用于JPEG图像的高容量信息隐藏算法

使用JPEG图像的DCT系数作为隐藏载体，通过一种改进的量化嵌入算法提高了信息隐藏的容量．算法以基于结构相似度的图像质量指标作为图像的失真度量，以最速下降法选择嵌入算法中的控制参数，保证了数据嵌入后的图像具有较低的失真水平．实验结果表明本文提出的算法提高了信息隐藏的容量，并较好地平衡了失真和容量之间的关系．     

一种DCT域的图像自嵌入算法

文章分析了当前的一些图像自嵌入算法,指出了他们的算法不能抵御JPEG压缩的缺陷,并结合当前DCT域水印嵌入算法提出一种基于DCT域的自嵌入算法。这种算法能够抵御一定的JPEG压缩,从而拓展了图像自嵌入的应用范围。     

基于FPGA的JPEG图像数字水印系统

设计了一种基于FPGA的JPEG压缩域数字水印系统,可在JPEG图像中实时嵌入水印信息.在对水印信息作二值化和Arnold置乱预处理后,通过改进的LSB嵌入算法将水印信息嵌入到量化后的DCT系数中,经熵编码后生成JPEG压缩文件,完成JPEG压缩域的数字水印嵌入.最后,采用FPGA开发板和上位机对本文设计进行软硬件联合...     

基于直方图对的JPEG图像无损数据隐藏

提出一种基于直方图对的JPEG图像无损数据隐藏方法。该方法通过调整直方图,在JPEG图像的量化后DCT中频系数中嵌入隐藏数据。同时,能够在不需要原始图像的情况下对隐藏数据进行盲提取并无损恢复图像数据。通过设置2个阈值来选择调整的直方图对和进行调整的DCT系数块,该方法能够在嵌入大数据量的同时依然保持较好的视觉效果。     

选择排序的DCT系数对JPEG图像的可逆数据隐藏

JPEG图像压缩算法可以为使用者提供良好的压缩性能,改善图像文件重建质量,在图像和视频处理领域有着广泛的应用价值。 提出了一种可行且有效的对JPEG图像进行可逆信息隐藏的算法。在该算法中,JPEG图像中所有的8×8块中量化的DCT系数重新排列成新的矩阵,纵列为每个块的系数值,横列为同频率下的系数值。对相同频率下的系数进行模拟嵌入比特位,优先选择失真小的频率下的系数嵌入信息,直到嵌入完秘密比特流信息,同时在嵌入秘密信息时根据解码矩阵减少了无效的比特流扩展。实验结果表明,该算法在嵌入同等数量的比特流的情形下能够得到更好的JPEG图像视觉质量和更少的图像比特流扩展。     

基于DCT域结合Arnold置乱的一种盲水印算法

本文提出了一种基于DCT域的盲水印算法,对水印信息进行Arnold置乱,并结合了载体图像的纹理特征。水印嵌入机制基于载体中两个特定数的相对大小来代表隐藏信息,本文提出的方法有效的改进了两个特定数相互交换后可能对图像产生较大影响。实验表明,该算法具有较好的不可见性,对JPEG压缩、剪切和噪声等攻击方式都具有较好的稳健性。     

分块自适应JPEG图像数据隐藏算法*

为提高隐秘JPEG图像视觉质量与隐藏容量,在修改JPEG缺省量化表的前提下,针对JPEG图像提出一种自适应数据隐藏算法。该算法首先根据图像分块视觉特性确定用于数据隐藏的图像分块,然后应用LSB替换方法修改DCT域量化后AC系数以嵌入秘密数据。实验结果表明,该算法在保证较好透明性的同时,显著提高了JPEG图像隐藏容量,与其他同类算法相比,隐藏容量提高约21%。该方案可为互联网环境图像实时通信提供安全保障手段。     

一种基于奇异值分解的改进图像水印算法

数字水印作为一种新型的信息隐藏技术而成为目前业界研究的热点。本文提出了一种基于奇异值分解的图像水印改进算法。该改进算法具有如下特点：（1）在水印嵌入时，对原始图像以块为单位进行奇异值分解，在得到的奇异值中直接嵌入水印；（2）在水印提取时，不需要原始图像数据或原始水印数据。改进后的算法更加简便、快捷。实验
表明，与DCT算法相比较，本文所提出的方法在抵抗各种常规数据处理和攻击（如高斯噪声、JPEG压缩、滤波、裁剪等）方面具有良好的性能。     

一种大容量的DCT域信息隐藏算法

基于DCT（离散余弦变换）域的信息隐藏算法是目前应用最广的变换域算法,此类算法的最大不足是嵌入信息量小。通过分析DCT域隐藏算法隐藏容量少的原因,提出了一种大容量的DCT域信息隐藏算法。算法首先对载体图像进行频谱均匀化处理,然后对图像进行全局DCT变换,并将隐藏信息嵌入到载体图像的低频DCT系数上,信息嵌入采用分段量化的方法实现,提取隐藏信息时不需要原始载体图像。实验结果表明,该算法的嵌入容量大,不可感知性好。     

