一种离焦模糊图像边缘检测新方法

根据离焦模糊图像的特性,提出一种新的离焦模糊图像边缘检测算法,该算法通过定义一个新的边缘检测算子,利用新算子对图像各像素进行卷积,求得各像素的梯度和方向信息,根据梯度和方向信息进行阈值化处理,得到离焦模糊图像的边缘检测图像。实验结果表明,对于离焦模糊图像,利用新的边缘检测算子进行边缘检测,能够较好地检测被模糊而弱化的边缘,检测效果符合人眼视觉感受。     

基于分类器的图像模糊边缘检测快速算法

通过对Pal King边缘检测算法的分析，提出了一种新的模糊边缘检测快速算法。首先对图像进行模糊增强，然后依据当前像素及其8-邻域像素的灰度，设计了一个分类器，通过计算相对于该分类器的模糊隶属度函数值，对像素进行边缘分类；最后锐化所得的边缘像素，剔除噪声。算法抛弃了Pal King方法中复杂的迭代运算，同时也克服了Pal King算法中对图像低灰度值边缘信息的丢失，还可以通过设置不同的参数来检测不同细节的边缘。实验结果表明，该快速算法比Pal King算法的边缘检测能力更强，同时运算速度提高了约20倍。     

人工模糊图像边缘的盲检测算法

为检测并定位数字图像篡改中常采用的人工模糊边缘操作,提出一种基于模糊集合、局部清晰度与数学形态学的人工模糊边缘检测算法。利用模糊集合对图像边缘进行提取,得到被增强的经过人工模糊的图像边缘与被弱化的非人工模糊边缘;引入局部清晰度来区分人工模糊与离焦模糊边缘点;利用数学形态学中的腐蚀运算细化掉被弱化的非人工模糊边缘,保留被增强的人工模糊边缘,实现对人工模糊图像边缘的像素级定位。通过实例验证了该算法的有效性与正确性。     

多灰度层次图像的的快速模糊边缘检测算法

模糊边缘检测算法一般是在某个灰度级附近的边缘得到增强的同时，其他一些边缘会受到抑制。为了同时增强图像中不同灰度层次的边缘信息，本文提出一种改进的快速模糊边缘检测算法。利用边缘的一般特征和图像中邻域像素的关联性，根据不同的灰度区域自适应地选取算法参数，用于对多灰度级边缘的图像进行边缘提取。本文算法简洁合理，可以检测到不同灰度层次的边缘，而且速度较快。     

一种基于模糊划分的边缘检测算法

基于信息论中最大熵原理，提出了一种新的基于模糊划分的边缘检测算法，并介绍了模糊概率和用条件概率与条件熵来定义模糊划分熵的概念以及模糊划分的原理。该算法是利用自然划分以及梯度图像模糊划分的关系，在条件概率与模糊划分熵的基础上，通过最大模糊熵原则来实现图像分割中最优阈值的自动提取，以实现图像的边缘检测。通过不同类型测试图像的边缘检测结果比较表明，该算法用于边缘检测能获得很好的效果。     

改进的模糊形态学边缘检测算法

提出了一种新的基于模糊形态学的边缘检测算法。算法结合模糊增强方法和模糊形态学边缘检测方法,使用简单隶属度函数将图像映射到模糊特征平面,利用滑动窗口技术进行模糊增强,增大边缘的灰度差,将增强后的模糊图像调整回原始区域,采用多方向模糊形态学进行边缘提取。实验结果表明该算法优于传统的边缘提取算法。     

基于RPCA的图像模糊边缘检测算法

针对传统边缘检测方法未能在抗噪性能与边缘检测精度之间取得较好的权衡的问题,利用鲁棒主成分分析模型良好的矩阵恢复能力与图像模糊边缘检测算法较佳的边缘检测性能,提出一种基于RPCA的图像模糊边缘检测算法,将图像的边缘检测问题转化为图像主成分的边缘检测问题。该算法对含噪图像进行RPCA分解,得到对应的稀疏图像和低秩图像,再用一种基于阈值的隶属函数将低秩图像转化至等效的模糊特征平面,并在该特征平面上进行模糊增强运算,最后进行空域转化及边缘提取等操作得到最终的边缘图像。实验结果表明,该算法提高了边缘定位的精度,对不同类型、不同强度的噪声均具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的图像处理。     

