基于压缩感知的图像水印算法研究

提出一种基于压缩感知和非采样Contourlet变换的数字图像水印算法.首先使用NSCT变换对载体图像进行稀疏分解,对低频系数矩阵进行Arnold置乱;然后采用高斯观测矩阵对系数矩阵进行压缩感知测量,在感知域(压缩信号)中进行水印嵌入;最后使用OMP算法恢复重组的低频矩阵信号,使用NSCT逆变换重构图像.算法中,测量矩阵同时充当了密钥的作用,增强了算法的安全性,此外Arnold变换也增强了水印的不可见性和安全性.仿真实验证明,所提算法对加噪、滤波、旋转具有较高的鲁棒性.     

基于块的索引图像认证水印算法

根据索引图像的特点,结合新颖的样本选取方法提出了一种有效的彩色图像认证水印方法.水印嵌入器在不改变原始图像调色板的基础上,将水印嵌入到图像像素值对应的灰度排名中.水印信号为利用混沌序列生成的二值图像,水印的嵌入位置由密钥和8×8块中的32个像素共同决定,具有非常好的安全性;水印的提取和图像认证不需要原始图像.实验表明:该方法嵌入的水印不可见性好,对JPEG压缩、图像剪切和图像变换等处理具有很好的易碎性,适合于图像的区域认证和完整性验证.     

基于压缩传感的CMOS图像传感器电路研究

压缩传感信号采样理论,将信息获取的技术问题从采样端转移到接收端,并使采样率很低的信号能被精确重建.与压缩传感技术不断完善的理论研究相比,其硬件结构实现更是研究的新方向.本文提出了一种基于压缩传感的CMOS图像传感器硬件电路结构,在模数转换前实现了图像的同时传感并压缩,可用于超高速成像.该结构采用1.8V0.18μm CMOS工艺实现,帧率可达每秒几万到几十万帧,适合于压缩传感的应用.     

基于压缩传感的全息图压缩研究

提出将压缩传感理论用于数字全息图的压缩研究.研究了2种不同变换域对全息图稀疏化的影响,针对全息图的特点选取合适的稀疏域,然后根据压缩传感理论直接获取图像的压缩表示,最后利用得到的压缩数据采用2种不同算法重构全息图并对比其重构效果.实验证实这种压缩方法是可行的,并且在傅里叶稀疏域下使用正交匹配追踪(OMP)重构算法能获得1.5%的压缩率.     

一种分块压缩感知变采样率的指纹图像水印算法

指纹图像水印是数字内容保护的重要应用领域,而鲁棒性是其实现的关键技术。针对指纹数字内容的水印化保护问题,提出一种分块压缩感知水印(Block compressed sensing watermark,BCSW)变采样率实现方法。首先对指纹图像进行DWT变换,并对每级每个子带分别进行分块压缩感知测量处理,并将观测值作为水印信息嵌入到载体图像。实验结果表明,相对于联合DWT-DCT和DCT以及SCD水印算法,BCSW算法具有更好的鲁棒性,同时具有更高的准确性和安全性。     

一种新的分块压缩传感图像重建算法

针对传统压缩传感一次性随机测量整幅图像所导致的存储量大、重建时间长等问题,提出了一种新的分块压缩传感重建算法.首先,将图像分割成一系列子块,分别将每个子块的所有列向量首尾连接起来构成原始信号;其次,将该信号经过稀疏变换后投影到观测矩阵上得到对应的观测值,再利用优化方法从这些观测中重建出信号;然后,分类每个重构子块的活动...     

