基于分数阶四元数傅里叶变换的彩色图像自适应水印算法

针对现有一些彩色图像自适应水印算法在自适应过程中未充分考虑色彩信息或者在嵌入过程中未考虑彩色载体图像分量的整体性等不足,该文提出一种基于分数阶四元数傅里叶变换(FrQFT)的彩色图像自适应数字水印算法。首先利用人类视觉系统(HVS)提取彩色载体图像块的纹理、边缘和色调掩蔽特性,并依据这些特性对适合嵌入图像块自适应分配嵌入强度,然后在FrQFT域以自适应强度采用量化索引调制算法和冗余嵌入策略嵌入水印。实验结果表明,该算法优于现有的基于四元数傅里叶变换(QFT)的算法以及基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的算法,具有较好的不可见性和鲁棒性。     

四元数域彩色图像整体式水印算法

该文提出一种结合四元数变换域和四元数分解方法的整体式彩色图像水印算法。首先对彩色载体图像进行分块四元数傅里叶变换得到其频域矩阵,然后对频域单位小块进行四元数奇异值分解,根据分解得到四元数酉矩阵前若干列中对角线元素的幅值构造水印序列,并将水印隐藏到分解得到的实系数奇异值中。仿真实验表明,该文提出的水印方法不仅可以把嵌入水印带来的误差扩散到载体图像的各个颜色分量上,而且比传统的将彩色图像划分为各个单独色彩通道,分别进行水印嵌入的方法不可见性更好,并且,通过构造与奇异值酉矩阵相关的水印序列可以有效解决现有四元数水印算法存在的误检测率以及水印图像易伪造问题。     

基于DCT变换的QWT域改进的图像盲水印算法

针对数字图像的版权保护,基于离散余弦变换和四元数小波变换,提出了一种新的改进的盲水印算法,先根据待嵌入水印的大小对载体图像进行四元数小波变换,获得与幅值和相位信息相对应的4幅低频子带,然后对每个低频子带分别进行全局离散余弦变换,最后通过修改两个随机子带中特定位置上DCT系数的大小关系嵌入水印,利用分阶线性Logistic映射产生的混沌序列预处理经Arnold置乱后的水印信息和确定水印的嵌入位置.实验结果表明,该算法对添加噪声、JPEG压缩、滤波和亮度及对比度调整等攻击都具有很强的鲁棒性.     

基于QDCT和HVS的双彩色图像水印算法

针对水印中信息容量、不可见性和鲁棒性相互制约的问题,文中提出了一种基于QDCT和HVS的双彩色图像水印算法。该算法首先将彩色载体图像和彩色水印图像进行QDCT;然后根据HVS的特性决定水印信息的嵌入位置与嵌入强度,并结合广义Arnold变换和冗余嵌入策略, 将水印QDCT系数嵌入到载体图像QDCT系数的实部和虚部。实验结果表明,通过该算法嵌入水印后的彩色图像在PSNR为35 dB时,在常见攻击下提取出的水印大部分NC值高于0.95,水印信息具有更好的不可见性与鲁棒性。     

基于DWT-QDFT的硬拷贝彩色图像全息水印

提出了一种基于离散小波变换(DWT)及四元数傅里 叶变换(QDFT)的鲁棒性全息水印算法。首先对RGB彩色图像的三个色彩分量分 别做DWT,取变换后的3个低频部分组成纯四元数矩阵;随后对其进行QDFT ,将全息水印通过替代QDFT的实部的中频系数进行嵌入,再经过逆QDFT及小波重构得到含有 水印的彩 色图像。攻击测试结果表明,本文算法对于常规的信号处理有很好的鲁棒性;打印扫描实验 证明,本文算法具有抵 抗硬拷贝攻击的能力。四元数傅立叶变换的引入,实现了小波低频系数的嵌入保证了算法的 鲁棒性,同时 又结合了四元数在处理彩色图像中的优势,双变换域的采用与全息方法的结合实现了算法应 用于硬拷贝彩 色图像中鲁棒性及不可见性之间的平衡。本文全息水印方案可以应用于印品水印防伪领域。     

基于DCT的自适应多重彩色图像盲水印算法

针对现有图像水印算法的一些不足,提出了一种基于离散余弦变换的自适应多重彩色图像盲水印算法。该算法根据彩色载体图像内容特点,将预处理后的不同二值图像水印自适应地嵌入到其绿色分量的离散余弦变换低频系数和中频系数,实现了不同水印在彩色载体图像中的嵌入及盲提取。实验结果表明,该算法在保证不可觉察性的前提下能够较好地抵抗各类常规攻击,具有良好的稳健性。     

