改进零视差像素点重组的图像数字水印算法

针对三维图像数字水印无法同时保证良好的视觉感受与抗攻击性能的问题,提出基于零视差点重组的三维图像数字水印算法。利用平面点-线模型描述三维图像,将色彩从红色、绿色、蓝色等分量转变为亮度、蓝色、红色等分量。根据视距、景深等参数,解得各像素点的视差值,基于零视差像素点及对应窗口归一化协方差,调整各像素点坐标,得到重组图像。将重组图像作为待嵌入水印的载体图像,结合轮廓波变换策略,取得能量最大的方向图像。通过分块处理,推导出轮廓波交换系数的交换判定条件,经轮廓波逆变换、拼接、融合等操作,完成数字水印嵌入。实验结果表明,所提算法嵌入的水印视觉感知程度较低,隐秘度与安全度较高,能保证水印在取得较好视觉效果的前提下,具备较强的攻击防御能力。

视差可控的多视点立体图像校正算法

提出了一种视差可控的多视点立体图像校正算法。该算法通过对多视点信息进行旋转、垂直视差调整和视差均衡的预处理操作,使得立体图像符合立体显示器的要求,并且对图像中的目标物体可根据需要显示为正视差、负视差或者零视差。通过在多视点立体显示系统上的实验可看出,该算法校正后的多视点图像在观看时立体感强,符合人眼观看的特点,并且可根据内容的需要使场景内的目标物体显示出不同的深度。

零视差点重组在三维图像数字水印中的应用

在基于深度图像渲染(DIBR)水印方案中,利用深度图像和中央彩色图像通过像素平移渲染出左眼视图和右眼视图,嵌入到中央图像的水印信息会受到严重破坏,无法在左眼视图和右眼视图中正确提取水印信息。本文提出一种DIBR中零视差点的三维图像数字水印方法,利用深度值确定视差值,标定视差为零的点,重新组合成新的载体图像,进行水印嵌入。由于视差为零的像素点在生成左右眼视图时没有发生水平移动,所以此方法克服了DIBR过程中的像素平移带来的攻击。实验证明此方法能得到和二维水印一致的效果并且对于高斯噪声和JPEG压缩都具有良好的鲁棒性。

基于种子生长的半稠密视差图算法

立体匹配是3D重建过程中的重要问题,而图像本身存在的噪声和相似结构降低了匹配算法的精确度。提出了一种基于种子生长的半稠密视差图算法,将图像匹配得到的特征点作为初始种子点,生长为整个图像上的半稠密匹配图,使用最大相似性子集,依照唯一性约束的原则,修正得到最终的视差图。实验结果证明:本文提出的方法优于以往方法,能够适用于结构相似以及深度变化很大的图像。使用图片为标准模板库图片,开发平台为Visual C++ 6.0。

平行立体图像视差自适应调整

为使立体图像在3D显示时有更好的立体视觉效果和舒适度,提出一种针对立体图像水平视差的自适应调整方法来提高立体显示效果。通过特征点匹配获取拍摄场景的深度分布信息,提取最大深度和最小深度,结合当前的基线以及人眼可接受的最大视差和最小视差重新调整基线,直到获取合适的基线,从而保证拍摄场景在舒适立体成像区内成像。所提方法不会引起任何立体图像失真。为验证该方法对视差的控制效果,设计并完成了相应的实验。实验结果表明,该方法能够自适应调整视差,实现强烈的立体视觉效果。