一种DCT域稳健的彩色图像隐藏方法*

基于YCbCr色彩系统,提出了一种稳健的DCT域彩色图像隐藏方法,可以将一幅彩色图像隐藏在另一幅公开的彩色载体图像中,并与JPEG压缩标准相兼容。在嵌入过程中,通过对彩色图像各分量值进行合理分配和标志性嵌入,可以有效地克服DCT域秘密图像提取时的严重失真问题;并根据HVS特征和模糊理论对DCT图像块进行模糊分类,实现嵌入强度的自适应变化。实验结果表明,提出的方法对嵌入过程中产生的噪声具有很强的稳健性,恢复的秘密图像的像素值最大失真误差在±1之内,在保证隐秘图像视觉质量的前提下,载体图像具有较大的数据隐藏量。     

快速JPEG图像检索方法

本文给出了一种基于归一化化转动惯量(NormalizedMomentInertia,NMI)的JPEG图像快速检索方法,其特点是直接在压缩域中利用DCT系数进行块分类,每一类分块形成一个二值索引图,统计该索引图的NMI值作为该类的一个特征,所有类的NMI特征构成了图像的一个特征序列,以此进行图像检索。本方法不需要完全解压缩,降低了计算复杂度,对图像的平移,旋转和尺度变换有较好的鲁棒性。试验结果表明这种图像检索方法具有良好的检索性能。     

DCT域图像边缘的快速提取

压缩域的图像分析处理技术已成为多媒体研究领域的一个热点。文中给出了DCT压缩域图像边缘的快速检测方法。该方法直接利用DCT非零系数计算图像边缘点,不需要完全解压缩,与传统象素域边缘检测方法相比,大大降低了计算复杂度,并且能根据需要提取不同精度的边缘图像。该方法在远程目标识别或基于边缘的Web图像检索等方面将能满足一定的实时性要求,具有较好的实用价值。针对JPEG图像,给出了边缘提取的实验结果,并与传统的象素域边缘检测方法进行了比较。     

基于A/D能量直方图的JPEG图像检索

提出了一种新的基于DCT系数的A/D能量直方图的图像检索方法，其特点是直接在DCT域中统计图像的A／D能量直方图，不需要解压缩、大大降低了计算复杂度，同时对图像的平移、旋转和尺度变换有较好的鲁棒性。试验结果表明这种图像检索方法具有良好的检索性能。     

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。     

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明性的前提下,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。     

基于人类视觉系统的小波域的数字水印算法

本文首先分析了前人的小波域数字水印算法,然后应用人眼视觉特性和离散余弦变换变换对算法进行了改进。重点论述了水印的嵌入和提取,并选取了一幅有实际意义的二值图象作为水印,通过修改中、低频系数来进行水印的嵌入。实验证明嵌入水印后的图象有更好的隐蔽性,并且对JPEG压缩、图象添加噪音、中值滤波、剪切等图象处理操作具有很强的稳定性。     

一种快速JPEG图像检索方法

给出了一种基于归一化转动惯量（Normalized Moment Inertia,NMI)的JPEG图像快速检索方法,其特点是直接在压缩域中DCT系数进行块分类,每一类分块形成一个直值索引图,统计该索引图的NMI值作为该类的一个特征,所有类的NMI特征构成了图像的一个特征序列,以此进行图像检索。本方法不需要完全解压缩,降低了计算复杂度,对图像的平移,旋转和尺度变换有较好的鲁棒性,试验结果表明这种图像检索方法具有良好的检索性能。     

基于DWT与DCT的灰度水印图像嵌入算法

图像中嵌入的多为二值水印,容量有限且抗攻击能力有待提高。为了增加嵌入水印的容量以及增强算法的鲁棒性,提出基于DWT与DCT的灰度水印图像嵌入算法。首先对灰度水印进行Arnold置乱预处理,其次对所选取的载体图像进行二级小波变换,选择第二层的逼近子带LL2与细节子带LH2、HL2、HH2依次嵌入灰度水印的高四位位平面。嵌入水印时对4个子带分别进行8×8分块DCT变换,然后采用一种改进的交换中频系数的方法将置乱后水印的高四位位平面分别嵌入所选取的4个子带,为增强算法的鲁棒性,在不同的子带由实验选择不同的水印嵌入因子。仿真实验表明,本算法抵抗图像裁剪、图像加噪、直方图均衡化、常用滤波处理、JPEG压缩等攻击的效果较好。     

DCT压缩域中图像颜色布局描述符的提取

在国际标准MPEG-7所建议的一种颜色布局描述符基础上,针对JPEG压缩图像,阐述了在DCT压缩域中,从Y、Cb、Cr颜色分量图像的各个8×8子块的直流分量中直接提取颜色布局描述符,以方便于在压缩域中根据颜色的空间分布特征进行快速的图像索引和图像检索。