基于YIQ色彩空间的彩色图像盲水印算法

提出了一种将彩色图像作为数字水印嵌入到彩色宿主图像中的新算法,用于图像版权保护。将彩色水印图像进行一维数字化处理,并将彩色宿主图像由RGB色彩模式转换成YIQ色彩模式,采用整数小波变换将彩色水印嵌入到彩色图像YIQ色彩空间的Y分量中。彩色水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验表明:该数字水印算法不仅具有良好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、几何剪切、平滑滤波等攻击具有很强的鲁棒性。

一种二维DCT彩色图像数字水印的新算法

作为版权保护的重要手段,数字水印技术已得到了广泛地研究和应用,但实用的彩色图像数字水印技术不多,特别是灰度级水印信号的嵌入算法不多。文中充分考虑到人类视觉系统特点,采用YIQ色彩空间,将灰度图像水印信号自适应嵌入载体的亮度分量Y的DCT系数中,并根据人类视觉掩蔽特征,在较复杂的块嵌入量增加。此外,采用Amold变换将水印图像进行置乱,消除像素的空间相关性,使算法抗攻击能力增强。实验结果证明:文中算法对叠加噪声、JPEG压缩、几何剪切、图像增强等攻击均具有较好的鲁棒性。

一种新的多聚焦彩色图像融合方法

彩色空间变换法是图像融合的经典算法之一,本文提出了一种彩色空间变换与小波变换结合的多聚焦图像融合算法,发挥了两种变换算法的优点。算法首先把源图像变换到YIQ空间,对所有图像的各个颜色分量进行小波分解;对小波分解后的高低频分量采取不同的融合规则,构造小波系数;然后以亮度Y分量作为衡量标准,通过一致性检测得到融合系数;最后进行小波逆变换,再进行YIQ反变换得到融合后的图像。对比实验结果表明,此方法的最佳小波分解层数为2层。最佳小波分解层数越少,图像融合的计算量越小。该方法在减少计算量的同时,也提高了融合质量。融合图像平滑自然,具有很好的视觉效果。

基于小波变换的彩色图像多分量水印嵌入算法

针对彩色图像水印典型算法的不足,利用彩色图像信息量大的特点,提出了一种基于离散小波变换的彩色图像数字水印算法.该算法选择彩色图像的YIQ色彩空间的Y分量和Q分量分别嵌入水印,具有水印嵌入信息量大和隐蔽性好的特点.实验结果表明,该算法对JPEG压缩、滤波、剪切和噪声攻击等都具有一定的鲁棒性.

抗剪切的彩色数字图像盲水印算法

将有意义的二值灰度图像作为水印,采用Arnold变换将水印图像进行置乱,消除像素的 空间相关性,使算法抗攻击的能力(如剪切)得到增强;通过对Arnold变换进行改进,提高了水印的安 全性;在水印嵌入时采用量化的方法,使提取时不需要原始图像。实验证明,算法抗剪切攻击的能力 较强,即使图像剪切大于二分之一,提取水印的视觉效果较好,在JPEG压缩、添加噪声、过滤、锐化、 模糊、添加杂色等多种图像处理和攻击下,仍能提取出清晰的水印图像。

一种基于小波变换和DCT量化的彩色图像盲水印算法

采用YIQ色彩空间,把载体亮度分量Y进行小波分解,将水印数据嵌入其低频子带的DCT系数中去.嵌入水印前采用置乱变换将水印图像置乱,消除像素间的空间相关性,提高算法的抗攻击能力.结果表明,该算法对常见的噪声、滤波、剪切、JPEG压缩等攻击有较强的鲁棒性.

一种新的多传感器彩色图像融合方法

针对多传感器彩色图像的融合问题,提出了一种基于高斯同态滤波和YIQ变换的融合方法。对源图像进行YIQ变换,并设计一种动态高斯同态滤波器,在频域内处理各图像的亮度分量,在保持图像彩色信息的同时增强图像细节。运用不同的小波变换规则,对亮度分量和色度分量分别进行融合。将各分量的融合结果逆变换至RGB空间,得到融合图像。实验分析表明:新算法得到的融合图像无论在视觉效果还是在客观评价方面,均优于小波变换方法和Laplace塔型方法,具有令人满意的融合效果。

一种自适应光照的肤色识别算法

提出了一种YUV色度空间和YIQ色度空间相结合的基于Gamma变换的自适应光照变化的肤色识别算法。实验证明,该算法无论是正常图像还是受光照影响的图像都能很好的提取出其中的肤色信息。

