基于HVS和图像统计特征的数字水印技术

数字水印技术是实现数字产品版权保护的一种新方法。本文提出了一种基于人类视觉系统 (HVS)和图像统计特征的数字水印方法 ,该方法将水印作为一幅二值图像来处理 ,并根据JND值将小波系数分为两类 ,对不同的类采用不同的嵌入对策。实验结果表明水印是不可感知的 。

感兴趣区域的数字水印方法

现有的大多数数字水印方法将水印嵌入整幅图像 ,而没有考虑图像的内容 ,但对于许多应用而言 ,图像的某些特定区域比其他区域更为重要 ,这些区域称为感兴趣区域。本文提出了一种感兴趣区域的数字水印方法 ,该方法将宿主图像进行 3层小波分解 ,在用户选定的感兴趣区域中嵌入水印。水印的检测不需要使用宿主图像。实验结果表明 ,水印是不可感知的 ,并且对于各种图像处理操作是鲁棒的。尤为重要的是 ,感兴趣区域得到了更好的保护。

时间序列的快速相似性搜索改进算法

时间序列(简称时序)数据库是指由随时间变化的序列值或事件组成的数据库,如股票数据、医疗诊断分析、天气数据、化学实验分析等等.数据挖掘在时序数据库上的应用包括相似性搜索、趋势预测等,其中相似性搜索有以下几方面的应用:

一种基于感知模型的自适应数字水印方法

本文提出了一种基于感知模型的自适应数字水印方法.该方法将宿主图像进行4层小波分解,利用小波系数的特点选择感知重要系数(PSC)嵌入水印,并根据噪声可见度函数(NVF)决定水印嵌人的强度.水印的检测不需要使用宿主图像.

基于Sparse Coding和DBN的敏感图像检测

敏感图像检测,即检测图片是否含有危害青少年健康成长的不良色情信息,对于净化网络环境有重要意义。该文分析了现有的敏感图像检测算法的性能,结合稀疏编码和深度信赖网络,提出了一种改进的敏感图像检测算法。该算法通过稀疏编码来提取特征,将图像切分成标准大小的小图块,然后将其基于字典稀疏表示。接着用max-pooling池化来整合特征,获得最终使用的特征向量。将得到的特征向量输入到DBN网络中进行训练,得到DBN模型。最后将待测图像的特征向量输入到DBN模型中获得分类结果。在文献[10]的数据集上的实验显示,该检测算法较原有算法有较大提升,在以总样本的90%作为训练集时,可获得9.29%的平均错误率。

基于心理视觉调制信息显示的一屏双显电视

随着显示技术的发展,高性能的显示设备对于人眼在时域和空域上产生心理视觉冗余。基于近期提出的基于时域和空域的心理视觉调制信息显示技术,提出了一屏双显电视系统。由于之前提出的显示模型仅考虑相邻两帧或两行之间的影响,显示效果不佳。对时域和空域的心理视觉调制信息显示模型进行了改进,从而使其符合显示设备的显示特性和人眼的感知特性,为裸眼用户和佩戴辅助观看装置的用户提供更好的显示效果。同时,系统也针对安卓系统进行了优化,从而能够更流畅地观看视频。

基于LOCP特征的JPEG2000二次压缩检测

JPEG2000二次压缩检测,即对图片进行二次JPEG2000压缩的检测,对于分析图像篡改、隐写等有重要价值。文中分析了现有的JPEG2000二次压缩检测算法的优势,结合LOCP特征,提出了一种改进的JPEG2000二次压缩检测算法。该算法对对象图片的高频成分提取LOCP特征,并用支持向量机SVM分类器进行训练和检测。在哥伦比亚大学篡改检测图像数据集上的实验显示,提出的JPEG2000二次压缩检测算法较原有算法有较大提升,并获得了TODO的检测率。