基于频率选择扩容的JPEG图像可逆信息隐藏技术

JPEG图像的可逆信息隐藏技术已被广泛利用,为了提高JPEG图像在可逆信息隐藏过程中的嵌入容量和嵌入效率,文中提出了一种基于频率选择扩容的可逆信息隐藏技术.首先对原始图像进行量化,生成若干个离散余弦变换(DCT)块,将DCT块根据块内是否含有±3和±4值的交流系数值分成两种类型,以选择不同的嵌入位置进行嵌入,并根据频率...     

二值图像信息隐藏分析

在各种形式的数字图像分析中,二值图像信息隐藏及其对抗研究相对滞后,文中提出了一种全新的隐藏分析算法,可以成功地检测基于分块嵌入的二值图像信息隐藏．该算法借鉴了数学形态学非线性滤波理论,利用携带隐藏信息的载体图像来预测原始载体图像,通过计算载体图像与预测图像的差异,不但可以准确判定载体图像是否含有隐藏信息,而且还能精确估计出嵌入容量．实验结果表明,检测精度可达1％．     

基于分块的JPEG图像信息隐藏算法

本文将图像进行分块,根据每块图像量化后的DCT系数矩阵,结合视觉特性将图像块分为不同的类型;然后对不同类型的块采用不同的方法在AC系数中嵌入秘密信息,减少对载体图像的影响,隐藏信息后载体图像块的类型不变,从而可正确提取隐藏信息.实验结果表明,该算法在保持JPEG图像视觉质量的同时有较高信息隐藏容量.     

基于JPEG图像的改进小波变换信息隐藏算法

利用小波多分辨率分析技术,提出一种基于JPEG图像的改进小波变换信息隐藏算法.信息嵌入时,该算法在JPEG图像上使用YCb Cr颜色空间变换进行二维小波分解和重构,保证了嵌入后的图像不失真.验证试验表明:在嵌入容量相同的情况下,改进算法比原算法具有更好的鲁棒性,可以做到图像的无损恢复.     

基于JPEG图像的信息隐藏检测算法研究

提出了一种可靠检测出隐藏在JPEG图像中秘密信息的隐藏检测算法.该算法通过对JPEG图像的LSB隐藏算法分析,运用χ2(卡方)统计分析的数理方法,不仅可以有效的检测出隐藏在图像中秘密信息的存在性,而且还能估计出嵌入秘密信息的位置.经仿真实验表明,该算法检测效率高,易于实现.     

一种新的小波域高阶统计量图像隐写分析方法

在对现有盲检测算法分析研究改进的基础上,提出一种新的JPEG图像信息隐藏盲检测方法.该方法把JPEG图像的DCT系数分解到小波域,计算出各个子带小波系数的一系列高阶统计特征,组成72维特征向量,引入特征缩放技术将特征向量进行缩放,并用支持向量机进行分类.针对CorelDraw图像库4种常用的隐写方法进行实验,结果表明该方法在4种不同隐写方式下的平均检测正确率均达到91%(嵌入率为100%)以上.     

针对空域LSB匹配的隐藏信息检测方法

将空域LSB(least significant bit)匹配嵌入模拟成像图像中添加独立噪声,分析LSB匹配嵌入对图像直方图和图像相邻像素之间的相关性的影响,计算图像直方图相邻元素绝对差作为直方图特征,运用共生矩阵模型对差分图像进行统计以提取图像相关性的特征;将检测图像嵌入信息构造1幅对应的校准图像,分别从待检测图像和校准图像提取特征,将对应特征的比值作为最终特征组成特征向量.在JPEG(joint photographic experts group)压缩和未压缩的2个图像库上利用支持向量机对特征向量进行训练和测试,并与已有算法进行比较分析.研究结果表明:基于图像直方图的特征在检测未压缩的图像时更具优势,而基于图像相关性的特征则更擅长检测含噪声较少的图像里的隐藏信息.该算法全面考虑了LSB匹配对图像直方图和图像相关性的影响,并用校准图像对特征进行校准,因而获得了良好的检测效果.     

