基于JPEG重压缩特性的篡改图像盲分离

针对JPEG类图像被篡改后未被篡改的区域和被篡改的区域的离散余弦变换(DCT)系数会表现出不同的压缩特性的问题,本文中提出了一种JPEG图像重压缩概率模型来描述重压缩前、后DCT系数统计特性的变化;依据贝叶斯准则,利用后验概率表示出JPEG篡改图像中存在的双重压缩效应块和只经历单次压缩效应块的概率值,得到图像块的后验概率密度图;利用粒子群算法设定自适应阈值对后验概率密度图进行优化,并且对阈值进行分类判断,通过后验概率密度图实现对篡改区域的自动检测和分离。结果表明,该方法能快速、准确地实现篡改区域的自动检测和提取,并且在第2次质量因子小于第1次质量因子时,检测结果明显优于其他算法的,且能把篡改区域从篡改图像中自动提取出来,不受被篡改图像的位置、大小和个数的限制。     

一种基于压缩感知的无损图像认证算法

针对图像无损认证和篡改检测问题,提出了一种基于压缩感知的自嵌入水印算法.首先,将图像划分为若干分块;然后,利用压缩感知理论对各图像块进行观测,将得到的观测值作为图像内容特征,通过基于哈希的消息认证码算法生成图像摘要,并将摘要信息作为水印嵌入到图像小波域中,嵌入方式采用量化索引调制算法.在认证端提取水印并恢复图像,然后对图像进行压缩感知随机投影,将得到的摘要信息与提取的水印进行对比,实现图像认证和篡改检测.仿真实验结果表明,水印嵌入后图像的峰值信噪比可达到39 dB以上,说明该算法具有较好的不可感知性和隐蔽性.此外,该算法还具有较强的局部篡改定位性能,图像认证块大小可根据图像进行相应调整.若图像通过认证,则可以无损地恢复原始图像.     

基于双JPEG压缩统计特性的图像篡改检测方法

为有效识别和检测数字篡改图像,提出一种新的基于双JPEG压缩统计特性的检测方法．这种方法是通过检测双JPEG压缩图像的图像块先前的量化矩阵来实现．首先,定义在两次压缩时,出现在单独的DCT系数直方图的一些特性．然后,使用支持向量机来估计双压图像的初始的量化矩阵,有不同量化矩阵的图像块便是值得怀疑的区域．最后,基于大量不同的双压图像集,用一系列的实验来验证本方法的性能及可靠性．     

基于块效应频域特性的JPEG图像合成篡改检测

图像在JPEG压缩过程中产生的块效应在频域内体现为功率谱密度产生周期性波峰,篡改会造成JPEG图像块效应的不一致,表现为功率谱密度的周期性波峰衰弱或消除。针对这种情况,提出一种基于块效应频谱特性的JPEG图像合成篡改检测算法,此外,为了减少图像内容本身对块效应的影响,算法先提取包含块效应的噪声,再对噪声分块,分析每一局部小块的块效应,由此定位篡改区域。实验表明,该算法对多种不同格式图像的合成篡改以及篡改区域较小等情况有效。     

基于旋转不变性特征的图像被动认证算法

提出了基于旋转不变性特征的图像被动认证算法.该算法将图像分为部分重叠的子块,对各子块进行R-变换,并对变换后的数据进行归一化,提取归一化后的数据奇异值,根据子块奇异值的相似度来确定图像复制-粘贴篡改块对,从而得出篡改认证结果.该算法能有效地对经过旋转的篡改区域进行认证,有较好的检测效果.     

利用改进的超像素分割和噪声估计的图像拼接篡改定位方法

通过检测图像局部噪声水平的不一致性,提出一种图像拼接篡改区域的定位方法.首先,用改进的简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法将待检测图像分割成具有相似特征的像素块;然后,采用基于主成分分析的噪声水平估计方法计算每个图像块的局部噪声水平;最后,利用3种聚类算法对估算的噪声水平进行聚类,根据聚类结果定位出被篡改的区域.实验结果表明:文中方法不仅能有效定位被篡改的区域,而且能保留检测区域更多的边缘信息.     

基于DCT系数首位数字特征抽取的JPEG图像重压缩检测及篡改定位

针对JPEG图像重压缩篡改操作(伪作)检测及篡改定位问题,探讨一种利用DCT系数首位数字特征的改进方法。首先,将待测JPEG图像分成大小为64×64的重叠图像块,对于每一图像块,取每8×8小块中前9个位置的交流DCT(AC-DCT)系数的首位数字(1~9)特征;然后,对提取的首位数字特征进行PCA降维压缩以抽取紧凑特征,再利用SVM分类器判断相应图像块是否经过重压缩操作;最后,利用重压缩检测结果来定位JPEG图像篡改区域。实验结果表明,与代表性文献算法相比,改进算法在视觉效果上取得了更好的篡改定位结果,且对旋转、缩放、羽化等操作具有鲁棒性。     

基于压缩感知的数字图像认证算法研究

基于压缩感知相关理论,提出一种新的算法.将图像分成许多小块,观测这些小块图像得到压缩感知观测值,然后引入消息认证码算法,利用观测值得到图像摘要,把图像摘要通过量化索引调制法作为水印进行图像小波区域的嵌入,之后对于水印进行提取,将图片恢复.利用压缩感知理论将图像进行随机投影,再把水印和图像摘要进行比较,这样就实现了图像的篡改检测与图像认证.根据实验研究证实,此算法对局部篡改的检测功能较强,算法的隐蔽性很好,图像在经过图像认证后,能够进行无损恢复.     

