基于DWT-CT的遥感影像数字水印方案

提出一种基于DCT和DWT的遥感影像数字水印方案。首先对水印图像进行Arnold置乱预处理，以破坏像素之间的空间相关性，增强算法鲁棒性；鉴于小波变换良好的局部性和时频分析特性以及多分辨率分析特性，而离散余弦变换具有较好的聚能效应，算法将载体遥感影像进行DWT变换，并选取其子带图像HLl进行DCT变换；最后自适应的将数字水印嵌入所选子块的DC系数上。实验证明本文算法有效提高了水印的不可见性，对JEPG压缩、滤波和叠加噪声等攻击具有较好的鲁棒性。     

一种高定位精度的安全JPEG图像认证水印算法

分析讨论了现有的JPEG图像认证水印算法存在的定位精度低和安全性差等问题，并实现了对现有认证水印算法的两种伪造攻击．在此基础上，提出了一种高定位精度的安全JPEG图像认证水印算法，推导给出了该算法在一般区域篡改和拼贴攻击下的篡改检测概率和虚警概率，该算法对每个图像块固定选取4个中频系数嵌入水印并利用剩余的DCT系数生成4比特水印信息，然后基于不同密钥分别选取每比特水印信息嵌入的图像块，使得每个图像块的4位水印随机嵌入在不同图像块对应的中频系数中，认证时根据图像块提取出的4比特水印信息并结合其九邻域判定该图像块内容是否被篡改．理论分析和实验结果表明：该算法不仅具有精确的篡改定位精度，而且具有很高的安全性和抵抗拼贴攻击的能力。     

Contourlet域的灰度水印技术研究

为了提高水印算法的鲁棒性和安全性,提出一种基于Contourlet域的双重置乱灰度图像水印算法.首先对灰度水印图像进行Arnold变换和Baker映射双重置乱处理,提高水印安全性；然后将宿主图像进行Contourlet分解为一系列多尺度、局部化、方向性的子带图像,最后选择Contourlet低频系数嵌入水印,并采用明提取的方法获取水印.实验结果表明,该算法能有效的抵抗JPEG压缩、噪声、剪裁等攻击,具有较好的不可见性和更强的稳健性.     

无人机图像全自动生成大比例尺真正射影像方法

随着无人机遥感技术逐步从研究开发阶段发展到实际应用阶段，采用无人机图像进行大比例尺的真正射影像生成方法的研究具有重要的现实意义．本文旨在探索将计算机视觉中获得巨大成功的多视三维重建技术应用到对无人机影像处理中，给出了一种基于运动恢复结构重建算法和多视图立体视觉算法全自动生成大比例真正射影像的方法．本文首先分析了无人机图像PMVS重建点云的特点，给出一种由基于面片多视图立体视觉稠密点生成数字表面模型的方法，然后详细介绍了包括正射影像图像坐标映射模型、可见性计算、基于Markov随机场能量优化的面片选择和匀光处理等真正射影像生成的关键步骤．实验结果以及与商业软件的比较表明：本文给出的方法在野外地形和城市区域均能获取有效的真正射影像结果．     

基于DWT和DCT数字图像鲁棒水印算法

基于离散小波变换和离散余弦变换,利用混沌系统的优良特性,提出一种新的变换域水印算法.水印嵌入时,首先将宿主图像进行小波变换后选取中频区域,再进行DCT变换,根据水印图像大小进行分块嵌入水印算法在保证不可见性的前提下,最大程度的保证了水印算法的鲁棒性.仿真实验表明,算法在多种攻击下表现出良好的鲁棒性,具有一定的实用意义.     

Harris Laplace特征区域 Contourlet域遥感图像水印算法

针对现有遥感图像水印算法抵抗旋转、剪切、水平镜像及联合几何攻击能力差的问题,提出一种局部化遥感图像数字水印新方法.算法首先对水印图像进行 Arnold置乱预处理,并将其行扫描形成一维向量作为待嵌入的水印信息;在宿主遥感图像中提取 Harris Laplace特征点,依据特征点确定水印嵌入特征区域;规范所选特征区域,对其进行归一化后实施 Contourlet变换,利用奇偶量化方法将数字水印嵌入选定的变换系数内.实验证明算法对滤波、噪声、JEPG压缩等常规信号处理具备较好鲁棒性,并且能够更好地抵抗旋转、缩放、平移及其联合等几何攻击     