自适应多方向模糊形态学边缘检测算法*

提出了一种新的基于模糊增强的自适应多方向模糊形态学边缘检测算法。该算法可以适应多峰直方图分布图像的模糊边缘检测,结合了模糊增强方法和模糊形态学边缘检测方法,先使用隶属函数将图像转换为等效的图像模糊特征平面,在此基础上进行模糊增强,降低边缘模糊度,然后再转换到统一模糊区域中;最后进行多方向模糊形态学边缘提取。仿真实验证明该方法能够较好地去除椒盐噪声,并且能够检测出图像中模糊的边缘。     

基于模糊边缘检测算法的车牌定位

车牌定位是自动车牌识别系统的一个关键步骤，车牌定位结果直接影响对车牌的最终识别效果。因此为了保证实际应用中车牌的识别准确率，文中提出了一种新的车牌定位算法，该算法利用一种改进的快速模糊边缘检测算法来进行车牌图像的边缘检测，得到整个原车牌图像的边缘图像，然后基于边缘图像的丰富的边缘信息设计一个高效、准确的车牌区域定位算法，检测出车牌区域。实验结果表明：算法定位速度较快、准确度较高，具有良好的应用前景。     

适用于医学图像的模糊边缘检测改进算法

边缘检测是医学图像预处理中最重要的内容之一,系统地分析了Pal.King模糊边缘检测算法的不足,提出一种适用于医学图像的新型模糊边缘检测算法。该算法使用遗传算法对传统Otsu算法进行优化来确定阈值参数,对待测图像所对应的模糊特征平面通过基于此阈值定义的隶属函数来提取,并且对图像进行分区模糊增强和平滑处理以达到更好的边缘检测效果。仿真结果表明,针对所要处理的医学图像,与几种经典的处理方法相比,该算法能够提取出更加真实和完整的边界信息。     

基于混沌映射的小波域脆弱数字水印算法

结合小波变换技术,提出一种新的脆弱水印算法.为了提高该算法的安全性,在生成水印信息和检测水印时映射到每个小波系数,并运用混沌理论,在提取水印时实现盲检测.实验结果表明,该方法在保证水印不可见的同时,能精确验证出图像数据中每个像素点的变化,具有良好的验证功能.     

一种复合型自适应盲水印算法

提出同时嵌入鲁棒水印和脆弱水印的复合型自适应盲水印算法。鲁棒水印根据邻居特征平均值和奇偶判决法嵌入到所选择的频带中,再将水印图像分块,把分块图像的灰度均值映射为混沌初值,经过若干次迭代生成脆弱水印,嵌入到其像素灰度值的LSB平面。实验结果表明,该算法对一般的图像处理具有良好的鲁棒性,同时还能对图像篡改进行精确定位,且作为盲水印算法有良好的安全性。     

复合式的多功能数字水印算法

提出了一种鲁棒性数字水印和脆弱性数字水印相结合的复合式水印算法,具有较好的双重保护性能,即鲁棒性数字水印用于版权认证方面和脆弱性数字水印用于图像内容的保护.首先,在原始载体图像的DCT中频域上嵌入不可见水印;其次,再根据LSB算法在空域自适应地嵌入脆弱性数字水印.实验结果表明,该方法不可见性好,对一般的图像处理和攻击,如JPEG压缩、滤波、加噪声、旋转、缩放等都有良好的鲁棒性,同时还能对图像中细微的篡改进行有效精确的定位,并且作为一种盲水印算法有着良好的安全性.     

