基于人类视觉特性及全局DCT变换的图像水印方法

数字水印技术对于网络化数字媒体版权保护至关重要。本文在分析了人类视觉系统（HVS）特性的基础上,提出了一种基于全局DCT变换的完备图像水印方法。首先将经过Zig-Zag排列后频率化峰维低频、中低频、中频、中高频及高频区,然后通过高斯伪随机序列的水印信号和图像在中低频DCT稀疏的加权组合实现水印信息嵌入。在水印检测时,只需在对应的频率区间将水印信号和待检图像做相关分析即可,无需原始图像。实验结果验证了本文方法对增强、压缩、平滑、裁剪及高斯噪声等大多数图像处理均有很强的鲁棒性。

基于人类视觉特性的梯度骨架标记提取算法

针对分水岭算法预处理阶段的标记提取问题,提出一种基于人类视觉特性的梯度骨架标记提取算法。通过标记梯度图像的谷点组成贯通整幅梯度图像的骨架,在不同彩色空间中根据背景亮度自动选取阈值,并从骨架中剔除大于该阈值的鞍点,使骨架离散为各自连通的小骨架群,将每个小骨架作为独立标记。实验结果表明,该算法能够解决传统算法参数选取困难的问题,在抑制分水岭算法过分割边缘的基础上获得更好的分割结果。

变换域结合人类视觉特性的数字水印研究

为改善作为数字媒体知识产权保护主要手段的数字水印的实用性,利用人眼的视觉掩蔽特性,通过小波分解结合希尔伯特变换,实现了数字水印在不同分解子带的自适应嵌入,并进行了不同攻击的实验.实验结果表明,算法具有很好的透明性,同时对噪声攻击、高斯低通滤波、图像锐化、中值滤波等大部分典型攻击均具有较强的鲁棒性.

基于人类视觉特性的自适应水印嵌入方案

针对已有算法在嵌入量和嵌入强度自适应控制方面存在的问题,结合人类视觉对纹理区域的感知特性,通过噪声可见函数(NVF)对图像块复杂度的计算,提出了一种在DCT直流系数进行嵌入的水印算法。该算法能够根据图像块复杂度计算结果实现嵌入强度的自适应控制。实验结果表明,所提算法相比已有算法提高了嵌入容量和嵌入强度的自适应控制程度,并且一定程度上避免了由于DC系数嵌入数据所出现的块效应现象,对图像处理和常见的图像攻击也具有很好的稳健性。

基于人类视觉特性的文本水印算法研究

通过分析人类视觉特性,对文本水印算法进行研究。在此基础上借鉴网络通讯模型构建水印分层模型,针对攻击者对水印文本的破坏,引入差错控制算法,通过分析该文本水印算法有较好的隐蔽性和较高的水印容量。

基于人类视觉特性的两步去噪模型

基于局部归一化的局部方差去噪模型在平坦区域去噪明显,但去噪速度慢,而且纹理细节保护欠佳。为此,用全局归一化的局部方差度量空间细节,得到新的扩散系数。新模型先用新扩散系数加速去噪,再用旧扩散系数去除不平整现象和小黑点。实验结果表明:新模型在快速有效地去除高斯噪声的同时可更好地保护纹理细节,而且信噪比和峰值信噪比与仅用一个扩散系数的模型相比有所提高。

基于人类视觉感知特性的一种纹理图象分割方法

在纹理图象分割的研究领域中 ,基于人类视觉感知特性的图象分割方法是一个重要的新方向 .本文给出了一种纹理图象分割的方法 ,设计了一组参数不同的 2 D最佳正交极可分方向滤波器来提取图象特征 ,然后经过四叉树平滑 ,用模糊 C-均值聚类对图象进行分类 ,最后进行边缘确定 .实验结果表明 。

基于人类视觉掩蔽特性的自适应数字水印

本文提出了一种基于人类视觉掩蔽特性分类的自适应数字水印。通过分类来实现水印的不同嵌入强度, 增强了水印的不可见性,有效解决了透明性和鲁棒性之间的矛盾。实验结果表明,该算法时几何剪切、加噪等常见图象处理操作有很强的鲁棒性。

人类视觉掩蔽特性下DCT域的混沌加密数字水印

通过利用分块DCT技术,在512×512灰度图像中嵌入64×64的二值图像,采用混沌加密技术对水印图像预处理,提高抗剪切能力,根据人眼视觉系统(HVS)的掩蔽特性选择合适的分块,然后利用余数的周期特性在选择较好分块的中频系数上进行水印嵌入,在检测水印时实现了盲检测。经过仿真实验,该算法对剪切攻击、滤波攻击、JPEG压缩等有较强鲁棒性,但在旋转变换和强噪声攻击时尚待改进。

NR-IQA模型的人类视觉系统补偿方法

在暗视觉环境下,人类视觉对比度分辨率非常低。针对低照度图像,提出一种基于无参图像质量评价体系的补偿方法(NR-IQA)。首先,建立一种用于提取视觉评价参数的数学模型。其次,建立最好图像质量评价综合函数,用于评价图像补偿的质量。然后,计算评价函数和补偿因子k的数学关系。这种自动寻优方法用于迅速获取暗视觉下的最佳图像质量,特别是在视频图像处理中的实时补偿。

基于视觉特性的图像融合质量评价新方法

建立图像融合质量评价标准是图像融合中急需解决的问题之一,本文在分析讨论了现有主、客观评价方法的基础上,提出的一种新的结合主观和客观因素的图像融合质量评价方法,该方法无需理想图像,同时充分考虑了人类视觉特性.通过对红外与微光图像在不同融合算法下的质量进行评价表明,该方法是一种实用的、有效的图像融合质量评价方法,可以为选择图像融合算法提供依据.

