基于非下采样Contourlet变换系数直方图匹配的自适应图像增强

由于非下采样Contourlet变换(NSCT)域图像增强方法需要手动调节参数,无法实现自适应增强,本文将直方图均衡化和NSCT域增强相结合,提出了一种基于NSCT系数直方图匹配的自适应图像增强算法。该算法首先对低对比度含噪原图像进行直方图均衡化,然后对原图和直方图均衡化后的图像分别进行NSCT分解,得到低频子带系数和各高频方向子带系数。对低频子带,将原图的低频子带系数直方图匹配到直方图均衡化后图像的对应系数直方图上。对各个高频子带,则先进行阈值去噪,再将原图的各个高频子带系数直方图匹配到直方图均衡化后图像的对应系数直方图上。最后,经NSCT重构得到增强后的最终图像。实验结果表明,本文方法增强效果明显优于直方图均衡化,与Contourlet变换增强法相比,实验所采用的两组图像的图像评价函数(EMEE)值分别提高了24.05%、16.97%、13.29%和20.63%,且与NSCT域非自适应增强法(人工选取参数)的处理效果相当。该方法无需手工调节参数,具有自适应性和实用性强的优点。

基于Contourlet域重要系数特性的自适应图像水印算法

对图像Contourlet变换的特性进行了分析和讨论,在此基础上提出了一种基于Contourlet域重要系数特性的自适应的水印算法,包括:(1)根据Contourlet变换域各阶方向子带的对应关系,利用低频和高频子带的树形结构确定出低频方向子带中的重要系数,以此系数作为水印嵌入位置的索引,把水印嵌入这些重要系数按树形结构映射到中频方向子带中;(2)根据嵌入点对应低频方向子带的能量和高尺度对应子带区域的纹理信息确定了一种自适应地调整嵌入水印强度的策略,使水印在嵌入位置和嵌入强度的选择上都保证使嵌入的水印具有很好的透明性和极大鲁棒性;(3)水印检测无需原始图像,通过统计图像的相关性即可验证水印的存在。仿真实验表明,所提出的水印算法不仅具有很好的透明性,而且对常见的图像处理具有很好的鲁棒性。

结合分数阶微分的浮选泡沫图像NSCT多尺度增强

针对浮选槽低照度环境下采集的泡沫图像对比度低、边缘弱、噪声干扰等问题,提出了一种结合自适应分数阶微分和非下采样Contourlet变换(NSCT)的泡沫图像多尺度增强算法.首先对泡沫图像进行NSCT多尺度分解,根据低频子带的梯度特征构造自适应分数阶微分阶次函数,结合改进的带亮度控制参数的Tiansi算子对低频子带图像进行增强处理;然后对各高频方向子带,根据能量分布特征自适应计算阈值,再结合尺度相关系数去除噪声,并通过非线性增益函数增强边缘系数;最后对处理后的图像进行NSCT重构.对不同大小类型的泡沫图像进行实验,结果表明:与现有算法相比,文中算法改善了图像的亮度,具有更高的对比度、清晰度和信息熵,保留更多的纹理细节,在有效抑制噪声的同时气泡边缘得到明显增强,为后续的泡沫图像分割和边缘检测奠定了基础.

一种彩色图像DC系数的自适应水印算法

提出了一种新的彩色图像DC系数的自适应水印算法。该算法通过简单地分析DCT块的两个AC系数将像素块分类成平滑块、边缘块和纹理块,然后根据像素块的类型自适应设置水印的嵌入强度。并利用图像亚采样得到的4个子图像间的高度相关性,将1比特水印嵌入在4个子图像块中由密钥控制的两个块的DC系数上,获得了分散水印能量与增加安全性的目的,而水印能直接在像素域中进行盲提取。同时嵌水印在YIQ模型的Y分量和RGB的B分量上,并进行了两者的性能比较与分析。大量实验表明,提出的水印算法取得了很高的不可见性和鲁棒性,Y分量水印的性能优于B分量的。

基于小波零树结构的自适应盲水印算法

提出了一种基于小波零树结构的小波域盲水印算法,该算法能自适应地选取和修改小波的重要系数进行数字水印信息的嵌入,且具有较好的鲁棒性。该算法利用小波变换后的重要系数序列与给定序列之间的相关性来判断提取水印,提取时不需要原图像。结果表明,该算法是一种有效和可行的盲水印算法。

自适应全尺度小波数字图像水印

为了适应未来精密数字水印的发展,打击侵权盗版行为,在Mallat小波分解的框架之下,利用树结构分层级、多尺度的特性,基于高频带的显著系数,提出了一种全尺度、高信息嵌入量的自适应水印方案,增加了嵌入的信息量和水印鲁棒性。分别在JPEG有损压缩、模糊、增强、几何攻击(裁减和仿射变换)的情况下,根据算法中的嵌入位置和加权因子,并利用全尺度信息进行了水印提取,并用峰值信噪比(PSNR)和相关系数进行嵌入前后图像和水印的比较。该方法显著优势在于实现全尺度的嵌入,显著增加嵌入信息量,更好地折中透明度和鲁棒性。实验结果表明:算法效果明显优于同类其他方法;信息嵌入量大,嵌入的水印对于人类视觉系统(HVS)透明效果好;提取的水印清晰完整,对于各种攻击具有好的鲁棒性。