基于整数平方量化阈值和索引表的小波图像编码算法

一般小波变换，零树编码优点很多，但对于能量集中性较差的整形小波变换就显得力不从心。因此对整形小波变换存在的这一特点结合零树编码的优点提出了一种新算法。第一，根据整形小波变换后各子带系数幅值的动态变化较小；小波图像能量较一般小波差的特点，提出了利用整数平方作为量化阈值的整数平方算法，充分利用了整型小波变换；第二，提出一种基于索引表和游程编码的小波零树编码的新思路，简化了编码与解码的过程。     

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。     

一种基于循环码的自适应图像隐写方法

在自然图像各部分嵌入相同量的隐秘信息,对载体失真度和安全性的影响各不相同,为使嵌入信息量在载体各部分合理分布,文章将载体分块像素复杂度与隐写编码相结合,利用一簇循环隐写编码在载体各部分的合理运用,提出一种基于循环隐写码的自适应图像隐写算法.算法以载体分块像素复杂度为指导,自适应地选择适合不同分块的循环隐写编码方式嵌入隐秘信息.实验表明,算法在相同嵌入量下相较LSB匹配算法和使用单一隐写编码的算法,失真度更低且载体统计分布的改变更小,在失真度和统计分布改变相近时相较使用单一隐写编码,嵌入容量更大.     

一种基于模糊量化直方图的图像检索方法

颜色直方图是一种重要的基于颜色特征的图像检索方法.本文在颜色量化中引入模糊集合理论以描述与人类视觉认知相关的模糊概念,提出了基于人的主观感知的模糊颜色量化方法,以及相对应的模糊匹配准则.归纳实验结果证明该方法可以减小量化误差和适应人的感知模糊性,该方法具有广泛的适应性和进一步提高检索精度的可能.     

基于Retinex理论的JPEG压缩方法研究

现有JPEG压缩标准推荐的色度与亮度量化表,是通过对自然光照下图像色彩数据的统计和实验获得的,不具备偏色校正功能.为此以Retinex理论为基本计算框架,探究并提出一种新的具有色彩恒常性的JPEG压缩方法.该方法通过构建合适的DC系数矩阵来迭代计算DCT系数的局部空间均值,由此估计出照度分量;然后,对照度分量影响信息和边界方向信息进行综合计算来调整亮度量化表,以达到同时实现偏色校正和图像压缩的效果.实验结果表明,与现有的JPEG方法相比,该方法在保持同等压缩比的情况下,具有更好的偏色校正效果.     

一种基于粒子群优化的K-均值彩色图像量化算法

目的利用粒子群优化算法和K-均值方法研究彩色图像的量化问题。方法针对K-均值聚类量化算法对初始值比较敏感,易陷入局部极小值从而使得算法得不到全局最优解,为局部搜索算法,以及粒子群优化算法是一种全局寻优方法的特征,把K-均值聚类方法和粒子群优化算法结合起来,将K-均值聚类方法中的聚类函数作为粒子群优化算法中的粒子适应度函数,对彩色图像进行聚类量化。结果实验表明新算法在峰值信噪比和均方根误差评判准则下可以得到更好的量化结果。结论新方法有效地克服了K-均值聚类方法和粒子群优化算法的不足。     

基于奇异值修改的视频隐写算法

针对现有大部分隐写算法基于理想模型作为研究基础,而未考虑现实复杂网络环境对隐写载体传递产生影响的问题,提出一种基于奇异值修改的视频隐写算法。先对载体帧进行分块,然后取出每块中的最大奇异值,并根据秘密信息从而滑动最大奇异值的后几位。实验结果表明,算法具有较好的视觉不可见性,以及较大的嵌入容量,并对视频载体的比特率影响较小,在模拟网络环境中噪声、滤波攻击后位错率值也较小。算法具有较高的实用价值。     

融合方向编码和湿纸编码的高效信息隐藏

基于融合方向编码和湿纸编码,提出一种新的高效数据隐藏方法.嵌入载体数据的秘密信息分为两部分:第一部分由载体数据加权和负载,第二部分则通过选择载体数据的调整方向来嵌入.湿纸编码用于确定载体数据的调整方向,并将不同的载体数据对应于不同的秘密信息.该方法适用于多种载体类型,在不同嵌入率条件下具有较高的嵌入效率,优于单纯使用方向编码的EMD(exploiting modification direction)方法.     

一种基于校验机制的信息隐藏嵌入算法

对信息隐藏技术中的数据隐写技术进行讨论,并提出一种基于校验机制的数据隐写嵌入算法·该算法引入了校验纠错机制,并将相邻数据分散存储,因而更有助于校验和纠错·在宿主文件遭受局部修改时,可正确提取隐藏信息;在受到严重攻击时,可纠正和报告部分错误,从而提高秘密信息的加密安全性·     

一种新的基于决策熵的决策表约简方法

分析了在知识约简过程中经典粗糙集理论决策表知识约简方法的不足.以知识粗糙熵为基础,将一致和不一致对象分开,提出决策熵的概念及其属性重要性,在此基础上给出约简的判定定理;然后以条件属性子集的决策熵来度量其对决策分类的重要性,提出一种新的知识约简启发式方法.理论分析和实验结果表明,基于决策熵的属性重要性是一种更有效的启发式信息,该方法时间复杂度较低,有助于搜索最小或次优约简.     