基于视觉特性的自适应加权水印算法的研究

文章提出了一种基于人类视觉特性的加权水印算法.该算法结合视觉系统特性等诸多因素,合理地设计了水印在图像中的能量分布系数,增强了水印的透明性和稳健性.实验证明该算法是有效的.

基于人类视觉系统和DCT的数字水印算法

本文将图像的亮度和纹理特征相结合,介绍了一种基于人类视觉系统和离散余弦变换的数字水印算法。先将载体图像分成平滑区、边缘区和纹理区,然后对载体图像进行离散余弦变换,通过人类视觉特性决定嵌入强度,将水印图像嵌入到载体图像的中频系数中。该算法增强了水印的保密性、不可见性和鲁棒性。试验仿真证明了该算法的实用性。

基于视觉特性的影像增强算法研究

遥感影像对比度调整是影像预处理中的关键部分。分析人的视觉特性发现:影像中不同区域特征变化被感知度有所差异。相对于高频区域及对角线方向,人眼更容易感觉到平缓部分的特征变化。以往的对比度增强算法并没有考虑这一视觉特性,提出了一种基于视觉特性的影像增强算法。实验表明,该算法在较好的保持影像细节特征的同时,改善了影像的对比度,得到了较好的视觉效果。

基于小波变换和人眼视觉系统特性的图像降噪方法

利用小波变换与人眼视觉系统(human visual system,HVS)的多通道特性相匹配的特点,提出一种基于人类视觉系统的图像降噪方法.该方法在P-M模型中引入小波变换与视觉敏感函数,并且结合视觉敏感函数的带通特性,提出一种新的扩散函数.实验结果表明,该方法得到的图像不论在客观评价(峰值信噪比)方面还是主观测评方面,都能达到较好的效果.

基于视觉特性的JPEG图像自适应隐写算法

提出一种基于视觉特性的图像隐写算法。该算法利用亮度和纹理阈值等人类视觉系统特性,并结合图像各个局部分块的亮度与纹理特征,将图像划分为强嵌入区、次嵌入区、弱嵌入区,计算各个局部分块亮度和纹理,分别嵌入不同比特数的秘密信息。实验结果表明,该算法能够增加图像秘密信息的嵌入容量,提高抗检测性能,以及保持较高的峰值信噪比。

一种基于视觉特性的图像哈希认证方案

为了使图像哈希具有更好的鲁棒性和安全性,在脊波域中提出了一种新的基于视觉特性的图像哈希方法。该方法首先将原始图像预处理,然后利用人类视觉特性提取脊波变换域上的系数,最后量化并压缩生成最终哈希值。实验结果表明,该方法能够抵抗JPEG压缩、滤波、加噪声、裁剪和旋转等攻击,且能够区分恶意窜改。生成的哈希值具有很好的鲁棒性和安全性。

应用人眼视觉特性的Contourlet域图像压缩编码算法

鉴于Contourlet变换存在冗余,小波变换不能准确捕获图像特征等不足,提高编码速度和改进视觉效果,提出了一种基于人眼视觉特性的混合域图像压缩编码算法。算法对原始图像进行小波分解,对中高频小波子带进一步实施自适应方向分解;根据人眼视觉特性(HVS),对不同子块变换系数进行加权处理;结合小波分解与方向分解特点,构造扩展的空间方向树结构;根据系数重要性,对低频系数采用新的排列结构,采用SPIHT编码思想完成图像压缩。实验结果表明,提出的混合域图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,其压缩效果明显优于SPIHT、WBCT等图像压缩方案(特别是低比特率下)。

基于人眼视觉特性的低比特率图像压缩编码

为了提高编码速度和改进视觉效果,提出了一种改进的低比特率SPIHT算法。算法首先用提升小波对原始图像进行分解,再结合人眼视觉掩蔽特性,对不同区域内图像信息所对应的小波系数赋予不同视觉权值,以保证优先传输视觉上的最重要系数,最后根据系数重要性,对低频系数采用新的排列结构,并采用SPIHT编码思想完成图像压缩。实验结果表明,该算法压缩效果优于SPIHT图像压缩方案,特别在低比特率下。

利用视觉掩蔽值的稳健水印认证算法

提出一种稳健水印认证算法,它以人类视觉掩蔽值为量化阶,同时满足了稳健和不可感知性的要求,其安全性取决于隐藏密钥而非量化阶,量化阶可以公开,从而避免了利用人类视觉特性时常见的安全性问题.实验结果表明,该算法能够区分一般的图像处理操作和恶意篡改,而且对于恶意篡改还能根据水印误差图样给出被篡改的区域.