一种彩色图像处理的水印新算法

提出一种基于色彩空间变换和离散小波变换(DWT)的彩色图像水印算法.算法首先将彩色原始图像和彩色水印图像从RGB模式转换到YIQ模式,然后将彩色水印图像的Y,I,Q分量分别嵌入到彩色原始图像Y,I,Q分量的DWT变换系数中.该算法的特点是方法简洁,嵌入水印信息量大,提取的水印可视效果良好.通过大量实验表明,该算法对常见的攻击具有较强的鲁棒性.     

基于色彩空间和小波分析的多聚焦彩色图像融合

分别基于RGB、HSV和YIQ三种色彩空间,对多聚焦彩色图像融合进行了大量的研究.在实验中,基于RGB色彩空间时,将图像分解为R分量,G分量,B分量,分别在各个颜色分量上进行小波分解,然后在小波变换域上对所有图像的各个颜色分量的小波分解系数运用加权平均的融合规则,最后做小波反变换得到融合图像.而基于HSV或YIQ色彩空间时,首先要把多聚焦彩色图像转换到HSV或者YIQ色彩空间,然后运用与RGB色彩空间相同的融合方法,最后做小波反变换和色彩空间反变换得到融合图像,实验结果证明,小波分析在多聚焦彩色图像的融合中依然能发挥极好的作用,基于HSV色彩空间的多聚焦彩色图像融合会出现颜色失真,基于RGB和YIQ色彩空间都能取得很好的融合效果,相比之下,基于YIQ色彩空间更能取得较好的融合效果.     

基于变换域特征提取和模拟退火法特征选择的人脸识别

为了提高人脸识别系统的性能,提出DWT双边子带频域特征提取和模拟退火优化算法的特征选择。首先,运用DWT、DFT和DCT组合变换,用于人脸图像表情、姿态、平移和光照不变特征的有效特征提取。人脸图像DWT变换后,选择近似系数分量和水平系数分量[CA CH]为小波特征,经DFT变换后,利用四椭圆模板取出DFT低频高幅值系数,经DCT压缩得到人脸图像的特征系数。其次,利用模拟退火优化算法进行特征选择,在特征系数空间搜索特征子集进行人脸识别。实验仿真说明了该方法的有效性。     

基于混沌的织锦图案彩色分量水印嵌入算法

数字水印作为图像版权保护和内容认证已成为多媒体信息安全研究领域的一个热点。利用混沌序列对图像信号加密和解密的方法,给出了基于混沌特性的彩色图像数字水印算法,该算法选择彩色图像的YIQ色彩空间,将原始图像Y分量进行二级离散小波变换(DWT),水印图像进行一维Logistic置乱加密后嵌入到原始图像Y分量的低频子带中,其算法具有水印嵌入信息量大和隐蔽性好的特性。实验结果表明,算法对滤波、剪切和噪声攻击具有较强的鲁棒性。     

一种基于HVS的变换域数字水印算法

以离散余弦变换(DCT)、离散小波变换(DWT)、静态图像压缩编码为基础,依据人眼视觉特性(HVS),提出了一种将二维数字水印信息(灰度图像)经过压缩编码变换后,嵌入到经DWT和DCT变换的原始载体图像的数字水印算法.实验结果表明,此算法对叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、旋转变换等攻击均具有较好的鲁棒性.     

基于二维小波变换的双彩色图像数字水印算法

在一般水印研究的研究上，提出了一种基于离散小波变换（DWT）的双彩色图像水印算法（DCIW），通过不同色彩空间的相互转换，利用二维DWT变换对图像进行多尺度分解，将彩色数字水印图像植入彩色图像中，并通过滤波过程，能将彩色水印图像完整地抽取出来，通过多项实验证明，该算法对剪切、有损压缩、平滑、放缩等操作均具有较强的鲁棒性。     

一种DWT和DCT相结合的数字图像水印算法

提出一种DWT变换和DCT变换相结合的灰度图像数字水印算法。对二值水印图像进行置乱和混沌加密处理,将水印图像序列调制成正负序列。在水印的嵌入过程中,对载体图像进行小波变换,提取出其低频系数矩阵,将低频系数矩阵划分成4×4大小的子块,针对各子块进行DCT变换,采用正负量化的方法进行水印的嵌入。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、加噪、剪切和滤波等攻击,具有良好的抵抗能力,鲁棒性较好。     

基于提升小波和图像融合的数字图像隐藏技术

提出了一种基于提升小波变换的彩色图像融合算法.首先阐述提升小波变换的基本原理,然后根据人眼的视觉特性,将彩色图像变换到YIQ颜色空间,运用不同融合规则进行融合.对I和Q 色彩分量采用改进的混沌序列来代替融合参数融合,对Y分量采用自反馈法得到其最终优化融合结果,最后由三分量融合结果变回到 RGB颜色空间,在该图像融合方法的基础上,给出了针对相同大小图像的数字图像隐藏的方法,在图像融合过程中,用改进的混沌序列来代替融合参数,使得该方法具有很好的安全性.实验表明,该方法具有较好的效率和安全性.     

余弦与小波变换在图像压缩中的比较

基于变换域编码中应用最广的是离散余弦变换(DCT)和小波变换(DWT).小波的迅速发展给传统DCT提出了严峻考验.DCT算法有新发展:内嵌法、策略性重组的引进使其具有类似小波的特性,如ESDCT在对某些图像压缩还优于小波的SPIHT,故DCT的优良特性使其在图像压缩中仍然有广阔的应用前景.实际上,变换域压缩的主要因素在于量化器与熵编码器,DCT与DWT各有优势,在应用中可根据不同需要进行合理的选择. 更多还原     

DCT压缩域的图像检索技术

针对离散余弦变换(DCT)压缩域中的图像检索算法存在的问题,提出了一种新的检索算法. 利用DCT块中系数的分布特性,构造边缘空间分布图,采用一种边缘空间分布特征矢量来对图像内容进行描述. 同时,考虑到DCT块中的能量对最终检索结果的影响,又采用每类边缘分布图中DCT块的能量和作为图像的另一种特征. 该算法不需要完全解压缩,计算复杂度低,不仅考虑了DCT块的空间分布,又考虑了块内的能量分布,避免了由于DCT块统计分布信息相同而能量不同而造成的误检漏检情况. 实验结果表明该算法具有较好的检索性能.