基于压缩传感理论的多聚焦图像融合方法

压缩传感( CS) 理论是对稀疏或可压缩的信号进行采集、编解码的新理论． 文中提出了基于CS 理论的多聚焦图像融合方法． 新方法包括被融合图像的压缩传感变换、像素级融合处理和稀疏重构,其中,采用加权法、对应位置分量最大值法和系数判决准则法进行图像融合处理． 对该方法进行图像融合实验,并同基于小波变换和其它基于CS 理论的融合算法进行比较． 结果表明: CS 融合( 加权法) 得到的信息熵大于CS 融合( 最大值法) ,CS 融合( 系数判决准则法) 则介于CS 融合( 加权法) 和CS 融合( 最大值法) 之间; 用CS 理论进行融合所得到的图像的信息熵均高于采用相同方法基于小波进行融合得到的图像的信息熵．     

一种基于图像内容的自恢复水印算法

文章提出了基于嵌入式小波编码的图像自恢复脆弱水印算法,它利用零树结构对自身图像分块进行压缩编码,得到自相关数据,再进行分块置乱后嵌入到原灰度图像位平面编码的低两位。通过实验仿真证明该算法既能对篡改图像的恶意操作具有很强的识别能力,又能恢复出被篡改位置的真实图像内容。     

一比特压缩传感的贪婪重构算法

针对测量值的一比特量化,提出了一种新型贪婪迭代算法:符号子空间追踪算法。该算法融合了一致性恢复和贪婪迭代的原理,将量化误差对重构的影响降到最小。仿真结果表明,在高比特率的情况下,该算法的重构误差比只考虑稀疏性和只考虑一致性恢复的算法分别低13 dB和21 dB。     

有效的调色板图像水印算法

调色板图像与真彩图像相比具有色彩量化、独立调色板等特点。调色板图像作为被广泛使用的媒体类型，直接针对它的数字水印研究却非常少。通过分析目前调色板图像水印的主要方法，指出存在有效性低、失真严重、不能抵抗调色板分析攻击等缺点。针对以上问题，提出了一种有效的调色板图像水印算法。算法通过聚类分析来减少失真，使用梯度调整策略来增加嵌人容量，并采用频率对比方式完成对水印的嵌人和提取。在保证高的保真度前提下，算法有效性达到100％，并能抵抗调色板分析攻击、格式转换攻击和全选拷贝攻击等。     

基于环形自同构的半脆弱图像水印认证算法

提出一种基于环形自同构的半脆弱数字图像水印认证算法,依据环形自同构结合图像DCT系数和图像版权信息生成水印,嵌入原始图像,水印的嵌入位置也由环形自同构决定。认证端从接收的图像中提取水印并恢复版权信息,同时生成新的水印,比较提取的水印和新的水印定位篡改区域。实验结果表明,该方法能够容忍一定程度有损压缩处理并检测定位对图像内容的恶意篡改,同时可恢复图像版权信息。     

基于压缩感知和离散余弦变换的数字图像水印算法

为了使水印信息更好地隐藏于原始图像中,加快水印信息检测,设计一种基于压缩感知和离散余弦变换的数字图像水印算法.首先将原始载体图像划分成多个子块,采用离散余弦变换对各子块进行分解;然后采用压缩感知对水印信息进行处理,减少嵌入的信息量;最后将水印信息嵌入到原始载体子块的相应位置,并通过匹配跟踪算法实现水印信息的检测.从主观和客观两方面对数字图像水印算法的性能进行评价,结果表明,该算法的水印具有良好的不可感知性,对抵抗常见攻击具有很好的鲁棒性,解决了水印透明性与鲁棒性之间的矛盾,且加快了水印提取速度.     

一种图像内容可恢复的脆弱水印算法

提出一种图像内容可恢复的脆弱水印算法,采用数字签名的MD5算法提取分块图像的特征值生成水印.在恢复系统中,恢复比特来源于原图压缩后的数据并将此数据嵌入到图像的最低有效位以实现自恢复.实验结果表明：该算法简单,安全性高,不但具有检测篡改的能力,而且能够对被篡改区域进行修复;对局部发生的篡改可以有效地检测和精确定位,能够有效地抵抗拼贴攻击.     