基于变分的图像分割算法

提出了一种新的基于变分的图像分割算法. 该算法以图像的边缘点为插值点，通过极小化一个能量函数产生光滑的阈值曲面，进而实现图像分割. 为了使所产生的阈值曲面保有原图像的边缘信息，同时又不过度锐化图像的边缘，采用非凸的能量函数，并通过引入二元能量函数，提出一种全局收敛的松弛算法，将一个非凸优化问题转化为一系列本质上的凸优化问题，从而克服了采用传统的梯度下降法会出现收敛速度较慢、甚至不收敛的困难. 实验结果验证了算法的有效性. 此外还初步探讨了相应优化问题求解过程中的参数确定问题.     

基于对数缩放的幅度调制水印算法研究

采用对数幅度调制方式,实现了针对JPEG图像和MPEG视频流的一种具有低复杂性、高鲁棒性及安全性的水印算法.通过对分组区域的对数幅度值进行调制实现对水印信号的嵌入,而幅度调制过程是通过对组内中低频系数做不可觉察的修改来实现的.算法通过对系数的幅度值进行对数缩放,使得水印算法的鲁棒性由所有被选系数决定,而不是只受具有较大值的系数的影响,从而提高水印算法的鲁棒性和安全性.在水印容量方面,实现在512×512图像或视频帧中嵌入512个比特,基本能满足视频水印应用在水印容量方面的需求.实时性方面,水印嵌入用时为视频正常播放用时的1/6,水印检测用时为正常播放用时的1/12,完全满足视频水印的实时性需求.通过大量实验表明,算法不仅具有较好的感知透明性,而且对一些常见的攻击(如Gauss噪声、低通滤波、JPEG压缩、增减亮度等)和部分几何攻击(如线性偏移、剪切等)具有较好的鲁棒性.与EMW算法相比,本算法在鲁棒性和安全性方面的性能均明显提高.     

改进的多方向融合图像插值算法

为了解决数字图像插值过程中出现的边缘模糊和锯齿现象,提出一种改进的多方向融合图像插值算法.该算法将图像分为平坦区域和边缘区域,平坦区域采用双线性插值算法进行插值,边缘区域采用多方向融合算法进行插值.实验结果表明,该算法运算复杂度小,其结果在主观视觉效果和客观指标方面都有很大的改善,且适用于任意倍数的插值放大.     

基于质心的混合域半脆弱音频水印算法

针对现有很多(半)脆弱音频水印算法采用二值图像作水印所存在的安全缺陷问题,以及基于内容或特征的第二代数字水印技术所存在的适用范围有限,部分特征点易被水印操作和信号处理所淹没的问题,提出了一种新的基于质心的混合域半脆弱音频水印算法,推导给出了客观评价水印不可听性的信噪比理论下限,并理论分析了水印嵌入容量和篡改检测能力.该算法对每个音频帧计算质心并实施密码学中的Hash运算生成水印,将水印加密后在DWT和DCT构成的混合域嵌入到含有质心的音频子带上.理论分析和实验结果表明:该算法具有很好的水印不可听性,对不同类型音频均能实现准确的篡改定位,同时具有良好的容忍非恶意常规信号处理的能力.与现有算法相比,不仅有效解决了音频内容真实性和完整性的可靠认证问题,而且推广了基于内容的音频水印算法的适用范围.     

非下采样Contourlet HMT模型

非下采样Contourlet变换（NSCT）不仅具有类似传统小波变换和Contourlet变换的多尺度和多方向特性，而且还具有良好的平移不变特性．文中对NSCT变换系数进行研究，获得NSCT变换的方向子带系数同样具有持续性和聚集性的结论；在此基础上结合隐Markov树模型，建立了一种新的基于NSCT域的隐Markov树模型NSCT—HMT，并且给出了该模型的参数结构以及模型参数的训练方法；最后将所提出的模型应用于图像去噪中取得了很好的仿真效果．     

基于反馈机制的抗混合噪声的盲图像源分离方案

针对基于稀疏成分分析的盲图像源分离算法无法解决混合噪声问题,本文提出一种采用反馈机制的盲源分离算法.通过小波域稀疏成分分析和置零反馈的方法,逐次分离出各支路信号.实验结果表明,该方法无需大量的迭代运算,与传统稀疏成分分析法相比,能有效地分离高斯白噪声参与的混合图像,与经典快速独立成分分析法相比,取得了更高的分离精度.     

