基于分块和NSCT-SVD的彩色图像数字水印算法

针对目前彩色图像数字水印算法水印容量较小、水印攻击强度较大时鲁棒性弱的问题,提出了一种基于分块和NSCT-SVD的彩色数字水印算法.将彩色载体图像分解成R,G,B共3个通道,同时将每个通道分解成4个非重叠块,分别对这些非重叠块进行NSCT处理,可得到各非重叠块对应的低频子带信息,并对低频子带信息进行奇异值分解.同时将彩色水印图像的R,G,B通道信息进行奇异值分解,考虑水印鲁棒性和隐蔽性均能较好权衡的原则,优选水印嵌入因子,将水印图像R,G,B通道信息的奇异值加入到原图像各块的低频子带信息的奇异值中,实现彩色图像数字水印嵌入.试验结果表明:该算法嵌入水印的图像保真度较高、水印的隐蔽性较好,同时对包括噪声、滤波、图像剪切、JPEG压缩、旋转等攻击均具有较强的鲁棒性,尤其提高了攻击强度较大时水印的鲁棒性.     

基于压缩感知与小波域奇异值分解的图像认证

提出了一种基于压缩感知与小波域奇异值分解的图像哈希认证新方法.该方法首先通过小波变换得到图像的低频子带,然后对低频子带进行基于块的奇异值分解,最后对产生的最大奇异值数组进行基于压缩感知的随机投影,产生哈希认证信息,并偕同原图像传送到接收端.图像接收端通过比较哈希信息完成图像认证,并通过利用传递的哈希信息重建原始图像的奇异值,进一步映射奇异值差值到图像像素域,从而实现对图像篡改的识别与定位.大量实验结果证明了该方法的有效性.     

基于离散余弦变换与Hessenberg分解的图像水印算法

为了增强水印系统的视觉隐秘性与抗几何攻击能力,设计了基于离散小波变换与Hessenberg分解的图像水印算法。将宿主图像实施分割,形成一系列的8×8的非重叠子块;随后,联合信息熵与边缘熵值,构建嵌入区域选择方法,从这些子块中确定出合适嵌入水印的子块;引入离散余弦变换DCT(Discrete Cosine Transform),对选择的子块进行分解,输出对应的低频与高频系数,将每个子块的低频系数组合成相应的矩阵;随后,利用Hessenberg分解方法处理这些低频系数矩阵,输出对应的上Hessenberg矩阵;根据结构相似度与位正确率,构建粒子群算法的适应度函数,通过对其迭代,获取最优的嵌入强度;根据优化的嵌入强度,设计水印嵌入机制,将水印信息隐藏到上Hessenberg矩阵中,形成水印图像;最后,构建水印检测方法,从水印图像中提取水印。实验数据表明:较当前鲁棒水印方案而言,所提技术具有理想的视觉不可感知性与鲁棒性。     

一种基于NSST域LU分解的新型零水印算法

文章在数字图像版权保护方面提出了一种基于LU分解和非下采样剪切波变换(NSST)的新型零水印算法.算法首先将载体图像进行NSST变换,并将该子块图像由Logistic混沌系统从低频近似图像中提取.然后将子块图像分解为互不重叠的大小子块.其次将每一个子块图像进行LU分解,并通过判别子块U矩阵首行元素之和与所有子块首行元素之和平均值的数值大小产生零水印.实验结果表明,该算法在加性噪声、滤波、JEPG压缩等方面表现出较强的鲁棒性,而且在一定程度上能抵抗剪切和几何攻击.     

ASIFT与SVD相结合的Contourlet域的抗几何攻击视频双水印算法

为平衡数字水印技术中的鲁棒性与透明性,提出基于仿射尺度不变特征变换(ASIFT)与奇异值分解(SVD)结合的Contourlet域视频双水印算法。首先,利用卡尔曼滤波器将视频帧内的运动物体进行分离获取运动宏块,对运动宏块进行Contourlet变换;其次,利用奇异值分解对图像的信号攻击存在较高的稳定性和低频子带系数直方图在旋转、缩放等几何攻击具有较强的鲁棒性,自适应地将混沌水印序列分别嵌入到高频子带奇异值矩阵和低频子带系数中;最后,以ASIFT的尺度和方向不变性作为触发器,用于判断嵌有水印的视频遭受的攻击类型。本文算法能保证嵌入水印的视频帧的峰值信噪比值(PSNR)在70 dB以上,水印的嵌入量达到240×360 bit。实验结果表明本文的算法能够保证水印的不可见性的同时针对几何攻击和信号攻击都具有较强的鲁棒性。     