一种针对JPEG隐匿图像的隐写分析新算法

隐匿技术指把要传递的重要信息隐藏到载体中,使其不易被察觉.因为JPEG是现在使用最多的图像格式,所以经常用JPEG图像作为隐藏的载体.在综合分析了现有隐写分析技术的基础上,提出了一种全新的针对JPEG隐匿图像的通用隐写分析方法.该方法基于对DCT系数差分直方图的分析,根据JPEG图像切割前后DCT差分直方图的变化情况进行检测.与现有隐写分析技术比较,该方法对JPEG隐匿图像的检测准确率高,且具有通用性,实现简单.     

基于JPEG2000容错机制的大容量信息隐藏算法

为了解决在压缩图像中实现高透明性、大容量信息隐藏这一难题，提出了一种基于JPEG2000容错机制的压缩域盲检测信息隐藏算法，在保证解码器不混乱的前提下，按一定规律对压缩码流中对图像质量贡献较小的一部分码流进行替换．实验证明，该算法的隐藏容量非常可观，在对JPEG2000无损压缩图像进行隐藏时，隐藏容量可高达数百字节，占整个图像数据的70％左右，此时图像仍然具有很好的透明性，质量也保持得不错。     

一种基于DCT的图像信息隐藏策略

主要研究基于DCT频域的信息隐藏技术.提出了一种新的基于DCT频域的隐藏策略,在保证强壮性及图像质素的前提下,提高信息隐藏量,降低误码率并提高透明性.实验结果显示此信息隐藏策略对抵抗JPEG失真压缩亦具有强韧性.     

基于支持向量机的图像隐藏技术应用

采用基于支持向量机的图像信息隐藏技术,通过分析秘密图像的隐藏方法,得出了基于支持向量机的图像隐藏效果较好、图像隐藏的鲁棒性和不可见性都很好的结论.     

基于SIFT特征矢量图的快速图像拼接方法

为了减少图像拼接方法的计算复杂度,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征矢量图的快速图像拼接方法.该方法首先结合相位相关算法,确定待拼接图像的重叠区域,限定SIFT特征点检测范围;然后考虑特征点的空间位置信息,构建SIFT特征矢量图像,以便在特征匹配时限制匹配点的搜索范围,快速获得匹配点对.实验结果表明,该方法减少了大量的不必要搜索,提高了图像拼接速度.     

基于最小二乘孪生支持向量机的图像拼接检测

图像篡改最基础的手段便是拼接,为了恢复人们对数字图像的信任,图像拼接检测变得非常重要.论文提出一种基于最小二乘孪生支持向量机的图像拼接检测算法,算法对待测图像进行对偶数复小波变换以获取不同的子带图像,对子带图像提取其马尔科夫状态转移概率矩阵,将该概率矩阵作为拼接特征向量送入最小二乘孪生支持向量机训练以获取预测模型,最后根据该模型来判断待测图像是否经过拼接.在哥伦比亚大学无压缩图像拼接检测评估库和哥伦比亚大学图像拼接检测评估库上分别进行实验,与传统算法做对比,实验结果充分证明论文所提算法具有更高的拼接检测准确率.     

一种基于特征表达的无人机影像匹配像对提取方法

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)影像三维重建中匹配像对提取适应性差、效率低、需准确的先验知识等问题,提出一种基于特征表达的无人机影像匹配像对提取方法。首先利用SiftGPU算法对一组无人机影像进行尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform, SIFT)特征提取。其次,对SIFT特征向量集合构建分层词汇树,并分别计算各个影像与影像集中各影像的综合权重因子并按得分大小进行排序。最后,自适应计算影像检索阈值,得到最终的影像匹配像对。通过对不同地形地貌的无人机影像进行试验。实验结果表明:所提方法能快速、有效获取查询影像的匹配像对。与常规词汇树检索方法相比,查准率提高了19%～24%,查全率提高了17.4%～30.9%。尤其针对海量的无人机影像数据,所提方法具有更高的处理效率。     

