应用JPEG标准压缩与恢复静态灰度图像

目前,众所周知的一些编码标准有JPEG,MPEG,JBIG及H.26等.其中JPEG标准是由ISO和CCITT属下的"联合图片专家组"(Joint Photographic Expert Group)于1991年3月提出的,适用于各种分辨率与格式的彩色和灰度图像,但对二值图像则不适宜.就压缩特性而言,JPEG对灰度图像可压缩几倍到几十倍,对彩色图像则可压缩几十倍到上百倍.本文将简单介绍JPEG基本原理,并通过计算机仿真实验,给出压缩比、峰值信噪比等指标.     

基于三阶差分预滤波和循环谱分析的JPEG图像旋转角度估计

为了提高JPEG图像旋转角度估计的准确率，本文提出一种结合预滤波和循环谱分析的JPEG图像旋转角度估计方法。首先，对差分滤波后的待检测图像进行循环谱分析，其图像信号具有循环周期性；然后，设计预滤波器减小JPEG块效应对图像频谱的影响；最后，根据得到的旋转特征峰的位置估计出旋转角度。实验结果表明，所提算法对旋转角度估计的准确率优于现有算法。     

基于JPEG压缩量化相关性的盲检测

随着网络技术的发展和图像编辑软件的广泛应用,大量合成图像涌现出来。这在丰富日常生活的同时也造成诸多问题,如震惊我国的华南虎照片造假事件和藏羚羊图片造假事件均造成严重后果。我们需要了解这种行为是与法律相违背的。为杜绝此类现象,需加快图像检测技术探究。数字图像大多采用JPEG格式进行存储,同时存在原始图像对比的可能性很小,所以对JPEG图像进行盲检测有重要意义。通过分析JPEG压缩步骤和JPEG图像压缩量化相关性[1],根据多次压缩时量化因子的不一致性对JPEG图像检测范围划定进行算法探究,实验表明该方法是可行的。     

仿射医学图像融合算法

提出了一种仿射医学图像融合方法。以医学图像的象素灰度信息为融合依据,首先根据参考图像的象素值对参考图像进行划分;然后根据该划分对浮动图像进行划分,并假设被划分在同一组中的象素有相似的灰度值;最后迭代地对浮动图像进行仿射变换使得浮动图像中的被划分在同一组中的各个象素间的标准方差最小,实现融合图像象素之间的匹配。由于算法充分利用图像的全部象素的灰度信息,不需对图象进行滤噪等预处理,从而提高算法的精度;该方法采用仿射变换,因而不仅可纠正刚体形变而且可纠正放缩形变,适用于单模及模板融合。     

一种改进的指纹图像分割算法

在基于灰度方差的指纹分割算法的基础上,本文针对低灰度等级占多数的低质量指纹图像,提出了一种改进的指纹图像分割算法．实验结果表明,相比于原来的基于灰度方差的指纹图像分割算法,我们改进的算法的分割效果更好,且具有较强的鲁棒性．     

利用JPEG压缩特性的合成图像检测

提出一种利用压缩特性进行JPEG合成图像检测的方案。由多幅JPEG图像内容拼接而成的合成图像中往往存在质量因子不一致性或分块位置不一致性,这两种不一致性可以作为检测JPEG合成图像的有力证据。该文所提方案先对待检测图像进行尝试性的再压缩并考察失真程度,以估计主要内容曾经历过的压缩情况,然后根据再压缩在不同区域引起的失真程度的起伏变化识别合成图像。该方法还可区分合成图像内容的不同来源,并分析质量因子不一致性或分块位置不一致性,为揭示图像伪造行为提供辅助信息。     

印鉴自动识别系统中图像处理与 识别的方法 研究

采用基于边缘二值图的区域内灰度变换算法，提高印鉴图像局部灰度的对比度，从而防止了印鉴图像局部灰度过线使信息大量丢失的现象；提出了封闭凸多边形图像的提取方法－种子扩散浮置实体算法，解决了将待验印鉴图像从背景噪声中提取出来的问题；提出用重心点和中心点计算偏差角度，解决了待验印鉴与预留印鉴对齐的问题，并以内差和外差的概念，判断印鉴的真伪。     