一种改进的DWT域图像篡改检测算法

改进一种DWT域图像篡改检测算法。该算法将置乱的有意义的二值水印图像利用量化的方法隐藏在载体图像Haar小波变换系数中。图像认证时,对提取的水印和原水印图像的差值图像进行反混沌置乱,再进行形态学处理,从中可以看出认证图像的篡改区域。此算法与Kunder等人提出的基于Haar小波的半易损水印算法相比,能够有效地区分JPEG压缩和恶意篡改,不需要设置阈值来区分JPEG压缩和恶意篡改,可以从水印差值图像直接看出恶意篡改的区域。     

基于带参数整数小波变换可见数字水印

构造出了带参数的整数小波,应用变型的Rijndael密码构造出了Hash函数.提出了一种基于带参数整数小波变换、离散余弦变换及变型Rijndael加密算法的可见数字水印算法.利用整数小波的参数变化,并结合Hash函数保证了水印的安全,同时使得该可见数字水印满足公开密码体制.通过理论分析和实验证明,该方法能够保证图像的质量和水印的安全,在版权保护方面具有广阔的应用前景.     

一种相移键控数字图像水印算法

根据相移键控原理．提出了一种不可逆DWT域二相相位键控数字图像水印算法．水印信号为二值图像，用不同相位的正弦信号将水印调制后嵌入到数字图像DWT变换系数中；用提取的同频率正弦信号的相位进行水印提取；该方法嵌入的水印具有非常好的安全性，且水印提取不需要原始未加水印的图像．实验结果表明该方法具有很好的不可见性；对JPEG压缩、图像加噪声和图像滤波等常见的图像处理具有极强的鲁棒性．     

基于ZUC可分离加密图像可逆水印算法

本文基于祖冲之(ZUC)算法,设计实现了一种可分离加密图像可逆水印算法,算法中内容所有者先进行图像标记并生成位置图,然后使用ZUC加密算法加密载体图像;水印嵌入者得到加密图像后根据位置图将水印信息嵌在选中像素的第7位或第8位;接收者根据加密密钥和嵌入密钥可以得到直接解密图像、水印信息和恢复图像.算法使用ZUC算法对图像进行加解密,很好地保证算法的安全性;在嵌入水印信息之前对图像进行标记,将水印信息嵌在选中的位置上;接收者在利用相邻像素相关性基础上通过一种自适应差值算法实现水印提取和图像恢复,保证恢复的载体图像和直接解密图像的质量.实验表明所提出的算法具有较高的安全性并且达到可分离的效果,同时恢复的载体图像和直接解密图像都具有较高质量.     

基于Hash函数敏感性的医学图像精确认证

为了有效地鉴定医学图像的真实性和完整性,提出了一种基于提升格式的整数小波变换和Hash函数敏感性相结合的易碎水印方法。该方法在不需要原始图像的条件下,就可以检测到图像1bit的篡改,还可以对篡改区域进行定位。与现有基于小波变换的数字水印方法相比,可以在减少计算复杂性的同时,提高嵌入水印图像的质量。而MD5算法构造的Hash函数的运用提高了水印安全性和水印检测的能力。实验结果表明,本文算法对篡改具有极强的敏感性,且整个认证过程还需密钥完成检测,安全性很高,认证过程计算简单且准确性很高。     

一种有效的DCT域盲水印算法

本文介绍了一种隐藏二值图像的数字水印算法。在算法中，采用置乱的方法增强了水印的安全性，采用纠错编码的方法增强水印的鲁棒性。该算法在图像的DCT域中完成，在很好的保证了水印的透昵性的前提下，可以很好的抵御JPEG压缩、噪声干扰和中值滤波等攻击。水印嵌入时通过一种类似奇偶量化的方法来完成的，因此可以很好的实现水印的盲提取。     

基于分块DCT的自适应视频水印算法

在以往的离散余弦变换(DCT)水印嵌入算法中,选择直流系数嵌入能增加稳定性,但也会导致水印的不可见性较差。本文在DCT直流系数嵌入法的基础上进行改进,结合人类视觉系统模型(HVS),优先选择纹理强度大的DCT分块并自适应控制嵌入强度,能较好兼顾稳定性和不可见性。改进后的算法与改进前算法相比,数字水印的安全性、鲁棒性、嵌入量、不可见性、稳定性等各方面都有较大提高。