带方向特征的Contourlet HMT模型

根据Shannon信息理论将纹理的方向特征定义为:图像中信号取值为随机分布的奇异值时方向变量的取值特征.根据这一定义,并结合Tamura方向特征的求取方法,文中对Contourlet变换系数的方向概率分布进行了研究,获得方向特征在Contourlet变换的父子子带间形成传递这一结论,在此基础上结合Contourlet隐Markov树(HMT)模型,建立了以隐状态变量分布为条件的方向隐变量的概率分布模型,即带方向特征的Contourlet HMT模型,给出了该模型的结构和训练方法.此外,通过基于所提出模型的无监督结合上下文信息的图像分割算法对合成图像和遥感图像的目标分割实验验证了所提出模型的有效性.     

嫦娥三号巡视器视觉定位方法

月面巡视器的定位是巡视器开展月面科学考察工作的基础,是一项关键技术.本文提出了一种基于计算机视觉的定位方法,将SIFT(scale-invariant feature transform)匹配、相关系数匹配、最小二乘匹配和光束法平差等多项技术融合,实现了相邻站间月面巡视器的导航定位.在实验室构建立体视觉导航系统对本文的方法进行可行性和精度测试,结果表明视觉定位相对精度将优于4%,并成功应用于玉兔号巡视器定位.     

分布式企业协同分销子公司影响因素模糊聚类分析

针对分布式企业协同分销子公司管理效率低,系统决策效率提升困难等问题,搭建了立体协同分销网模型.在深入分析了其特征的基础上,将其影响因素归纳为了市场营销、人力资源等5个一级指标,并分解为市场开拓、财务管理等30个二级指标.构建了协同分销子公司影响因素的模糊聚类分析(FCA)模型,并提出了检验该模型有效性的方法,从而大大提高了协同分销系统的管理和决策效率.最后,通过实际工程案例,验证了该模型和算法的有效性.     

一种改进的Knockout抠图方法

通过对Knockout算法的研究分析,针对其在实际应用中需要用户大量的交互工作以及因模型简单造成的抠图不精确问题,提出了一种改进算法。该算法用区域生长方法将用户输入的前、背景线段生长聚合成前、背景区域;然后用轮廓查找方法找到两个区域的轮廓作为Trimap的前、背景轮廓线;最后使用优化颜色样本的方法对每个未知像素点的样本进行优化,提高抠图的精确度。实验结果表明,改进后的算法需要用户较少的工作量,能够得到传统Knockout算法更好的抠图效果。     

基于混沌的公开可验证FPGA知识产权核水印检测方案

现有的FPGA知识产权核(intellectual property,IP)水印技术在公开验证时可能会泄漏敏感信息,使得恶意的验证者或者第三方很容易将水印从IP中移除然后重新出售.零知识FPGA IP水印检测虽能有效的解决敏感信息泄露问题,但易遭受嵌入攻击,使得公开验证时无法防止非诚实IP购买者(验证者)抵赖侵权.本文提出一种新的基于混沌的公开可验证IP水印检测方案,不仅能防止敏感信息泄漏,而且能抵抗嵌入攻击,防止证明者、验证者或者可信第三方的欺骗.传统的FPGA IP水印技术,水印隐藏在未使用的Slice中,因此资源开销与水印嵌入数量成正比.而本文提出的方案中,水印隐藏在已经使用的Slice的未用的查找表(lookup table,LUT)中,资源和时延开销为0;此外,混沌系统具有良好的随机统计特性且对初值敏感、易于产生数量众多的互相关性极低的伪随机数序列,混沌系统的这些优点刚好满足方案中对FPGA位流文件的LUT随机位置置换的特殊要求,使得位置置换具有极高鲁棒性;最后,引入时间戳机制来抵抗嵌入攻击以防止非诚实的IP购买者抵赖.实验结果和分析表明本文提出的方案在水印开销和位置置换鲁棒性方面均明显优于现有的方案.