基于小波域中视觉门限模型的数字水印技术

给出了一种在小波变换域中给图像加水印的方案,本方案利用了小波分析的优良性质,结合人类视觉系统（ＨＶＳ）的特性,基于小波变换域中的视觉门限模型,对小波变换后的图像系数按不同的方向,层次子带分别加水印,使得在每个小波系数所加的水印的幅值不超过此系数所能掩盖的失真,这样可以保证水印在不可视的前提下尽可能提高坚固性,模拟实验结果表明这个方案取得了良好的效果。     

基于位扩展的小波域彩色数字水印算法

提出一种应用于彩色图像版权保护的水印方法。为保证水印的安全性，在嵌入之前先对水印图像作置乱处理，再将水印图像位扩展为原始图像的两倍大小；然后根据HVS和小波变换的多分辨率分解特性，将位扩展水印和原始彩色图像蓝色分量对应方向上的子带系数进行组合。通过实验验证，该算法在对嵌入水印后的图像进行JPEG有损压缩、剪切、不规则色块污染、添加各种噪声处理后，提取出的水印表现了较好的鲁棒性，且主观视觉失真较小。     

基于位扩展的小波域彩色数字水印算法

提出一种应用于彩色图像版权保护的水印方法.为保证水印的安全性,在嵌入之前先对水印图像作置乱处理,再将水印图像位扩展为原始图像的两倍大小;然后根据HVS和小波变换的多分辨率分解特性,将位扩展水印和原始彩色图像蓝色分量对应方向上的子带系数进行组合.通过实验验证,该算法在对嵌入水印后的图像进行JPEG有损压缩、剪切、不规则色块污染、添加各种噪声处理后,提取出的水印表现了较好的鲁棒性,且主观视觉失真较小.     

基于奇异值分解的图像质量评价

分析了传统的基于灰度误差的图像质量评价算法的局限,扩展了图像质量评价的定义.考虑原始图像和畸变图像尺寸不一致的情况,提出了用奇异值分解把图像矩阵转为向量,用奇异值向量之间的夹角作为图像的质量评价指标.实验表明:提出的基于奇异值向量夹角的准则对压缩、噪声和旋转、平移、尺度等几何畸变等都具有好的性质;且适于文中扩展的质量评价的定义.最后对实验结果和人类视觉系统的主观评价进行了比较分析.     

一种静止图像质量评价指标

介绍一种新的静止图像质量评价算法，其数学模型的建立依据为：图像总的失真主要由相关损失、对比度失真和亮度损失3方面造成。该方法性能高于常用的均方误差和峰值信噪比图像质量评价方法，且简单有效。用此法对静止图像压缩中解压图像的质量进行评价，其结果与人眼的感知评价保持较好的一致。     

局部和全局特征融合的色调映射图像质量评价

人类视觉系统首先粗略地感知全局区域,然后精细地感知局部区域的图像质量.针对色调映射图像的质量评价问题,考虑人眼视觉机制的特性,提出一种融合局部和全局特征的无参考图像质量评价算法.首先从全局特征出发,考虑了颜色矩、全局熵和欠曝光/过曝光条件下的明暗分布特性,得到相应的全局特征;然后结合局部对比度、局部熵和分块小波能量,得到相应的局部特征;最后,融合全局特征和局部特征,使用支持向量回归进行特征训练,建立图像特征空间与感观质量分数的关系,得到图像质量评价模型.在公开的ESPL-LIVE HDR数据库上验证,实验结果表明,提出的方法与主观评分有较高的一致性,并且性能优于目前较优秀的无参考图像质量评价算法.     

一种基于结构失真的图像质量评价方法

在音/视频处理应用中,对图像的客观质量评价具有重要作用.目前,大多数的质量评价都是基于误差敏感度的.本文采用基于结构失真的图像质量评价方法,使用结构失真度来作为视频失真的估计,并在VQEG实验测试数据集合中,证明了此方法与主观评价法有高的相关性.     

基于小波变换的一种新的图像质量评价方法

图像质量评价方法在数字图像处理方法的研究中起重要的作用。由于数字图像处理结果的最终接受者是人，因此在评价图像质量时必须考虑到人类视觉系统的特性。该文利用小波变换匹配于人类视觉系统的多信道模型的性质，结合人类视觉系统的特性，通过建立小波变换域中的可视性门限模型，给出了一个新的图像质量评价方法。模拟实验表明该方法优于通常的评价方法，其测量的失真结果与人对图像质量的主观评价保持良好的一致性。     

无参考JP EG压缩图像质量评价改进算法

针对传统JPEG压缩图像质量评价算法存在高计算复杂度的问题,通过改进经典的JPEG压缩图像质量评价算法,以无参考为基础,提出一种快速有效的质量评价算法。该算法将人眼视觉系统特性引入到图像质量评价体系中,利用局部方差选取人眼感兴趣图像块代替整体图像,并只针对感兴趣图像块做特征提取处理,计算得出3个图像的特征值,最后将所有特征值整合为一个评价值,获取原始整体图像的客观质量评价参数。仿真测试结果表明,与传统整体图像JPEG压缩图像评价算法相比,该算法皮尔逊相关系数提高0．01,与主观评价结果更为一致;运算速度提高一倍,降低了运算复杂度。     