基于ICA和DCT的鲁棒性盲水印算法

提出了一种结合独立分量分析和离散余弦变换的数字图像鲁棒性盲水印算法.首先将载体图像分解成互不重叠的8×8子块,再对各子块进行离散余弦变换,接着把经过置乱和平铺扩展处理的水印嵌入到余弦变换的低频系数上,最后进行逆余弦变换得到嵌有水印的图像.在不需要原始图像、水印和攻击类型等信息的情况下,算法实现了真正意义上的水印盲提取.仿真实验表明,该算法对JPEG压缩、尺寸缩放、滤波等攻击具有较好的鲁棒性.     

基于非下采样轮廓波变换的彩色图像感知哈希算法

针对现有的图像哈希算法普遍存在对几何攻击(如:尺度、旋转)鲁棒性不足,以及不适合彩色图像等缺点,提出一种基于非下采样轮廓波变换的彩色图像感知哈希算法.该算法首先结合图像正则化,对分块后图像进行非下采样轮廓波变换,把对变换系数求得的统计值作为中间感知哈希;然后利用块与块统计值之间的关系对中间感知哈希进行量化;最后利用混沌序列对量化后的感知哈希序列进行加密,得到最终感知哈希.实验结果表明,该算法对常见的图像内容保持操作具有强鲁棒性,并具有很好的唯一性,在碰撞率和检错率方面均优于对比算法.     

基于混沌序列的软件水印分割与散列方案

为了提高软件水印的抗攻击性能,文章提出了基于中国剩余定理和混沌序列的软件水印分割和散列方案。运用中国剩余定理将水印信息进行分割,设计改进的Logistic映射将水印信息映射成混沌序列生成子水印,最后利用混沌序列将子水印散列到宿主程序中。由于混沌序列具有初始值敏感特性、类随机性和不可预测性,该方案能明显提高软件水印的鲁棒性和隐蔽性。     

基于NSST和FAST的图像配准方法

为了进一步提高图像的配准速度,提出一种基于非下采样Shearlet变换(nonsubsampled Shearlet transform,NSST)和加速分割检测特征(features from accelerated segment test,FAST)的图像配准方法.首先将参考图像和待配准图像分别通过非下采样Shearlet变换分解成高频和低频子带,对低频子带构建高斯金字塔并采用FAST算子检测图像特征点,利用加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)向量描述子描述所检测的特征点并依据夹角余弦准则实现特征点的匹配.然后利用随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法剔除误匹配点对,实现图像配准.大量实验结果表明,与尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法、SURF算法、结合Shearlet和SURF的算法、改进的SURF算法相比,所提出的方法在保证一定配准精度的前提下,配准的速度大大加快.     

基于离散余弦变换与最优嵌入强度预测的鲁棒图像水印算法

为了解决当前图像水印方案难以兼顾系统的抗几何攻击能力与视觉隐秘性的问题,提出了基于离散余弦变换与最优嵌入强度预测的鲁棒图像水印算法.把宿主目标划分为若干个8×8的非重叠子块;引入离散余弦变换DCT(Discrete Cosine Transform)处理每个子块,输出相应的低频与高频子带;从低频子带中选择一个系数作为参...     

一种抗JPEG压缩和掩密分析的空间域图像信息隐藏算法

如何有效对抗掩密分析是信息隐藏研究的一个重要方向。提出了一种抗JPEG压缩和掩密分析的空间域图像信息隐藏算法：首先对载体图像和秘密图像分别置乱,然后对载体图像分块,在每块子图像中重复嵌入1bit信息;提取秘密信息时,先对含密图像置乱恢复和分块,然后在每块子图像中按照多数优先的原则提取1bit信息。实验表明,该算法不仅对...     

