基于人眼视觉特性的包装印刷图像水印技术研究

结合图像DCT特征和Dally拟合的HVS模型,提出了一种适合包装印刷图像的水印方案。编程仿真实验结果表明,嵌入水印后的图像与源图像几乎一样,提取的水印与原始水印几乎相同,人眼无法分辨;对含水印的图像进行了压缩和剪切攻击测试,结果表明嵌入的水印具有较好的鲁棒性和透明性;从嵌入方案上看,嵌入的水印具有不可预测性。并对含水印图像进行了抗打印和扫描攻击测试,结果表明提出的水印方案在一定的误差范围内能够检测出包装印刷品的真伪。综合实验结果表明,提出的水印方案是一种较好的、适合于包装印刷品防伪的水印技术方案。     

一种基于人眼感知特性的彩色图像压缩算法

目的研究结合人眼感知特性的彩色图像压缩技术。方法结合人眼对比度敏感视觉特性及其数学模型,基于彩色图像频谱特征,提出一种适合于彩色图像的压缩算法方案,并对图像进行3种压缩比的压缩仿真实验。结果提出的压缩算法方案在完全不影响人眼观察的情况下压缩比可达15∶1,压缩比达到64.1538∶1时,解压缩图像仍能在一定的误差范围内达到较好的视觉效果,且PSNR仍能达到30 dB以上。结论提出的压缩算法方案在保证图像压缩质量的前提下能够实现较高的压缩比,完全可以满足实际生活中彩色图像存储和传输的需要。     

一种基于YC-rC-b颜色空间和视觉特性的彩色图像水印技术

根据图像离散余弦变换频谱图特征及结合人眼对亮度和颜色的对比度敏感视觉特性,提出了一种人眼感知图像最小误差即JND阈值的计算方法,通过计算出的JND阈值,提出了一种基于YCrCb颜色空间的彩色图像水印技术方案。方案依据JND阈值筛选彩色图像的3个分量亮度图变换域频谱系数来进行水印的嵌入和提取。从水印技术方案上看,JND阈值的引入使得水印的嵌入达到最大;嵌入算法使得水印嵌入的位置具有随机性,有力地保证了水印信息的安全性。仿真实验和攻击测试表明:含水印图经压缩攻击后的图像与原始图像基本一样,提取的水印信息与原始水印基本相同;攻击后的含水印图具有较好的透明性和较高的鲁棒性。提出的基于YCrCb颜色空间和人眼视觉特性的彩色图像水印技术方案,是一种可行的、较好的彩色图像技术。     

一种基于人眼视觉特性的解压缩图像质量提高方法

目的为了提高解压缩重建图像的视觉效果和质量。方法结合人眼视觉特性和图像变换域频谱系数特征,构建了一个提升解压缩图像质量的补偿矩阵,用以在解压缩过程中对反量化系数起到补偿作用,并采用JPEG压缩算法,对3幅彩色图像进行仿真实验验证。结果在6种压缩比下,相对于JPEG技术,在解压缩重建图像过程中加入补偿矩阵后,反映提升图像质量的参数SSIM和PSNR值分别平均增加了2.5275%和11.8977%。结论该补偿矩阵有效提升了解压缩图像的质量,较好地弥补了压缩过程中因量化而导致图像质量下降的不足。     

基于视觉特性的图像压缩编码

根据图像信号的时域相关和人的视觉特性.提出了一种易于硬件实现的图像空域压缩方法.它充分利用人的视觉分辨特性和图像保真度要求,对图像采用二维亚采样、循环移位和二维内插补偿方法.完成图像信号的压缩编码和解码,对灰度图像(8 bit量化),压缩比达6倍多,恢复图像没有失真.特别是该方法与PCM、DPCM、ADPCM等方法比较.具有信道抗干扰性强,信源编码容易.算法实现简单等特点.     