一种不完备信息表的预处理方法

针对不完备信息表预处理问题中的不完备数据的填补问题、冗余属性的约简问题和连续属性的离散化问题进行了研究. 应用粗糙集理论,由相容信息表中条件属性与决策属性间的一致性对应关系,定义了划分区间的加法运算,解决了不完备数据填补问题;根据类别概念,定义了差别向量,利用差别向量加法运算删除了冗余属性;根据条件属性与决策属性之间的依赖关系及相对信息熵概念,实现了连续属性的离散化. 数值示例和实验结果显示此方法是有效可行的.     

一种新的基于决策熵的决策表约简方法

分析了在知识约简过程中经典粗糙集理论决策表知识约简方法的不足。以知识粗糙熵为基础,将一致和不一致对象分开,提出决策熵的概念及其属性重要性,在此基础上给出约简的判定定理;然后以条件属性子集的决策熵来度量其对决策分类的重要性,提出一种新的知识约简启发式方法。理论分析和实验结果表明,基于决策熵的属性重要性是一种更有效的启发式信息,该方法时间复杂度较低,有助于搜索最小或次优约简。     

一种基于多哈希表的堆式动态存储管理方法

给出了一种基于多哈希表的堆式动态存储管理方法,其基本思想是利用哈希表的快速查找优点,通过查找以空闲块大小为关键字的哈希表SizeHashTable实现最佳拟合法的分配策略,并通过查找以空闲块头地址及尾地址为关键字的双哈希表AddressHashTable解决回收空闲块中结点合并问题,最终高效率地实现堆式动态存储管理.本文给出的相关算法在Windows平台下用VisualC++进行了实现.     

基于混合神经网络的图像分类矢量量化方法

介绍了一种基于自组织特征映射（SOFM）神经网络图像压缩的传统算法．通过对传统压缩算法的分析，提出了一种新的简单易行的分类矢量量化方法．新方法采用边缘检测，主元分析（PCA），自组织特征映射来设计码书，大大提高了图像的客观指标和主观视觉效果．实验表明，此方法效果明显优于传统的SOFM图像压缩算法．     

A method to estimate the steganographic capacity in DCT domain based on MCUU model

In order to estimate maximum steganographic capacity of discrete cosine transform (DCT) domain in JPEG image, this paper presents a method based on the maximize capacity under undetectable model (MCUU). We analyze the relation between steganographic capacity and affecting factors (image size, steganography operator, loading band, embedding intensity and image complexity). Then we design a steganography analyzer architecture and a steganographic algorithm which can dynamically increase the steganographic capacity. Compared with other methods of embedding capacity estimation in DCT domain, the proposed methods utilizes general steganalysis methods rather than one specific steganalysis technique and takes five essential factors into account, which improves the commonality and comprehensiveness of capacity estimation, respectively. The experimental results show that steganographic capacity for quantization index modulation (QIM) is almost twice that of spread spectrum (SS) based on MCUU model.     

一种基于NSCT与抖动量化的盲水印算法

在混沌置乱变换及抖动量化原理基础上,提出了一种基于NSCT的盲水印算法.首先将图像进行NSCT变换及分块SVD分解,再对原始水印信息进行混沌置乱变换以消除线性相关性,最后,利用抖动量化原理对分块SVD分解产生的各块奇异值进行修改实现水印嵌入.实验表明,该算法透明性好,拥有较强的鲁棒性,且在水印提取时实现了盲提取,是一种盲水印算法.     

一种改进的基于同义词替换的中文文本信息隐藏方法

通过深入分析当前针对中文的基于同义词替换的自然语言信息隐藏算法，发现由于存在大量不完全可替换的同义词词组，经过同义词替换后可能会破坏句子的语义一致性，针对这一缺点，提出了一种改进的基于同义词替换的中文文本信息隐藏算法，该算法利用知网对同义词词组进行分类，对于不完全可替换的同义词词组，通过依存句法分析来获取同义词的上下文搭配词语，根据搭配词语判断是否进行替换，实验结果表明，该算法能有效地排除错误的同义词替换，替换的准确率达到89.1％。     

A Geometrical Transformations Resistant Digital Watermarking Based on Quantization

A geometrical transformations resistant digital image watermarking based on quantization is described. Taking advantage of the rotation, scale and translation invariants of discrete Fourier transform(DFT), each watermark bit is embedded into each homocentric circles around the zero frequency term in DFT domain by quantizing the magnitude vector of Fourier spectrum. The embedded sequence can he extracted by ““““““““majority principles““““““““ without restoring to the original unmarked image. The experimental results show that the watermark is invisible and robust to any combination of geometrical transformations or common image processing techniques.     

基于改进SOFM的矢量量化图像压缩

在介绍矢量量化和自组织特征映射神经网络的基础上,针对基于自组织特征映射神经网络的矢量量化算法,在初始码书生成、获胜神经元搜索策略以及调整获胜码字及其拓扑领域权值等方面进行改进.实验结果表明改进算法具有合理性和有效性.     

一种基于汉字结构的文本信息隐藏方法

信息隐藏技术是信息安全领域的一个研究热点，它利用载体信息的冗余特性，将 秘密信息嵌入到载体中以实现信息的秘密传输.分析了汉字的基本特征，提出了一种基于汉字结构类型和笔画,通过改变汉字的字体来实现信息隐藏的方法，经实验证明该方法具有较好的安全性.