色图像水印算法。首先将“飞行学院”四字组成的水印图像通过编码器进行QR编码生成QR码水印信息,再对水印进行Logistic混沌映射加密,将RGB颜色模型的原载体图像转换成YUV颜色模型图像,对转换后的模型Y分量进行提取,将其进行NSCT生成低频分量,随后进行小波变换及SVD奇异值分解获得奇异值,最后将加密的QR码通过加性原理叠加到分解后的奇异值上。通过实验证明,该算法得到的峰值PSNR为52.15dB,保证了嵌入水印的信息量及隐蔽性,对椒盐噪音、JPEG压缩攻击NC值都为1,尤其是由于加入NSCT保证了图像的平移不变性,SVD更是提高了算法抵抗旋转攻击的能力。

基于BEMD与DCT的彩色图像多重水印鲁棒算法

为解决现有彩色图像水印算法容错性低及宿主图像与水印图像在嵌入时尺寸匹配问题,并提高算法抵御各种攻击的鲁棒性,提出一种基于二维经验模态分解(BEMD)和离散余弦变换(DCT)的彩色图像多重水印鲁棒算法。使用Arnold变换对3幅二值水印图像进行置乱,分别对彩色宿主图像的三通道进行BEMD,得到各通道的内蕴模态函数(IMF)和余量信息,选择各通道的第1个IMF(记作IMF_(1))作为水印嵌入层,对每个通道的IMF_(1)分割成不重叠子块后进行DCT;再将置乱后的二值水印图像依次重复嵌入在各通道子块经过之字形(Zigzag)扫描后的中频系数中,使用逆Zigzag扫描和逆DCT得到各通道嵌入水印信息后的IMF_(1),并与每个通道其余的IMF及余量重建得到嵌入水印后的彩色图像。水印提取为嵌入过程的逆过程,算法可以实现彩色图像嵌入水印的盲提取。在水印提取过程中对重复嵌入提取到的水印图像使用投票策略,增强了算法的容错性。大量实验结果表明:嵌入水印后的图像峰值信噪比(PSNR)在34 dB以上,水印信息具有较高的不可见性;对嵌入多重水印后的宿主图像进行大尺寸剪切、椒盐噪声等攻击实验,提取到的水印图像与原始图像的归一化系数均在0.96以上,且可达到1,水印信息提取完整清晰可辨。与现有大量彩色图像水印算法相比,所提算法具有较强抵御各种攻击的能力,同时嵌入水印后图像具有较高的不可见性。

基于混沌与菲涅尔变换的多彩色图像加密算法

针对常见的基于混沌系统的多图像光学加密存在密钥敏感性不强、加密方法安全性不高等问题,设计了基于混沌Chen系统和菲涅尔变换的多彩色图像光学加密方法。首先,每幅彩色图像均被分解为R、G和B通道,并对每个通道的幅值独立进行归一化处理,得到归一化图像。其次,设定混沌系统初始值和控制参数,利用Chen混沌系统生成三个高维混沌相位掩码,分别对每幅图像的三通道相位信息进行调制处理,然后将调制后的R、G、B通道分别进行叠加重组。并对重组后的通道图像分别进行菲涅尔变换处理,得到相应的通道密文。最后,将通道密文重新融合,得到最终的密文图像。数值仿真结果表明,与现有的基于混沌系统的加密算法相比,所提算法具备更高的密钥敏感性,以及更高的抵抗各种攻击的能力,熵值达到了7.996,稳定的NPCR和UACI分别为99.84%、35.63%。