基于雾气模型和选择加密的视频加雾隐藏算法

为了有效隐藏涉密视频,提出一种基于雾气模型和选择加密来对视频内容加雾隐藏的新算法。先将原始视频分帧并计算薄雾遮罩,当视频含明显涉密内容时,对涉密内容加密,并用浓雾遮罩对其实施隐藏;而对于无明显涉密内容的视频,此环节不作处理。然后,利用薄雾遮罩对视频画面实施隐藏,并针对雾气遮罩进行优化处理。最后,重组视频帧得到加雾视频。另外,原始视频可以由加雾视频通过恢复算法得到。实验结果表明,本算法能够对含密视频内容实施隐藏,而且能够降低数据量和抵抗去雾攻击。

基于雾气浓度估计的图像去雾算法

根据雾气浓度的视觉特征,提出一种雾气浓度估计模型.在此基础上,结合大气散射模型,提出一种新的图像去雾算法.首先,基于雾气浓度估计模型计算出雾气浓度量化图,利用模糊聚类算法在量化图中识别出雾气最浓区域并估计出全球光;然后,对量化图中的"非雾气最浓"区域再次进行聚类处理,根据文中所提最优透射率评价指标估计出每个聚类单元的透射率,将全球光与透射图以及有雾图像导入散射模型,便可达到去雾的目的;最后,针对去雾后图像较实际场景偏暗,提出一种基于小波域的多尺度锐化算法进行增强处理,以改善其主观视觉质量.实验结果表明,本文算法与现有主流算法相比,具有更好的去雾效果,并且其计算速度也相对较快.