基于仿生视觉的图像RST不变属性特征提取方法

针对图像目标识别过程中易受旋转、缩放、平移及噪声影响的问题,提出一种仿生物视觉感知的RST不变属性特征提取方法,以提升形变目标的识别率与抗噪鲁棒性。受生物视觉感知机理启发,其皮质细胞经过多级变换后,能够最佳权衡图像选择性与不变性。为此,该方法设计成两个阶段。第1阶段中,受生物视觉在水平与垂直方向响应强烈的启发,提出Gabor滤波器与双极滤波器融合的filter-to-filter方向边缘检测方法。Gabor滤波作为底层滤波器平滑图像,通过高层水平与垂直方向双极滤波器检测边缘,构建方向边缘检测子。以增强特征提取的鲁棒性,提升边缘检测的准确度。在此基础上,模拟大脑视觉皮质细胞对线条响应强度的反馈,根据不同边缘方向及间距,度量图像线条的空间频率。设计空间频率间距检测子,将方向边缘图像映射至方向θ-间距I坐标系中。使原图像的旋转与比例缩放,在该坐标系上表现为水平与垂直方向变化。在第2阶段中,针对第1阶段输出图像,再次进行方向边缘检测与间距检测。将第1阶段中水平与垂直平移变换,转变为第2阶段的特征图中不变像素点,使图像具有RST不变性。通过实验统计分析,验证了本文特征的RST不变性及其识别能力。并与其他不变属性特征提取方法进行了识别率与复杂度比较,突显本方法对噪声的强鲁棒性与RST的高识别率。

基于局部Zernike矩的RST不变零水印算法

旋转、缩放和平移(RST)等几何攻击能够破坏水印检测的同步性,使得水印检测失败。针对此问题,提出了一种基于图像局部Zernike矩的RST不变零水印算法。Zernike矩的幅度具有旋转不变性,再结合图像归一化,使其具有缩放和平移不变性。由于Zernike矩的图像重构效果不理想且重构过程中复杂度高,因此水印嵌入选择零水印方案。实验结果表明,该算法对旋转、缩放和平移(RST)的攻击具有很好的鲁棒性,同时对JPEG压缩、加噪、滤波等常见的图像处理操作也具有很好的鲁棒性。

一种具有RST不变性的2D/3D轨迹相似性度量

具有旋转、缩放、平移不变性的轨迹相似性度量是实现精准手语识别、相似轨迹检索等的关键环节,常规的相似性度量往往不满足这一要求,特别是不具备旋转不变性。提出一种具有旋转、缩放、平移不变性的轨迹相似性度量方法,该方法首先对轨迹进行滤波、归一化、等间距重采样等预处理操作,然后对任意两条待比较的轨迹估计最优旋转矩阵,从而消除旋转对距离度量的干扰。该方法对二维、三维轨迹数据均适用,计算复杂度为O(N),与曲率、挠率等不变量相比,该方法对轨迹噪声不敏感。

基于不变矩的抗旋转、缩放、平移鲁棒性数字水印

目前的数字图像水印对于加噪、滤波、JPEG压缩攻击具有很好的鲁棒性但抗几何类攻击仍是对数字图像水印的一个巨大挑战。将水印嵌入到图像中的不变域中,这是一种比较好的方法。然而,由于嵌入水印的原始图像和受到几何攻击后(RST变换)的图像尺度大小发生了改变,这就使得水印的嵌入和检测之间失去了同步,从而导致水印检测的失败。为了解决图像尺度大小在水印嵌入和检测时发生改变的问题,提出了一种使用零像素值模板背景图像和不变矩抗旋转、缩放、平移鲁棒性数字水印。通过零像素值模板背景图像代替图像尺度大小归一化,同时使用几何不变矩来设计水印和检测水印。经过仿真实验证明,该方法对于普通的加噪、滤波、JPEG压缩攻击具有很好鲁棒性的同时,对于旋转、缩放、平移等攻击也具有很好的鲁棒性,是一种简单、实用、可靠的数字水印方法(使用的仿真软件:Matlab7.1)。

基于二重循环的数字水印算法

针对现有数字水印算法中存在的抵抗联合攻击能力差、水印提取准确率不高等问题,提出了一种基于分块快速傅里叶变换(FFT)的二重循环数字水印算法.先进行图像大小归一化,对其进行分块FFT变换,在每个图像块的FFT系数中通过大小关系调制嵌入若干比特水印,水印按照二重循环嵌入.提取时从任何一个包括所有水印的图像部分中,直接通过判断FFT系数的大小关系来提取水印.实验结果表明,该算法能抵抗滤波加噪等常规信号处理攻击,JPEG压缩等压缩攻击,旋转、缩放、平移等全局几何攻击和裁剪、拼贴等特殊攻击以及它们的联合攻击,并且误码率低,接近0.

基于SIFT特征的公钥水印算法

针对现有公钥水印算法抗几何攻击能力弱的问题,提出一种利用SIFT特征实现抗RST攻击的公钥水印算法,采用SIFT算法对原始图像的特征点进行提取,构造局部特征区域,并在其DCT域中嵌入水印信息,使嵌入水印后的图像能够更好抵御RST攻击,从而满足公钥水印可公开检测的要求。实验结果表明,该算法能够有效抵抗RST攻击和一般信号处理的攻击。

一个具备平移、伸缩、旋转不变性的小波变换

在前人的基础上提出了具有旋转、伸缩及平移不变性的RST不变小波算法RSTXIW,并将此算法应用于数字水印领域.实验表明,RSTXIW不变小波算法具有较小的重构误差,其伸缩误差比双线性插值好仅稍逊于双三次插值,以它为基础的水印算法对于旋转、伸缩、平移等几何攻击具有较好的鲁棒性.

基于局部Zernike矩的RST不变水印

旋转、缩放和平移(RST)等几何攻击能够破坏水印检测的同步性,而使常规水印检测失败,提出了一种基于图像局部Zernike矩的RST不变水印算法。利用图像归一化后的Zernike矩幅度具有RST不变的性质,将由Zernike矩重构的水印图像在空域嵌入原始图像的局部中,并提取该区域的Zernike矩幅度矢量作为水印矢量。水印检测时,计算局部区域的Zernike矩,并与已知Zernike矩矢量计算均方误差根(RMSE)判断水印存在与否。与使用图像全局Zernike矩相比,使用局部矩使得水印具有更好的旋转不变性,同时水印对于缩放、JPEG压缩和噪声等攻击也具有较好的检测性能。

不变小波域内基于DWT的图像数字水印

面对各种几何攻击,现有数字水印算法露出各种缺陷,到目前为止还没有发现真正能抵抗各种攻击特别是几何攻击的算法.利用具有旋转、伸缩、平移不变性的RST不变小波变换设计了一种新颖的基于量化边通信模型的DWT盲数字水印算法.实验表明,这种新颖算法对于旋转、伸缩、平移等普通几何攻击以及滤波与噪声等多种攻击具有较好的鲁棒性,但该算法对局部几何攻击具有一定的敏感性.