基于频段选择的JPEG图像可逆信息隐藏

通过研究分析联合图像专家小组(joint photographic experts group,JPEG)图像离散余弦变换(discrete Cosine transform,DCT)系数的编码方式以及各频段DCT系数分布与其编码尺寸间的关系,发现利用中高频段DCT系数进行可逆信息隐藏对图像编码效率的影响更小.为此,考虑将JPEG图像DCT系数按频段组合,使相邻子块同一频段区间的DCT系数构成一组系数集合,并优先选择0系数较多的集合以嵌入信息.实验结果证明,所提出的基于频段选择的JPEG图像可逆信息隐藏算法能够大大降低因信息嵌入而引起的图像存储空间的增加,同时还能较好地保持图像视觉质量.     

基于DEMD与多尺度几何分析的图像压缩方法

研究了基于方向预测偏差度以及模式经验分解(DEMD)的图像分解方法.对于分解所得到的图像高频信息提出采用基于JPEG 2000的9-7小波进行压缩,而对其他的图像分量则实施Bandelet变换处理.从而得到一种高保真图像压缩新方法.仿真实验表明,本文方法在恢复图像质量方面优于广为采用的JPEG 2000以及原有的几何多尺度分析方法.     

一种基于遗传算法和BP网络的鲁棒图像哈希方法

提出一种用于图像内容认证的基于遗传算法和BP网络（GA-BP）的鲁棒图像哈希方法。运用提升小波变换（lifting wavelet transform,LWT）得到图像的低频分量,对低频分量进行离散傅里叶变换（discrete Fourier transform,DFT）提取幅度和相位信息以建立图像的特征矩阵,利用构建的GA-BP模型,生成鲁棒的图像哈希序列并用于图像内容的篡改认证。实验结果表明,相比于同类方法,所提出的图像哈希认证方法对随机攻击、旋转、JPEG压缩,加性高斯噪声等具有较好的鲁棒性和区分性。     

基于灰度直方图熵与小波变换的近红外与可见光图像融合

本文简单阐述了基于灰度直方图熵和平稳小波变换图像融合原理,并对近红外与可见光图像融合效果进行了实验对比分析。研究表明,基于灰度直方图熵和小波变换的近红外与可见光图像融合算法得到的融合图像层次感强,对比度高,且图像的标准差、信息熵、互信息评价指标最优,从源图像中所获取的信息最多。     

二维Arimoto灰度熵阈值分割

针对近年提出的二维Arimoto熵阈值分割方法只依赖图像灰度级出现的频数信息,而未考虑图像类内灰度均匀性这一问题,提出了基于灰度-梯度直方图的二维Arimoto灰度熵阈值分割方法.首先,在Arimoto熵的基础上直接考虑图像类内灰度均匀性,构建出一维Arimoto灰度熵阈值选取公式;结合灰度-梯度二维直方图目标与背景区域划分方式,推导出二维Arimoto灰度熵阈值选取公式;通过阈值选取函数所涉及中间变量的递推计算公式来消除冗余计算;采用基于Tent映射的混沌序列对人工蜂群算法的局部搜索阶段进行改进,以改进后的蜂群优化算法来加快图像分割最佳阈值的搜索速度,大大减少了时间花费.大量的典型图像对比实验结果表明,所提出的方法能够快速而准确地实现图像分割,且总体效果优于二维Shannon熵、二维Tsallis灰度熵和二维Arimoto熵阈值分割方法.     

一种基于中值滤波的图像预处理改进算法

对于图像处理领域中常见的椒盐噪声来说，比较经典的去噪算法是中值滤波去噪算法．但是，中值滤波算法是直接选取一定形状的区域块，再对此区域块内图像的所有灰度值进行重排序，选取重排序后的灰度中值作为区域内新的灰度值，此方法简单但未去除噪声点对整体图像传输带来的影响．基于椒盐噪声在图片传输中的非白即黑特点，提出了一种去除噪声点影响的新算法．首先，在选定区域内去除异常噪声点，使用非噪声灰度值进行替代；然后，通过反复实验找到合理的椒盐噪声密度阈值；最后，在此阈值的情况下，进行新灰度值的排序，排序的中心值替代原始灰度排序的中心值．通过仿真验证了新算法在椒盐噪声密度比较大的场景，去噪效果较中值滤波算法更优越．     

利用MGSA算法的光学图像加密增强方案

针对JPEG图像加密方案的安全问题,在分析混沌映射和改进盖师贝格-撒克斯通(MGSA)算法的基础上,提出一种新的使用修改逻辑映射的图像加密方案.对图像生成的混沌序列进行置换、交换和随机扩散,在加密过程中进行交叉对比,并将混乱和扩散效应施加于图像上.文中分别从加密性、相关性、像素变化率(NPCR)和平均改变强度(UACI)等安全性指标对提出的方案与其他几种常用方案进行对比分析.实验结果表明,提出的光学图像加密方案具有更高可靠性.     

