基于模糊推理的小波域图像融合规则

现有的2种主要的小波域融合规则,即选择绝对值最大系数规则和选择与加权平均相结合的规则,都存在着融合信息不完整和易受噪声干扰等缺点.为克服这些缺点,使融合图像包含尽可能多的源图信息,提出了基于模糊推理的小波域融合规则.此规则根据源图像小波系数的局部区域特征,通过模糊推理确定各源图像相应系数的权值,再对相应系数加权平均得到融合后的小波系数.实验结果表明,使用基于模糊推理的融合规则融合的图像,在峰值信噪比以及与源图像之间的互信息量等方面均优于使用2种现有规则进行融合所得的图像.新规则有效地克服了现有规则的缺点,具有更好的信息完备性和鲁棒性,尤其在源图像受到噪声污染的情况下,其优势更加明显.     

用于AVS码流复制控制的数字水印

为应对日益严重的盗版问题,针对AVS视频标准提出了一种基于哥伦布码字调制的码流域水印嵌入算法,实现对视频码流信息的完整性保护并用于复制控制．在AVS码流中,基于码字与待嵌入比特之间的映射规则,采用等码长对码调制算法,调制相应的哥伦布码字实现水印信息的嵌入．信息的嵌入过程中,为了不影响视频重建图像的主客观质量,限制了水印信息的嵌入点,增强了水印信息的隐蔽性．信息的提取过程不需要原始视频内容,也不需完全解码,而只要对码流中的哥伦布码字进行解码即可．实验结果表明,所提出的水印算法在获得较高嵌入率的同时,不改变码流的比特率,基本不影响视频的主客观质量,没有增加大量的运算,复杂度低,速度快,能有效将水印信息嵌入到视频码流中,实现视频数据的复制控制功能．     

基于信息隐藏的视频重同步算法

针对数字视频通信系统提出一种新型的重同步控制算法。利用信息隐藏技术传递压缩视频码流中的重同步信息，可根据实际信息嵌入量实现变精度的误码重同步，降低各种随机信道误码对视频解码的不良影响，为受损图像的逼真重建提供有利条件。     

基于运动矢量的H.264信息隐藏算法

提出了一种基于H.264的视频信息隐藏算法.该算法引入菱形编码,通过轻微调制运动矢量实现信息的嵌入过程.菱形编码不仅可以有效减少运动矢量修改率,同时可以提高嵌入容量.在嵌入过程为减少信息嵌入对码率和视频图像质量的影响,选择纹理复杂区域和较大运动矢量为嵌入点.实验结果表明,该算法在确保良好视频质量的条件下,可以满足大容量信息嵌入的要求,对压缩码率的影响较小.     

基于结构化约束的多视角人体检测方法

针对单视角下信息量不足以及多视角不同视角间信息关联困难的问题,提出了基于结构化约束的多视角人体检测方法.首先通过基于块的人体检测模型获取人体局部块信息;然后采用空间仿射变换将不同视角下重叠区域通过变换矩阵的映射关系关联起来;最后针对仿射变换后的区域因遮挡或者存在多目标导致多视角目标关联困难的问题,利用人体局部显著块间的结构化约束为多视角目标匹配构造最大后验概率模型,通过最优求解获取多视角目标匹配结果.实验结果表明,该方法能够利用多视角信息来有效弥补单视角下人体检测中出现的遮挡问题,显著提高了人体检测效果.     

基于信息隐藏的视频重同步算法

针对数字视频通信系统提出一种新型的重同步控制算法.利用信息隐藏技术传递压缩视频码流中的重同步信息,可根据实际信息嵌入量实现变精度的误码重同步,降低各种随机信道误码对视频解码的不良影响,为受损图像的逼真重建提供有利条件.     

基于像素匹配的图像“复制-粘贴”篡改检测算法

“复制-粘贴”是一种简单有效的图像篡改技术,它把图像中某一部分复制后,粘贴到同一图像的另一区域中,以达到伪造图像的目的针对此篡改技术,提出了一种基于像素匹配的篡改检测算法．算法采用离散小波变换（DWT）对待测图像进行降维,对降维后的图像用相位相关求得“复制一粘贴”区域间的位移,根据所求位移采用像素匹配（即将待测图像与移位后的图像求差来定位“复制-粘贴”区域,并利用形态学滤波技术来进一步改善定位效果．实验结果表明,本文算法简便快捷,不仅能够对篡改区域进行准确定位,而且能够有效抵抗多种“复制一粘贴”篡改的后处理操作,包括JPEG、JPEG2000有损压缩及滤波等     

基于上下文信息的新闻故事单元分割

为了有效检索和管理新闻视频资源,提出了一种利用多模态特征、基于上下文信息的新闻故事单元分割方法。首先利用字幕变化、音频类型和视频镜头类型信息将新闻镜头序列转换成为相应的关键词序列,使新闻故事单元分割转换成为文体序列分割的问题;然后应用一种有效的序列分割模型—条件随机场,来分割新闻故事单元。对多段视频的测试结果证明了该方法的有效性,取得了查全率为72.9％、查准率为88.4％的较好结果。     

基于Gabor滤波和BP神经网络的二维条码区域提取

复杂背景下的二维条码区域提取一直是Data Matrix条码解码过程中的难题之一.通过对图像进行形态学分析从而确定条码的可能区域的方法因计算简单而被广泛应用,但存在着形态学结构体难以选择和虚警率比较高的缺点.为克服这些缺点,提出了基于Gabor滤波和BP神经网络的Data Matrix条码区域提取方法(GF-BPNN).用不同尺度不同方向的Gabor滤波器对图像进行滤波提取其纹理特征,再进行特征变换,使所得特征具有尺度和旋转不变性;然后利用BP神经网络按照前述特征对像素进行分类,再经过形态学后处理提取条码区域.实验结果表明,与进行形态学分析的方法相比,GF-BPNN具有较高的准确率和鲁棒性.     

一种基于模式噪声的视频抠像检测算法

蓝屏抠像技术是一种常用的视频篡改手段,为实现对其有效检测,本文提出一种基于模式噪声的数字视频抠像检测算法.算法基于成像传感器的像素不均匀性,采用了小波滤波器提取视频帧中相对稳定的残留噪声,并利用对多帧残留噪声取平均值的办法,获取视频的模式噪声.通过分析抠像视频与正常视频的模式噪声的频谱差异,实现对抠像视频的检测.实验结果表明,该算法的可行性和有效性.