基于人眼视觉特性的医学图像处理方法

在数字化X光影像仪中,医学图像经处理后供医生进行诊断用。由于图像信息是通过人的视觉来获取的,所以在图像处理中,应充分考虑人眼的视觉特性。从人眼视觉的生理特性和人的心理特性出发,对图像的灰度分辨能力和图像结构的敏感性两方面进行了探讨和测试。根据测试结果总结了视觉的有关规律,建立了相应的数学模型和具体实现方法,并实际应用于X光图像处理系统中,提高了图像质量,使人眼理寻获得所需信息,增加了医生诊断的准确性。     

基于小波与三维离散余弦变换的视频图像压缩

提出一维小波与三维DCT（离散余弦变换）相结合的视频图像压缩算法,可有效地改善XYZ压缩方法在高压缩比时的性能。该方法不涉及运动估计和运动补偿,复杂度低。实验结果表明,这种算法能快速、高质量地压缩视频图像。     

基于人眼对比度敏感视觉特性的彩色图像水印技术研究

目的研究结合人眼对比度敏感视觉特性的彩色图像水印技术。方法结合图像变换域频谱特征和人眼对比度敏感视觉特性,提出一种新的人眼感知图像误差阈值的计算方法。依据计算的阈值,设计一种新的基于人眼视觉特性的彩色图像水印嵌入和提取技术方案,并进行仿真实验和多种攻击测试。结果嵌入了水印的彩色图像与原始彩色图像及提取的水印与原始水印相比,几乎一样,人眼无法分辨。经过3种攻击测试后提取的水印信息仍清晰可见,含水印图的PSNR和提取水印的相似度值均较高;在水印方案中,将彩色图像变换到与设备无关的CIELAB颜色空间进行水印的嵌入和提取,有效地提高了水印的实用性。结论文中提出的水印技术具有较好的透明性、鲁棒性和实用性。     

一种基于人眼视觉特性的偏振图像融合方法

根据偏振参量图像之间存在的信息冗余性和互补性,提出了一种基于人眼视觉特性的偏振图像融合方法.该方法首先对线偏振度图像和偏振角图像进行基于能量特征的融合,得到偏振特征图像;然后,利用五株采样提升小波变换实现偏振特征图像和合成强度图像的融合;最后,根据人眼对局部对比度敏感的特点,采用偏振度图像对融合结果进行对比度增强处理.实验结果表明,融合后的图像不仅突出了场景的偏振信息,而且包含了丰富的强度信息,目标与背景的对比度也得到了显著增强.     

一种基于人眼视觉特性的立体图像质量客观评价方法

通过模拟人眼视觉特性中的对比度敏感函数、多通道效应以及立体感知特性,提出了一种基于人眼视觉特性的立体图像质量客观评价方法.在评价左右图像质量时,利用小波变换模拟人眼视觉特性中的多通道效应,不同空间频带的小波系数按对比度敏感函数进行加权,左右图像质量度量采用Canberra $巨离.在评价立体感知时,则通过计算原始与测试...     

基于归一化的全息水印技术

提出了一种结合了归一化技术和全息技术的数字水印技术。首先,利用归一化技术对图像作归一化运算,同时利用全息技术将水印二值图处理为全息图;其次,取归一化后图像分块离散余弦变换的中频系数,对中频系数所组成的矩阵作离散小波变换;最后将全息图嵌入到离散小波变换的低频分量中。由于图像归一化技术具有抗仿射变换的性能,同时全息技术具有很强的抗裁切的性能,所以此数字水印技术具有很强的抗仿射变换的性能,可以广泛的用于数字作品的版权保护。     

一种用于印刷图像防伪的水印算法设计与实现

阐述了基于DCT变换域的数字水印理论和算法,并根据相关理论模型,提出了一种在离散傅里叶变换中实现的、可用于印刷品防伪的数字水印嵌入算法。研究表明与传统的LSB算法和Patchwork算法相比,该算法有较好的抗攻击能力。给出了系统的水印嵌入算法和水印提取流程设计的过程。实践证明,基于DCT变换域的数字水印算法能确保水印的不可见性,并保持较好的鲁棒性,实现了印刷图像载体数字版权的保护,并可检测出用此算法嵌入印刷图像中的不可见标记。最后通过实验验证了此算法的可行性、可靠性和有效性,为印刷品版权保护提供参考和借鉴。     