一种基于整数小波变换的脆弱水印技术

该文提出了一种用于图像鉴定的脆弱水印方法。该方法利用小波变换提取图像的特征信息,采用Hash函数加密生成数字摘要作为脆弱水印,给出了整数小波域基于平移窗的多比特水印的非线性嵌入方案,并实现了脱离原图的高概率水印检测方法。实验结果表明这是一种行之有效的图像鉴定方法。     

一种精确篡改定位的数字语音取证算法

提出了一种精确篡改定位的数字语音取证算法.语音信号分帧后,对各帧信号进行置乱.水印由帧号和信号系数自相关生成,并嵌入到置乱后的信号中.实验分析结果表明,本文算法具有较好的不可听性和对恶意攻击进行精确篡改定位的能力,同时,提高了水印系统的安全性.     

具有双重功能的JPEG图像水印的新算法

提出一种同时具有版权保护和内容认证双重功能的JPEG图像水印算法,其中版权保护通过嵌入固定信息,内容认证通过嵌入内容特征码来实现,算法中特征码具有“半脆弱”特性.水印嵌入算法借鉴DEW的算法原理,并结合特征生成的需要,提出了一种改进方法.在DCT域中选择低频部分用来生成特征码,高频部分用来嵌入水印,最后给出的实验结果证明了算法的有效性.     

一种适用于二值图像的数字水印算法

提出了一种根据像素的空间邻域特性在二值图像中嵌入数字水印的算法．由邻域内的平滑度和连通性计算像素的可非度,从而确定各种邻域组合的可嵌入优先级．为了均衡可嵌入水印像素的空间分布,对原始图像进行随机排列和分块后,在每一块中嵌入相同数量的水印．并根据随机排列的统计特性,自适应地确定可嵌入水印像素,以尽量减少对图像质量的损害．实验结果表明,嵌入的水印不易被察觉,而且是脆弱的,可以作为检测图像是否被改动过的一种有效手段．     

基于压缩感知观测值的数字图像水印算法

根据压缩感知理论具有计算保密性这一特点,提出一种新的基于压缩感知观测值的数字图像水印算法.首先对载体图像进行小波变换,得到稀疏后的小波系数矩阵;然后对小波系数矩阵的不同频率部分,用不同的观测矩阵进行压缩感知,得到压缩后的观测值;再将水印嵌入至小波高频系数部分的观测值中,使用子空间追踪算法恢复稀疏信号,进而通过小波反变换得到加密图像.实验结果表明:该算法具有信息安全性,能满足水印不可见性和鲁棒性要求;相比同类算法,该算法的水印提取过程更加灵活与安全.     

基于拉普拉斯金字塔的图像内容认证方法

为了验证图像内容的真实性,提出了一种基于拉普拉斯全字塔的图像内容认证方法.在发送端首先对图像进行拉普拉斯金字塔分解,然后根据拉普拉斯全字塔分析原图像的光滑特性和细节特性,并对其特性进行编码得到特征值,最后将特征佳力口密后生成签名以水印方式嵌入原图像.在接收端将待测图像的特征值与从中抽取出的水印进行比较,对二者的差异图像以形态滤波的方法自动判断是否有图像内容被篡改,同时给出篡改的位直信息.实验结果表明,文中提出的图像内容验证算法可有效地检测出恶意篡改及其发生的位置,并可容忍由压缩、滤波、噪声污染等造成的失真。     

一种基于边缘检测技术的DCT域非嵌入式认证水印

根据DCT系数的特性及边缘检测技术,提出了一种依赖于可信第三方的、可有效抵抗常规图像处理攻击的非嵌入式认证水印.算法通过对图像各DCT分块中的直流系数进行计算来获取图像的边缘属性,并利用该属性生成含有水印信息的用于版权保护的认证码.传统的水印算法需要修改载体图像的内容,会损坏图像数据,而非嵌入式认证水印算法利用认证码避免了水印信息对图像数据造成破坏,保证了载体图像的质量.仿真实验结果表明,与常规的DCT域水印嵌入算法相比,该算法对普通的图像处理操作(如锐化、噪声、反色处理等)具有更好的鲁棒性,能有效抵御JPEG压缩攻击,对几何攻击(如旋转、裁剪等)也具有一定的抵抗能力.