彩色图像的四元数径向矩仿射不变量

为了研究彩色图像的不变量特性,本文把传统灰度图像的不变量理论推广到四元数层面上来,定义了彩色图像的四元数径向矩并构造了该矩函数的仿射不变量。采用四元数对彩色图像建模,可以充分利用彩色图像整体信息,实现彩色图像RGB通道的并行处理。实验结果表明,彩色图像的四元数径向矩仿射不变量的稳定性要优于L.V.Gool等人提出的彩色矩仿射不变量,其数值稳定性(σ/μ值)提高了一个数量级。本文所提出的四元数径向仿射不变量可以作为模式识别中彩色目标的特征描述子。     

基于三维离散余弦变换的鲁棒彩色图像水印算法

针对常见的彩色图像水印算法仅在亮度分量或在每一分量嵌入水印,致透明性和鲁棒性不能达到权衡的问题,提出了一种新颖的基于三维离散余弦变换的RGB彩色图像水印算法。为增强水印的安全性,先对水印图像进行异或加密和Arnold置乱处理;其次对彩色图像进行互不重叠的分块处理,并对每一分块进行三维离散余弦变换;最后对每一分块三维离散余弦变换后的第一个系数采用量化的嵌入方法嵌入水印信号。实验表明,提出的算法具有较好的透明性和鲁棒性,对彩色图像的版权保护应用具有一定的应用价值。     

基于QDCT和贝叶斯谱熵的盲彩色图像质量评价

图像质量评价算法在评价彩色图像质量时,往往会因损失色彩信息或者破坏彩色图像结构的整体性,而使得评价结果与人眼观测结果不一致.由于图像越模糊其频谱的高频分量分布越不均匀,基于四元数离散余弦变换(QDCT)和贝叶斯谱熵,提出了一种无参考模糊彩色图像质量评价算法.首先,利用四元数矩阵对彩色图像进行表示并分解成不重叠的8×8 ...     

基于DCT变换的彩色图像置乱数字水印算法

介绍了离散余弦变换的系数特征,提出了一种基于离散余弦变换的彩色图像置乱数字水印算法。算法是将数字水印置乱加密后微小的扰动原始彩色图像经离散余弦变换后的对应系数,从而达到数字水印嵌入的目的。仿真实验表明算法简单高效,原图像与嵌入水印后图像差异小,水印提取准确,能较好的保证数字水印不可感知性,在对嵌入水印图像进行各种加噪、裁剪、旋转、锐化等处理后,水印仍有较强的鲁棒性。     

Color image detail enhancement based on quaternion guided filter

Color image enhancement is an active research field in image processing. Currently, many image enhancement methods are capable of enhancing the details of the color image. However, these methods only process the red, green and blue (RGB) color channels separately, which leads to color distortion easily. In order to overcome this problem, the paper presents an approach to integrate the quaternion theory into the traditional guided filter to obtain a quaternion guided filter (QGF). This method makes full use of the color information of an image to realize the holistic processing of RGB color channels. So as to preserve color information while enhancing details, this paper proposes a color image detail enhancement algorithm based on the QGF. Experimental results show that the proposed algorithm is effective in the applications of the color image detail enhancement, and enables image's edges to be more prominent and texture clearer while avoiding color distortion. Compared with the existing image enhancement methods, the proposed method achieves better enhancement performance in terms of the visual quality and the objective evaluating indicators.     

Monochromatic-Based Method for Impulse Noise Detection and Suppression in Color Images

A new method to detect and reduce the impulse noise in color images is presented in this paper. The method consists of two stages: detection and filtering. Since each of the individual channels (components) of the color image can be considered as a monochrome image, both stages are applied to each channel separately, and then the individual results are combined into one output image. The corrupted pixels are detected in the first stage based on a proposed innovative switching technique. The noise-free pixels are copied to their corresponding locations in the output image. In the second stage, average filtering is applied only to those pixels which are determined to be noisy in the first stage, and only noise-free pixel values are involved in calculating this average. The size of the sliding window depends on the estimated noise density and is very small even for high noise densities. The proposed method is effective in noise reduction while preserving edge details and color chromaticity. Simulation results show that the proposed method outperforms all the tested existing state-of-the-art methods used in digital color image restoration in both standard objective measurements and perceived image quality.     