基于阈值与人眼特性的小波图像压缩算法

针对图像传输数据量大的问题,通过结合小波变换的高效性与普遍性,提出了一种基于阈值与人眼特性的小波图像压缩算法,在图像的低频子带中通过结合阈值与人眼的视觉敏感度,提出了阈值保留算法;而图像的高频子带则是通过结合小波变换后各子带的方向性,并根据小波幅角的不同提出了边缘保留算法：在保证图像质量的同时减少了图像中的冗余信号。实验结果表明,新方法能够实现上述目标且具有低耗时的优势,在图像压缩领域具有较好的发展前景。     

基于机器视觉的二维图像质量缺陷检测研究进展

目的 机器视觉图像处理技术是近年在图像处理领域发展起来的一门新兴边缘交叉学科,二维图像的质量检测是印刷行业中必不可少的环节,分析基于机器视觉的二维图像质量缺陷检测流程,探索影响基于机器视觉的二维图像质量缺陷检测精度的相关因素,为后续研究印刷品的二维图像自动化检测和质量控制提供参考。方法 在此基础上,围绕图像预处理中的灰度转换、噪声过滤、固定阈值分割、自适应阈值分割、Otsu法及边缘检测,对图像配准中的基于灰度统计信息分布配准方法、基于特征的图像配准方法进行总结,然后归纳分析图像的缺陷提取和分类。结论 以实际例子对上述研究内容进行了提炼,通过图像预处理中的噪声过滤为后续缺陷提取提供清晰图像,减少伪影干扰;通过图像预处理中的灰度变换、阈值分割、感兴趣区域提取减少系统处理时间,为实现高效的缺陷检测奠定了坚实的基础;通过图像配准消除了机械振动引起的图像位置偏移,确保后续缺陷提取的准确性;通过图像缺陷提取和分类帮助印刷企业找出生产问题,提供有针对性的改进措施,可为生产高质量产品提供支持。     

一种基于小波变换的遥感图像压缩算法

为验证图像压缩算法122.0-B-0对遥感图像的有效性,在对该算法进行了较为详细的研究后,对该算法进行了软件实现,然后将该算法与JPEG2000、SPIHT算法在压缩效率及压缩速度上进行了比较.实验结果表明:该算法在较低码率下压缩性能与JPEG2000、SPIHT算法相当,在较高码率下压缩性能略微下降,但在相同码率下它的编码速度比JPEG2000快2倍左右,比SPIHT算法约快1.5倍左右,且编解码速度与码率成正比.该算法采用的编码方式相对简单,无反馈操作,可适应于不同内存大小的压缩系统,并采用分段编码有效地防止误码扩散,因此在空间飞行器上具有巨大的应用价值.     

一种基于特征相似性的印刷图像质量评价方法

目的提出一种基于特征相似性的印刷图像质量评价方法,解决客观评价印刷图像质量的方法忽略了人眼视觉的底层特征,不能与主观评价达到很好一致性的问题。方法采用能够提取视觉底层特征的特征相似性FSIM算法,应用在印刷图像质量的客观评价中,结合主观实验,对印刷图像质量加以整体评价。结果 FSIM算法的质量评分范围在0.9~1之间,在与主观评价的相关性分析上,皮尔逊相关系数(CC)为0.9490,斯皮尔曼秩相关系数(SROCC)为0.9940,平均绝对值误差(MAE)为0.0049,相较于MSE,PSNR,SSIM和MS-SSIM算法表现出更好的预测稳定性、单调性和一致性。结论实验结果表明,FSIM算法与人眼主观质量评价有着更好的一致性,更接近人类视觉系统,能够有效地进行印刷图像质量评价。     

Image compression and encryption scheme with hyper-chaotic system and mean error control

Based on a hyper-chaotic system, an image compression and encryption scheme is presented by adopting mean error control to improve the quantization compression performance of the discrete cosine transform (DCT) coefficients. The transform coefficients of DCT forming a structure similar to the sub-band can be classified and encoded. Then the image is scanned with Zigzag operation in different directions to achieve sufficiently scrambled effects. The cyclic shift matrix for image encryption is generated by the hyper-chaotic system. The four initial inputs for generating the cyclic shift matrix serve as the key. Simulation results demonstrate the security and the effectiveness of the proposed image compression and encryption scheme.