基于小波变换和彩色变换的多聚焦图像融合

提出一种结合小波变换及彩色空间变换的多聚焦图像融合方法。首先把彩色图像从RGB空间变换到YIQ空间,将颜色分量与亮度分量进行分离,从而克服RGB空间各颜色分量的相关性造成融合后图像颜色信息的丢失和错乱;接着,将待融合的多聚焦图像进行小波分解以刻画图像的多尺度信息,在小波域实现融合处理。在融合策略的选取上,对高频分量与低频分量分别采取局部方差与局部梯度最大的融合规则,同时以亮度分量Y作为衡量标准,通过一致性检测对融合系数做进一步的优选,以保持融合后图像的区域连续性。实验表明,该方法的融合结果无论在视觉质量及定量指标上都明显优于传统方法。

一种基于人类视觉系统的彩色图像水印算法

将彩色载体图像在YIQ空间的Y分量进行三级小波分解,将空域的水印信息的高低位分段处理,并用伪随机序列与水印信息各位分别异或进行加密,按照人类视觉特性分别以不同的权重嵌入载体图像的频域中.实验结果表明,在面对大信息量的彩色水印信息时,使用这种方法嵌入的水印信息具有良好的不可见性和安全性,同时鲁棒性良好,能够抵挡常见的滤波、剪切、加噪声及压缩等攻击方式.

基于被动毫米波图像与光学图像的人体隐匿物检测

针对单帧PMMW图像空间分辨率低,无法实现人体隐匿物有效检测与精确定位的问题,提出了一种利用序列PMMW图像与光学图像检测人体隐匿物的方法。根据PMMW实时成像仪采集的图像特点和存储方式,首先,采用相关系数法对序列图像进行筛选,将筛选后的图像利用小波融合算法增强隐匿物信息;其次,通过高斯滤波、阈值分割和边缘检测,检测出人体隐匿物;最后,基于YIQ变换、离散小波变换和融合规则,将光学图像与提取的隐匿物进行融合。实验结果表明,该方法可以有效地应用于序列被动毫米波图像中人体隐匿物检测,并且可以全自动融合两种不同类型的图像,解决了被动毫米波图像上人体隐匿物无法精确定位的问题,提高了安检人员的检测效率。

一种基于无下采样Contourlet变换的多聚焦彩色图像融合算法

提出了一种基于无下采样Contourlet变换和YIQ颜色空间的多聚焦彩色图像融合算法。对变换得到的高低频分量,根据各自的物理意义采用不同的融合规则进行融合处理,其中对高频分量的Y分量采用基于区域绝对值的融合规则,对I、Q分量采用改进的区域对比度融合规则。通过实验验证了这种改进算法的可行性、有效性和稳定性。

Contourlet-SVD域的YIQ彩色图像全息水印算法

选取YIQ域的颜色空间将共轭对称扩展傅立叶数字全息技术与Contourlet-SVD域进行结合,提出一种基于YIQ和Contourlet-SVD域的彩色图像全息水印算法。由于在RGB图像的任一分量嵌入水印对视觉影响较大,所以选择将RGB图像转换成YIQ域的颜色空间,选取亮度分量Y进行2层Contourlet变换,在得到的细节子带中选取低频系数进行SVD奇异值分解,将对水印图像进行共轭对称扩展傅立叶数字全息方法所生成得水印信息隐藏。最后的实验结果表明,该算法可以保证水印嵌入足量的基础上,确保了水印信息的较强抵抗能力。该算法对高斯噪声、JPEG压缩攻击的鲁棒性较强,NC值均达到0.91以上。

基于行宽的玉米行间杂草识别算法

为精确识别和定位玉米行间杂草,满足基于机器视觉的变量施药系统喷施要求,提出了一种基于行宽的多行玉米行间杂草识别算法。该算法以垂直拍摄的3叶期3行玉米田间图像为研究对象,利用YIQ颜色空间中的Q分量灰度化田间彩色图像,以降低自然光源对图像的影响;通过建立实际田间玉米行宽与图像玉米行宽的映射关系,将3叶期玉米行的宽度映射到对应图像中,并确定基于识别率和运算速度的覆盖范围;以具有一定宽度的玉米行作为识别基准,减小未连通叶片区域的误识别率,提高对杂草识别的精度。从识别精度和速度2方面与基于作物行中心线识别算法进行了对比。研究结果表明,对于3叶期3行玉米田间图像,杂草正确识别率可达89.2%,速度为197ms。本算法有效地提高了行间杂草识别的精度和速度,能够初步满足基于机器视觉的变量施药系统对大田玉米多行喷施的工作要求。