基于不变矩特征和神经网络的图像模式模糊分类

提出了一种基于不变矩特征和神经网络的医学图像识别模型·所设计的识别模型包括不变矩特征提取、不变矩矢量标准化、模糊化预处理、BP网络与竞争选择·利用不变矩方法提取医学图像的特征矢量,能有效检测出具有平移、旋转和比例变化的图像,利用神经网络作为分类器对提取的特征矢量分类,使用模糊化的方法先对输入特征数据做预处理再进行识别,每一个图像模式归属于某一类是以0到1的数字代表其归属程度·实验结果验证了模型的有效性,训练好的网络有很好的分类能力·     

P6影像数据融合及其最佳融合方法在漓江两岸土地利用调查中的应用

遥感影像融合对影像分类、特征提取和目标识别具有重要的意义。针对印度P6卫星LISS-4全色数据和LISS-3多光谱数据进行多种融合实验,融合方法包括HIS变换、Brovery变换、PCA变换和Gram-Schmidt变换。根据融合结果的最终应用目的——目视解译和屏幕矢量化,采用信息熵、标准差、相关系数和视觉效果对融合方法进行定量和定性评价。分析结果表明,Brovey变换后的图像空间信息详细程度最差;HIS变换后的图像光谱保真能力最差;PCA变换和Gram-Schmidt变换方法融合效果图纹理信息清晰,光谱保真度好,适合P6卫星影像融合。最后选择2%线性拉伸后的PCA融合影像为工作底图,在此基础上对漓江两岸土地利用状况展开遥感调查。     

一种基于自适应小波变换的矢量量化方法

运用小波变换进行图像压缩的算法其核心都是小波变换的多分辨率分析以及对不同尺度的小波系数的量化和编码.本文提出了一种基于能量的自适应双正交小波变换和矢量量化相结合的算法.即在一定的能量准则下,根据子图像的能量大小决定是否进行小波分解,然后给出恰当的小波系数量化.该方法充分利用了不同尺度间小波系数的相关性并采用自组织特征映射神经网络进行矢量量化.实验表明,该方法获得较高的编码效率和重构图像质量.     

三特征Contourlet纹理图像检索算法

Contourlet纹理检索算法中,特征向量的构造大多采用子带系数的能量和标准偏差级联得到,这在一定程度上阻碍了细节纹理的准确表达.为了克服这个问题,构造了相对标准偏差这个特征作为纹理特性的描述算子,并将该特征与子带系数幅度均值和峰度级联来构造特征向量.采用这种新型的特征向量,在Contourlet与Contourlet-2.3两种轮廓波纹理算法框架下,以Brodatz纹理图像数据库作为测试对象,相对于目前普遍采用的特征向量,平均检索率提高了5%~7%,从而验证了该算法的有效性.     

一种有效的SAR图象典型目标特征提取和识别方法

在合成孔径雷达（SAR）图象中，需要对其中的人工和自然目标进行识别和分类，目标的特征提取是自动目标识别系统中的关键部分．一般图象的特征会采用颜色、纹理、形状等特征量．在SAR图象中，由于存在大量的背景噪声、目标边界模糊等问题，造成以上特征量在分类时往往不能达到很好的分类效果．作者提出了一种典型目标特征提取和分类识别方法、这种方法基于SAR成像的原理，在图象灰度阂值分割后做粗搜索分别提取灰度特征，椭圆矢量特征，以及栅格特征，然后进行SAR图象典型目标的分类识别、实验表明，这种方法效果较好．     

Implementation of Texture Based Image Retrieval Using M-band Wavelet Transform

0　IntroductionItisbecomingwellknownthatsignalandimageprocessingaregettinggreatimprovementsinperfor mancebyusingwaveletbasedmethods.Wavelettheoryhasbeenfoundtobeausefulapproachinsignalandimageprocessing .Theresultsofwavelet basedimageanalysismethodsaresuperiortothoseobtainedbyusingtraditionalapproaches[1 ,2 ] .But 2 bandwaveletanaly sisisnotaveryeffectivemethodforfeatureextractionorpatternrecognition ,forthepartitionofhighfre quentbandsisquitecoarserin 2 bandwaveletdecom position ,whichisnot…