基于小波包变换和人类视觉系统的数字水印算法研究

针对多媒体产品的产权保护问题,利用数字图像为研究对象,采用小波包和人类视觉特性相结合的方法分析研究数字图像水印的生成、嵌入与提取过程,并通过实验对算法嵌入的水印进行攻击,结果表明:本文算法具有很大的嵌入容量,同时具有很好的鲁棒性和适应性。     

一种基于图像分块特性的数字水印嵌入方法

一种基于图像分块和视觉特性的数字水印嵌入技术将水印信息嵌入到静止图像中，该方法应用双重DCT方法实现了较大的嵌入量和良好的隐蔽性。实验表明，这种方法能够抵御噪声干扰、线性滤波和JPEG压缩编码，具有良好的应用价值。     

一种基于小波树结构的彩色水印嵌入算法

提出了一种基于小渡树的彩色水印嵌入算法.该算法对图像的R,G,B分量分别进行小波变换,通过小波树的各层系数和它们之同的关系,对各低频子带进行分类,并根据人眼的视觉特性,对不同的区域采用不同的嵌入强度,使嵌入的不可见性和鲁棒性得到很好的效果,在提取时不需要原始图像,是一种盲水印算法.实验表明,该算法简单高效,可嵌入信息容量大,不可见性好.对一般的图像处理和攻击如:JPEG压缩,加噪声,剪切,滤波等具有很好的鲁棒性.     

一种小波域图像水印算法

提出了一种基于小波域的图像数字水印算法.该算法将相互正交的两种水印(鲁棒水印和参考水印)同时添加到经过DWT后的载体图像小波系数中,然后用小波反变换得到添加了水印的图像.用提取出的参考水印来估计图像所受到的攻击,由于提取出的鲁棒水印所受的攻击与参考水印受到的攻击一样,因此可以估计出原始的鲁棒水印.通过对嵌入水印的图像进行加入噪声、滤波、压缩以及裁剪等大量图像处理等试验,均能正确检测出水印,表明该算法具有很好的感知效果和鲁棒性.     

基于人眼视觉特性的自适应空域彩色图像数字水印算法

以静态图像压缩编码、彩色空间转换、人眼视觉特性(HVS)为基础，提出了一种将灰度图像(即数字水印)嵌入到原始彩色图像中的新数字水印算法．该算法具有以下特点：(1)应用静态图像压缩编码技术，实现了以灰度图像作为水印信号的数字水印算法；(2)充分利用人眼视觉特性(HVS)，实现了数字水印图像的自适应嵌入，增强了算法的透明性和鲁棒性；(3)能够依据原始彩色载体图像内容，实现数字水印嵌入深度的智能调节，(4)检测水印信息时，不需要原始载体图像．同时实验结果也表明：该自适应空域彩色图像数字水印算法不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性．     

一种基于图像特征的小波域水印算法

为了更好地解决度规失真问题,提出了一种基于图像内容特征的鲁棒水印算法。该算法利用小波变换提取图像的特征信息,通过特征系数的选取和自适应嵌入策略,使得每个图像的水印相互独立,检测时不需要原始水印的先验知识,传递的副信息少。实验结果表明,该算法对原图像的影响极小,并且对于各种通用的图像操作具有极好的鲁棒性,有较高的实际应用价值。     

基于小波变换域的数字图像水印算法的研究

利用遗传算法来快速地计算嵌入水印的最佳能量，提出了一种新的小波域数字图像水印算法，进行信息的嵌入，实验结果表明使用这种方法能更好的保证水印图像的不可见性与鲁棒性达到平衡。     

基于直流分量和低频分量的DCT域数字水印嵌入算法

提出了两种数字水印嵌入算法．一是对原始图像作整体DCT变换后在低频分量上嵌入水印,水印是一符合标准正态分布的随机序列;二是利用人类视觉掩蔽特性,对原始图像作分块DCT变换后选取直流分量嵌入水印,水印是一个在视觉上具有直观意义的数字图像,并采用图像置乱的方法增强水印的安全性．实验结果表明提出的两种水印算法均具有较好的不可见性,且能够成功地抵抗JPEG有损压缩、缩放、中值滤波、加噪、剪切等常见的图像处理操作,具有较强的鲁棒性．     

基于超混沌理论的小波域图像水印算法

基于超混沌和离散小波变换(DWT)理论,结合Arnold置乱方法,提出了新型的数字图像水印算法.利用Arnold方法减弱水印图像像素之间的相关性,并采取Haken系统生成超混沌密钥序列,进行二次加密,大大增强了水印的安全性.同时,根据人类视觉系统(HVS)的特点,对原始图像进行分块处理,将加密后的水印分别以不同的强度嵌入并提取,给出了改进的嵌入提取方案.通过利用噪声、滤波、裁剪等方法对算法进行攻击测试,结果证明,此方案提高了水印图像的不可见性和鲁棒性,具有极强的抗攻击性.     

一种基于HVS的高效图像数字水印算法

数字水印对版权保护是一种很好的方法.文章根据人眼视觉特性(HVS)包含水印嵌入和提取的水印算法,并给出了攻击分析.其中采用图像作为数字水印,具有二维信号可视化的优点.试验表明,该算法对于有损压缩、剪切和有损压缩操作具有很好的鲁棒性,具有高效、简洁、实用的特点.