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zernike矩图像区域复制篡改认证

分析了区域复制篡改图像的特征,提出了运用zernike 矩的不变性对自然图像区域复制篡改进行认证.对于尺寸较大的篡改图像运用小波变换得到低频子图像,把低频子图像分割为一系列图像子块,对子块序列图像分别进行zernike矩分析并判断图像区域是否复制篡改.将各个相邻复制篡改的子块进行区域合并.实验结果表明,本文的篡改认证方法既克服了噪声对认证的影响又解决了几何变换对认证的影响.     

基于DCT和SVD的图像检索算法

提出一种在子块分割和区域划分的基础上, 利用离散余弦变换和奇异值分解对图像进行特征提取的检索算法. 首先对图像进行子块分割, 利用离散余弦变换提取重要系数作为子块颜色特征, 进而对图像进行区域划分, 将每个区域中的子块颜色特征分量组成矩阵进行奇异值分解, 得到该区域的检索特征向量, 从而完成图像检索. 实验结果表明, 该算法取得了较好的查全率和查准率, 具有较好的检索效果.     

基于非抽样Contourlet变换的高定位精度认证水印算法

本文提出了一种基于非抽样Contourlet变换的高定位精度图像自适应认证水印算法。对原始图像进行非抽样Contourlet变换,选取低频子图分块后进行奇异值分解,通过自适应量化修改奇异值嵌入经混沌置乱后的二值水印信息。整个分解过程没有任何抽样环节,各尺度下各方向子带均与原始图像具有相同的尺寸,从而提高了篡改定位的精度,增加了水印的嵌入量。水印的提取只需要由混沌初值和量化参数构成的密钥,保证了算法的安全性。同时该水印算法对JPEG压缩稳健,对恶意操作敏感。     

基于分数傅里叶变换的数字图像复制-粘贴篡改检测算法

复制-粘贴篡改是最简单和最常见的一种数字图像伪造方法,即把图像中的一部分区域进行复制并粘贴到同幅图像的其他区域,数字图像篡改认证具有重要的理论意义和应用价值.文章提出了一种新的采用分数阶傅里叶变换对数字图像复制-粘贴区域进行检测的算法.算法首先对待检测图像进行一级小波变换,降低图像维度.对变换后的低频子带分解成大小一样、互相重叠的子块.然后对子块进行分数阶傅里叶变换,将变换系数构成特征矢量.再对所有特征矢量进行字典排序.最后通过比较相邻两块特征矢量之差以定位复制-粘贴篡改区域.实验结果表明,提出的算法能有效地检测数字图像的复制-粘贴伪造区域.     

基于奇异值分解的灰度图像脆弱水印认证系统

提出一种基于奇异值分解的灰度图像脆弱水印认证系统,此系统将原始图像分成8×8的小块,每个小块进行DCT后,提取其低频分量信息,生成水印图像,再使用基于奇异值的算法进行水印嵌入,并对原始图像和嵌入水印后的图像生成认证码,通过公钥加密后传输.实验结果表明,该系统在认证阶段能对已经篡改和攻击的图像进行篡改锁定.     

基于自嵌入水印算法的彩色图像篡改恢复

提出了一种用于实现彩色图像篡改后图像检测和恢复的自嵌入水印算法。图像信息生成认证比特和恢复比特作为水印被嵌入原图像。认证比特通过提取图像块经过哈希变换后的特征值生成;恢复比特通过提取图像块的压缩编码得到。通过比较图像块中提取的哈希值和被嵌入水印中的认证比特,可以判断图像是否被篡改,如果图像块被篡改则可以通过提取水印中的恢复比特用于图像块的恢复。实验结果表明该算法有效性高,具有检测彩色图像是否被篡改的能力,并实现篡改图像的恢复。     

一种彩色数字图像多功能双水印算法

针对彩色图像单水印算法存在功能单一的局限,利用离散小波变换与奇异值分解的特性,提出了一种新的多功能双水印算法.算法通过提取宿主彩色图像的R、G、B三个通道,对蓝色分量的离散小波低频系数进行分块,对块进行奇异值分解.然后,将版权水印量化嵌入奇异值中,量化步长根据小波系数自适应生成.最后,根据红色分量生成认证水印,对绿色分量分块并进行奇异值分解,将认证水印自适应量化嵌入在奇异值中.实验结果表明,版权水印具有较强的抗攻击鲁棒性及透明性,认证水印对篡改敏感,并能对篡改进行精确定位.所提算法具备版权保护与内容认证的双重功能.     