一种基于离散小波变换的数字水印技术

针对图像软件对宿主图像进行JPEG有损压缩、缩放、锐化等常见编辑操作会对嵌入的数字水印造成无意攻击,导致水印信息提取困难的问题,提出一种的基于离散小波变换技术的改进数字水印技术.首先考虑到JPEG标准压缩算法对亮度分量全保留的原理,选择宿主的亮度分量嵌入数字水印信息,以增强鲁棒性;然后根据人类视觉系统原理：人类对45°角分量最不敏感的原理选择YUV颜色模型中的Y分量的二级小波分解的对角区域cD2作为水印嵌入区;并在算法中通过控制嵌入信息强度满足了水印的隐蔽性.最终的实验结果表明该算法对JPEG有损压缩具有很强的鲁棒性,并对缩放、锐化、模糊和旋转等几种常见图像处理造成的无意攻击具有一定的鲁棒性.     

改进的Snake算法在颅脑CT图像分割中的应用

尝试用一种改进的Snake算法创建模型,自动分割CT头颅断层图像的脑组织和脑脊液,用于后期辅助医生对患病部位的诊断和治疗,为临床提供更方便的工具。考虑到脑部CT图像和相邻的骨组织灰度差异较大,利用改进Snake算法对CT头颅图像进行自动分割,将分割的脑组织图像与专业医学影像医生手工分割的CT脑组织图像做对比,发现这种改进的Snake算法分割的CT颅脑图像从轮廓外形、灰度均值和方差值都和专业医生手工分割的CT颅脑图像非常接近,表明这种改进的Snake算法分割CT颅脑图像是可行的。     

DCT压缩域图像数据处理

在离散余弦变换（DCT）压缩域中,从JPEG模型出发,提出块内重排／重取样法,实现图像的缩放和平移。     

基于高维特征正则化的JPEG图像隐写分析

隐写分析是信息安全的重要内容。为提高JPEG图像隐写的检测能力,建立了散度矩阵的特征谱,提出了一种对载体和含密图像的训练特征进行变换的新方法。首先根据特征谱的分布规律进行建模,划分为3个区域：特征值下降区、平稳区、特征值为零的区域,然后通过白化处理得到白化特征向量,进而对处于3个不同区域的特征向量使用自适应正则化方法。经这几步处理得到特征转移矩阵,也就是输入特征的变换矩阵,最后取变换后特征的前t个向量完成特征选择。并将这些特征数据Fisher线性判决（Fisher linear discriminant,FLD）集成分类器进行训练。结果表明,通过对图像特征进行排序、正则化和选择,FLD集成分类器对JPEG图像隐写的识别准确率得到了提升。     

基于Gabor滤波与灰度积分的人眼快速定位方法

本文提出了一种基于gabor小波滤波器和灰度积分投影技术的眼睛定位方法。首先通过图像预处理技术中的gabor小波进行预处理去除图像噪声,消除人脸图像因为曝光条件不同而造成的模糊,得到灰度分配较为均匀的图像,然后分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,从而为进一步提取其它特征点打好了基础。该方法能提高人眼定位的计算速度,适合实时性要求高的场合。仿真实验验证了该方法的稳定性和有效性。     

一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法

为了增强图像分割技术的准确性并优化图像分割技术的细节分割效果，提出了一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法。将OTSU算法中依据图像灰度特征选取的图像中的前景和背景通过属性加权朴素贝叶斯算法进行分类处理，计算图像中前景和背景的概率，训练该模型以获得最佳阈值进行图像分割处理，优化图像分割的效果。利用无人机航拍采集的图像数据进行实验，结果显示基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法优化了图像的分割效果，较完整地展示了分割后的图像细节，具有较好的应用价值。