基于JPEG2000的半脆弱数字水印技术

提出了一种抵抗JPEG2000图像压缩标准的半脆弱水印,适合数字图像产品的内容篡改认证和完整性证明.该算法先对图像进行预量化与预截断抵抗JPEG20000的压缩攻击,根据原始图像像素的邻域特性形成水印,再使用量化嵌入算法,嵌入水印.提取时不需要原始图像甚至不需要原始水印的对比.实验效果表明,该算法对抵抗JPEG2000压缩有鲁棒性,对恶意攻击有脆弱性,篡改定位准确.     

SAR原始数据BATCQ压缩算法

提出了一种结合传统的块自适应量化与网格编码量化对SAR原始数据进行压缩的方法(BATCQ).首先对SAR原始数据实施块自适应量化以减小数据的动态范围,然后对块自适应量化后的数据进行网格编码量化.该方法在考虑了SAR原始数据特性的基础上利用卷集编码和信号空间扩展来增大量化信号间的欧氏距离,进一步提高了量化增益.仿真结果表明,该方法在SAR原始数据的压缩中,取得了较好的量化和抗误码性能.     

基于小波系数子树的分形图像数据压缩

目的 研究小波变换和分形编码在图像数据压缩中的应用。方法 根据小波变换后不同分辨率下图像的子带小波系数的相似性,通过分形非收缩仿射变换,利用低一级频率分辨的子带小波系数子树预测第一级频率分辨的子带小波系数子树,实现对图象的高效描述。     

基于自适应分割和自适应量化的图像压缩算法

为弥补JPEG算法不能自适应不同属性图像的不足,提出一种基于自适应分割和自适应量化的图像压缩算法.利用多闲值分割将图像分割成不同尺寸的平滑子块和细节子块,不同子块采用不同DCT变换和量化方式.本文定义的压缩-信噪比增益(CPR)同时考虑了压缩比(CR)和峰值信噪比(PSNR),可有效评价图像压缩效果,实验结果表明,与传统JPEG算法相比,该算法在PSNR相同情况下,能够获得更高的CR;或者在CR相同情况下,能够获得更高的PSNR.     

Image and Video Quality Assessment Using Neural Network and SVM

An image and video quality assessment method was developed using neural network and support vector machines （SVM） with the peak signal to noise ratio （PSNR） and the structure similarity indexes used to describe image quality. The neural network was used to obtain the mapping functions between the objective quality assessment indexes and subjective quality assessment. The SVM was used to classify the images into different types which were accessed using different mapping functions. Video quality was assessed based on the quality of each frame in the video sequence with various weights to describe motion and scene changes in the video. The number of isolated points in the correlations of the image and video subjective and objective quality assessments was reduced by this method. Simulation results show that the method accurately accesses image quality. The monotonicity of the method for images is 6.94% higher than with the PSNR method, and the root mean square error is at least 35.90% higher than with the PSNR.     

基于快速谱聚类的图像分割算法

设计了一种基于快速谱聚类的图像分割算法,该算法利用余弦相似度构造相似度矩阵,避免了传统谱聚类算法中尺度因子的精确设置问题,提高了算法效率.在谱映射的过程中,该算法采用了Nystrm逼近策略,降低了谱聚类算法的复杂度和内存消耗.在Berkeley图像库上的图像分割实验证明了算法的有效性.     

一种基于灰度评价的图像分块压缩算法

针对分形图像压缩算法中匹配定义域块搜索存在的速度慢,只是局部最优的缺点,提出了一种基于灰度评价的图像分块压缩算法,即用灰度评价的方法来区分图像,同时,对映射集增加对比度和亮度的约束,从而大大提高了图像的可分性,压缩比和压缩速度,最后,用随机迭代的方法完成图像的解码,保真效果良好。优化了分形图像压缩编码方法。     

视频图像压缩的自适应可变坐标法

在对图像变换编码和分形图像压缩编码、矢量量化等的分析的基础上,提出自适应可变坐标压缩算法。它的基本思想是,利用图像的自相似原理对一组图像空间的基坐标进行改造,使其在兼顾矢量空间的完整性的同时尽量利用图像的自相似性,以达到提高图像压缩效率的目的。并针对相似图像块的特征判定原则提出用小波变换实现图像块间的相似性判定。     

一种邻域相关的高动态范围图像显示方法

高动态范围图像的动态范围压缩主要利用局部色调算法来实现,提出了一种基于邻域数据的高动态范围图像映射技术。为了简化数据操作,采用图像亮度值进行处理。首先进行双边滤波处理,然后对所得数据进行邻域伽马校正。试验结果表明,该方法可以有效压缩图像动态范围,能够满足低动态设备的显示要求,并且很好的保持了图像的对比度和颜色信息。     

基于多层前馈神经网络的数据压缩方案

利用多层前馈神经网络的非线性映射能力,通过构造特殊的映射关系,提出了一种较为理想的数据压缩方案．数据压缩比达到7：1．该方案只分析音频、图像等数据信息并进行理想压缩,对其数据格式、内容等不予考虑．通过试验证明了该方案的可行性．     

一种基于视觉熵的图像分割压缩方法

基于视觉熵概念提出了一种静止图像分割压缩方法．通过对人类视觉系统特性的归纳,总结了基于视觉熵的图像分割原理,提出了用于量化图像特征的数学定义和基于视觉嫡的分割算法．实验结果表明,这种基于视觉熵的图像分割压缩算法既提高了压缩比,又能保证压缩后的重建图像整体上具有高的主观视觉感知质量．