基于小波系数重要值与SVD的零水印算法

为提高水印算法的抗攻击性能,提出了一种基于小波系数重要值与奇异值分解(SVD)的零水印算法.算法对宿主图像的低频子带进行分块,在密钥的控制下,伪随机地选择低频子带中的两块共4个系数组成一组,找出每组中的重要值;对重要值进行分块奇异值分解,最后通过判断每个子块最大奇异值的最高位数字奇偶性产生零水印.实验结果表明,该算法在抵抗普通攻击与抗旋转几何攻击方面均具有较好的鲁棒性.     

基于稀疏表示和低秩矩阵逼近的图像去噪算法的研究

提出了一种基于稀疏表示和低秩矩阵逼近的图像去噪算法:首先,通过对图像块的数据矩阵进行奇异值分解和全局子空间分析,确定信号子空间和噪声子空间;其次,利用图像块与信号子空间的距离寻找相似块,并将相似块分组为训练样本;再次,对相似块矩阵进行奇异值分解,并确定表示相似块的奇异向量;最后,去除表示噪声的基.实验结果表明,该算法能...     

混合DWT和SVD的数字水印算法

文中提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的新的数字水印方法. 首先宿主图像被均匀分割成四块,对每一块进行一层小波分解,得到每一块的低频子带,再对每一低频子带进行奇异值分解,得到各低频子带的奇异值. 水印图像经过Arnold变换预处理后也进行奇异值分解,将得到的奇异值分别以一定的强度嵌入到宿主图像每一块低频子带的奇异值中,再进行反变换、拼接操作即可得到嵌入水印后的图像,实验结果表明,本文提出的方法,对噪声、剪切、滤波、JPEG压缩等常见的信号处理和攻击均具有较强的鲁棒性.     

四进制小波变换与SVD相结合的水印算法

利用四进制小波变换的多频段特性和奇异值分解的稳定性以及临近像素的相似性,提出了四进制小波与奇异值分解SVD相结合的水印算法,实现了水印数据的嵌入.首先,宿主图像进行四进制小波变换;其次,对低频区域进行分块,计算各个分块的均值,并将这些均值存储在一个矩阵中,对此矩阵进行奇异值分解;最后,在分解所得矩阵中嵌入水印数据.该方法的水印提取不需要原始载体图像和原始水印图像.实验验证了该算法的不可见性,并对常见的攻击具有很强的鲁棒性.     

K-Canopy:一种面向话题发现的快速数据切分算法

针对海量数据上的话题发现任务,提出了一种均匀快速的数据预切分算法。在保证一定精度情况下,通过该算法可以按照数据的语义关联强度快速有效地将数据集切分成大小均匀的子数据集,以支持后续的话题发现算法的并行执行。实验表明,所提出的方法能够快速切分海量数据,保持块内数据的语义关联,大大提升话题发现的效率与质量。     

室内定位中K-means聚类算法奇异值的优化处理

针对室内定位聚类算法中的奇异值出现较多的场景,按照以往聚类算法大多将其删除或替代为聚类平均值,这往往使得奇异值附近的定位误差陡增。研究采集阶段接入点(acess point,AP)端加入嵌入式滤波处理单元,采用格拉布斯(Grubbs)准则处理采集的信号以减少检测奇异值;然后在定位运算中改进了K-means聚类算法。首先根据模型函数鉴别运算中产生的奇异值,将奇异值线性化处理后由支持向量机(sport vector machine,SVM)对于奇异点进行分类;再将其进行K-means聚类划分。在不剔除奇异值的情况下,使得定位区域中的参考点合理利用,从而提高了整体累计误差的置信水平。研究中将剔除奇异值的K-means聚类算法作为比较对象,实验中采用美国Signal Hound公司的SA44B型频谱仪测量接收机组成传感器网络,可以使得K-means聚类算法的定位精度提高11.3%,证明在实际定位应用中是很有效的。     