自适应非最大抑制的Harris角点检测算法

 针对Harris角点检测中存在角点聚簇以及阈值选择困难的问题,通过分析Harris角点检测算法的实现原理,提出了自适应非最大抑制的Harris角点检测算法.该算法首先检测角点响应函数值为局部最大值的像素点,其次对所有局部最大值进行由大到小排序并且设置一个抑制半径,通过不断减小抑制半径提取角点,有效避免了Harris角点聚簇的现象,实现Harris角点在图像空间的均匀分布.同时,该算法能够解决阈值选择困难的难题,增强了算法的适应性.实验结果表明,该算法检测出的Harris角点在空间分布更加均匀合理,能够很好的适应图像拼接、运动估计等实际应用.     

基于各向异性高斯方向导数滤波器的角点检测

为了改进噪声鲁棒性和定位准确性,利用各向异性高斯方向导数滤波器,提出多方向角点检测算法．该算法利用一组各向异性高斯方向导数滤波器对输入图像进行卷积处理得到各个方向的滤波器响应．对于每个像素点,利用它与周围邻近像素点的滤波器响应的相关信息构造局部自相关矩阵,然后根据自相关矩阵归一化特征值及像素点处各方向滤波器响应,作阈值处理和非极大值抑制处理判定像素点是否为角点．实验结果表明,在无噪声和噪声的条件下,提出的检测方法与各向同性高斯核函数的Harris算法相比,配准角点数均提高6.0％左右,具有更好的检测性能．     

基于多方向Gabor特征图稀疏表示的鲁棒人脸识别方法

为提高对光照、表情、姿态等可变因素的鲁棒性,提出一种基于多方向Gabor特征图稀疏表示的人脸识别方法.对人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,然后将同一方向不同尺度的Gabor特征进行融合得到多方向特征图,再对每个方向的融合特征图提取Gist特征并赋予自适应权重,接着将所有方向特征图的自适应加权Gist特征串联构成人脸图像特征向量,最后利用稀疏表示分类方法实现人脸识别.实验结果表明,本文算法在Yale、ORL和Extended Yale B人脸数据库上的平均识别率分别达到99.8%、99.7%和100.0%.      

基于图像角特征的三维运动估计

利用图像角特征来研究计算机视觉领域中的运动估计问题。首先通过引入一个新的坐标系，由单幅图像求得直角三维结构的解析解，其次根据两幅图像中相对于同一个角各条边的关系，求得物体的旋转运动，最后通过求解一个简单的线性方程组得到物体的相对平移运动，并证明了由两幅视图的一对角匹配对和两对点匹配对就能唯一地确定物体的运动。这种基于直角特征的运动估计方法还可推广到非直角的一般情形，实验结果表明该算法是正确有效的。     

基于几何不变量和规格化直方图的层次图像检索模式

提出层次图像分割方法,将检索图像在不同的层次上分割为不同大小的子块,计算这些子块与查询图像间的相似度进而实现检索,同时可以获得检索图像中查询目标对象的尺度和位置信息。根据图像的几何不变量和规格化直方图特征提出了一种层次块图像检索模式,并且用500幅各类图像进行了试验。在最理想的相似度阈值下,仅以几何不变量为特征的检索精度可达到78%。此外,该检索模式也可很好地处理大小不同的图像。     

基于OpenCV的图像碎片拼接

针对二维不规则图像碎片,提出了一种基于OpenCV和图像角点的图像碎片拼接算法.该算法实现了碎片轮廓检测、角点提取、角点序列匹配、图像拼接及缺失修复的功能.通过实例测试,可以得到很好的拼接效果.     

基于SVD和局部特征区域的鲁棒水印算法

为了实现数字多媒体产品的版权保护,提出一种基于图像局部特征区域的鲁棒水印方案。图像局部特征区域是利用Harris算子检测到的特征点构造得到的固定尺寸的纹理区域,具有很好的视觉掩蔽特性,同时图像特征点经过几何攻击后仍然可以保持,保证了水印隐藏位置检测的正确性。算法在每个局部特征区域利用奇异值分解操作得到的分量矩阵的特点实现水印信息的隐藏。实验结果表明,本算法能够在保证水印不可见性地同时,很好地抵抗如JPEG压缩、旋转等攻击。