客观评价彩色图像质量的全四元数结构相似度方法

在不损失彩色图像颜色信息的基础上,通过定义一 种全四元数模型 将四元数的3个虚部以及实部全部用于表示彩色图像的结构信息,从而在完整保留颜色信息 的基础上提高了四元数矩阵的信息承载量。为了进一步增加与主观感知的一致性,将彩色图 像的细节信息和颜色分量合并作为四元数的实部和虚部,进而改进传统的图像质 量评价结构相似度(SSIM)方法,采用四元数结构相似度方法 实现了对待测图像的质量评价。实验结 果表明,本文方法既保留了彩色图像的颜色信息,又增强了图像内容中人眼 敏感的细节信息,采用LIVE数据库和IVC数据库验证了本文方法的评价指标,实验结果 表明, 所提指标与人眼主观感知的一致程度要好于传统的图像质量评价方法以及纯四元数SSIM方法。在交叉失真实验中,量化评价结果的Kendall等级相关系数 (KRCC),Spearman等级相关系 数(SRCC)以及均方根误差(RMSE)为0.6929、0.881以及 7.506,均好于实验中采用的其它几种方法。     

Low-light image enhancement based on Retinex theory and dual-tree complex wavelet transform

In order to enhance the contrast of low-light images and reduce noise in them, we propose an image enhancement method based on Retinex theory and dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT). The method first converts an image from the RGB color space to the HSV color space and decomposes the V-channel by dual-tree complex wavelet transform. Next, an improved local adaptive tone mapping method is applied to process the low frequency components of the image, and a soft threshold denoising algorithm is used to denoise the high frequency components of the image. Then, the V-channel is rebuilt and the contrast is adjusted using white balance method. Finally, the processed image is converted back into the RGB color space as the enhanced result. Experimental results show that the proposed method can effectively improve the performance in terms of contrast enhancement, noise reduction and color reproduction.     

Fuzzy two-step filter for impulse noise reduction from color images.

A new framework for reducing impulse noise from digital color images is presented, in which a fuzzy detection phase is followed by an iterative fuzzy filtering technique. We call this filter the fuzzy two-step color filter. The fuzzy detection method is mainly based on the calculation of fuzzy gradient values and on fuzzy reasoning. This phase determines three separate membership functions that are passed to the filtering step. These membership functions will be used as a representation of the fuzzy set impulse noise (one function for each color component). Our proposed new fuzzy method is especially developed for reducing impulse noise from color images while preserving details and texture. Experiments show that the proposed filter can be used for efficient removal of impulse noise from color images without distorting the useful information in the image.     

基于最优颜色通道的图像拼接检测

针对不同颜色通道影响噪声估计值的问题,文中提出了基于最优颜色通道的图像拼接检测方法。利用主成分分析法在最优颜色通道上进行噪声值估计,根据噪声值大小利用K-means聚类法进行聚类。聚类结果分为可疑部分和非可疑部分两大类,通过两阶段策略进一步定位出篡改区域。该方法在原始区域与拼接区域噪声值相差较大或较小时均有效,并且能够定位出拼接区域。实验证明,所提方法与现有方法相比取得了良好的检测效果,且性能优于现有方法。     

同步全变分与限制对比度均衡的彩色图像去噪增强方法

为了更好地实现彩色图像去噪与反差增强的处理,提出一种同步全变分与限制对比度均衡的彩色图像去噪增强方法。首先分析了彩色全变分（CTV）模型存在的问题,并针对这一问题,提出通过引入彩色空间下矢量扩散控制改进该模型,消除阶梯效应。其次,为了避免由于灰度转化带来的信息缺损,给出一种RGB空间下的梯度矢量计算方法。最后构造了限制对比度直方图均衡（CLAHE）的微分模型,将其与改进后的CTV模型融合实现了彩色图像的同步去噪与增强处理。实验结果表明:由于本文方法直接在彩色空间下进行计算,因此可以减少由色彩空间转化带来的信息损失,能够在提高图像的对比度的同时去除噪声,更好地完成彩色图像的去噪与反差增强处理。      

仅位相型滤波器实现彩色图像的非相干光识别

本文提出了一种用非相干系统识别采色图像的方法,将彩色图像分成三个单色像处理,设计一可实现的仅位相型光学传递函数（ＯＴＦ）,对其进行带通优化,从而提高信噪比并使相关峰锐化,通过一对滤波器的来合成该ＯＴＦ。介绍了滤波器制作原理和方法,获得了彩色图像相关识别的实验结果。     

图像去雾过程中的噪声抑制方法

大气中微小颗粒（如雾、霾等）的散射作用会使户外场景拍摄的图像发生退化,造成图像质量下降。图像去雾可以提升图像对比度,增加场景能见度,校正颜色失真,改善视觉效果。但是图像去雾经常会出现明显的噪声放大现象,尤其是无穷远处的天空区域最为严重。针对这一问题,提出了一种去雾过程中的噪声抑制方法。以传输率图像为指导,采用滤波半径变化的双边滤波对雾天图像进行模糊。再计算新的传输率图像,代入雾天成像模型,得到去噪后复原图像。结合噪声评价方法,实验结果验证了该方法的噪声抑制效果。