基于奇异值分解与小波变换的盲数字水印算法

提出了一种基于奇异值分解(SVD)和离散小波变换(DWT)的数字图像盲水印算法。对载体图像的二级DWT后的低频子带LL2进行2×2分块,对每一小块进行SVD分解,根据二值水印信息,采用量化步长S量化每小块的最大奇异值,将水印信息嵌入到载体图像。实验结果表明,该算法可以有效地抵抗剪切攻击、噪声攻击、滤波攻击、缩放攻击、JPEG压缩攻击等。     

基于奇异值分解和粒子群优化算法的图像水印算法

针对目前图像水印算法存在的水印可见性与抗攻击鲁棒性的矛盾, 为获得理想的图像水印效果, 设计一种基于奇异值分解和粒子群优化算法的图像水印算法. 首先对原始载体图像进行尺度不变特征变换, 选择水印嵌入的区域, 并将水印嵌入区域划为多个子块; 然后采用奇异值分解算法对子块进行处理, 建立奇异值矩阵, 并对水印和水印嵌入区域子块进行融合生成水印矩阵; 最后采用粒子群优化算法确定水印嵌入的强度. 图像水印仿真实验结果表明, 该算法可得到理想的水印嵌入效果, 水印的不可见性较好, 人眼不能感觉出水印嵌入的影响, 水印对各种攻击具有较强的鲁棒性, 且该水印算法的整体性能明显优于当前其他图像水印算法.     

天波雷达短驻留时间下海杂波抑制的改进算法

在高频天波雷达的舰船目标检测中,为消除电离层变化带来的谱展宽效应,采用了短驻留时间下基于奇异值分解(SVD)的海杂波抑制算法.该算法对构造出的Hankel矩阵进行奇异值分解,将对应于海杂波分量的奇异值置零,再重新构造出数据序列,达到海杂波抑制的目的.相对于原有的迭代杂波对消算法,该算法无需估计众多参数及设置对消截止门限,并且可以获得更好的抑制效果.为了有效地识别分解后的海杂波与目标所对应的奇异值以避免错误对消,还提出了一种改进方案,可以在抑制前分辨出海杂波分量和目标所对应的奇异值,当回波目标的能量与海波处于相近量级以及多目标情况下,能够避免错误对消现象的出现.仿真结果验证了所提算法的有效性.     

基于自适应分块MRF模型的SAR图像变化检测研究

现有的SAR图像变化检测算法仅仅考虑图像的单一像素信息,未考虑图像像素间的空间依赖关系,检测结果易受图像噪声的影响,检测精度较低。将马尔可夫随机场模型引入到SAR图像变化检测算法中,极大地提高了检测精度,但是算法计算量很大,效率极低。基于分块马尔可夫随机场模型的SAR图像变化检测算法极大地提高了检测效率,但是检测过程中采用固定尺寸的图像分块方法,未考虑图像的局部细节特征,检测效果不是很理想。论文首先根据图像局部细节特征将图像划分成尺寸变化的子图像块,然后利用基于马尔可夫随机场模型的SAR图像变化检测算法实现变化检测。实验结果表明,论文提出的算法既保持了很高的检测精度,又极大地提高了检测效率。     

基于SLIC0超像素分割的阴影检测算法

对单幅阴影检测问题,提出了一种基于SLIC0（simple linear iterative clustering zero）超像素分割的阴影检测方法。首先采用SLIC0超像素分割算法对含阴影图像进行分割,生成超像素块检测出阴影轮廓,然后提出一种融合特征的支持向量机方法,将超像素块分类合并,检测出阴影区域。通过实验对比Otsu阈值法、传统SVM分类法与本文算法的检测效果,验证了本文算法的有效性,通过结构相似度（SSIM）与峰值信噪比（PSNR）指标对比表明,本文算法较参考算法的检测性能更优。