基于图像的信息隐藏与隐写分析技术研究

信息隐藏和隐写分析技术在近些年取得了很大的进展,成为了信息安全领域的一个研究热点问题。信息隐藏是利用了人类的感觉器官对数字信号的感觉冗余,从而将一个信息隐藏在另外一个载体信息之中,但是并不影响载体信息的基本特征。而隐写分析则是为了检测、判断数字媒体中是否包含有隐藏信息。信息隐藏与隐写分析二者互为动力、相互制约构成了信息隐藏技术中的矛盾。本文主要阐述了信息隐藏的原理、技术以及经典算法,之后对其存在的问题及难点进行总结和展望。     

基于DCT变换的图像压缩算法在FPGA上的实现

JPEG压缩在侦察图像传输处理中具有非常广泛的应用,本文介绍了一种基于FPGA可编程逻辑器件的JPEG静态图像压缩算法,重点分析了离散余弦变换的设计方法,对压缩编码进行了仿真和压缩实验,结果表明基于FPGA的图像压缩具有更好的实时性.     

基于混沌序列的鸡尾酒算法

在分析了混沌序列统计特性的基础上,提出基于混沌序列的鸡尾酒算法。采用一维混沌映射生成的混沌序列二值化后截取合适的长度即可得到性能良好的数字图像水印信号,提高了安全性。利用视觉特性将水印值正向和负向调制叠加在宿主图像大于各域值的小波系数上,具有很强的鲁棒性。为实现水印信号透明性和鲁棒性的最佳均衡,水印嵌入时采用了一种自适应水印强度的控制方法。由实验结果可知,本算法对各种常见的攻击均有很强的抵抗能力。     

基于ICA和DCT的标注水印盲提取算法

标注水印为数字多媒体的便捷使用提供了一种新的途径.提出了1种结合独立分量分析(ICA)和离散余弦变换(DCT)的数字图像标注水印盲提取箅法.该算法先将载体图像重采样成2个极为相似的子图,再分别将其分解成互不重叠的8×8子块,并进行离散余弦变换,接着将经过置乱后的水印嵌入到余弦变换的中频系数上,最后进行逆余弦变换得到嵌有...     

基于三维DCT变换的NURBS模型鲁棒数字水印嵌入算法

随着计算机多媒体技术的快速发展,如何保护数字产品不被复制、盗用、篡改已成为信息安全领域中亟待解决的问题,数字水印技术成为解决该问题的一种新方法.本文基于三维离散余弦变换(3D-DCT)技术和扩频通信技术提出非均匀有理B样条(NURBS)曲面模型鲁棒水印嵌入算法.算法将原始水印利用扩频通信技术生成能够直接嵌入的水印信息;利用NURBS控制点作为水印嵌入对象,在3D-DCT变换域内实现水印嵌入.该算法嵌入的水印信息具有不可见性,能够抵抗节点插入、节点删除、节点细化、次数提升和仿射变换(平移、旋转、缩放)等NURBS模型常见攻击.仿真实验验证了算法的有效性.     

基于Walsh序列扩频的图像信息隐藏

为了提高在高噪声条件下信息隐藏的可靠性,提出了一种将Walsh序列用于信息隐藏的嵌入算法,利用5-32Walsh序列的特性,以多位二进制信息为单位对嵌入二值图像进行扩频调制,然后将调制信号替换载体图像离散余弦变换域的低频系数.Walsh序列的应用使算法可以采用较长的扩频序列,从而提高了鲁棒性.实验表明,该算法在低信噪比的信道条件,具有较强的优势.     

快速DCT算法在视频控制器上的研究

为了提高防空警报视频控制器视频信号处理的速度和效率,在分析了快速离散余弦变换(DCT)变换理论的基础上,设计并提出了基于H.263的快速压缩算法。在H.263编码算法复杂度增加很少的情况下,利用高性能DSP芯片实时实现了压缩算法的优化,有效地降低了整个模块的运行时钟数。实验结果表明,在防空警报视频控制器的信号处理中,优化算法实现了对采集数据的高度压缩,且压缩、解压缩的速度快,提高了整个系统的运行速度。     

一种基于DCT量化的视频水印算法

图像水印技术已经得到了一定的发展,但数字视频水印的研究仍是一个难点。为了更好地保护视频数据的版权,提出了一种新的视频水印算法。对图像帧的亮度分量其进行分块,每块进行离散余弦变换,把水印数据通过正负量化嵌入到各分块的低频系数中去。为增强算法的安全性,将原始水印图像和随机二值图像作为细胞神经网络（CNN）的输入,输出的图像再被用来进行进一步嵌入操作。载体视频中的部分图像帧被用来进行多次水印嵌入。实验结果表明该方法具有较好的鲁棒性,而且算法简单,便于视频实时处理。     

OFDM系统中基于DCT的信道估计迭代算法

提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的正交频分复用系统(OFDM)的信道估计算法。该算法是一个迭代过程,首先计算导频子载波处的信道响应,然后通过DCT变换域的低通滤波器有效地抑制了加性高斯白噪声(AWGN)和载波间干扰(ICI)的影响,全部子载波上的信道估计由扩展的离散余弦逆变换(EIDCT)得到。利用DCT的特性,该算法消除了基于离散傅里叶变换(DFT)的信道估计方法中的混叠效应,使得OFDM系统在移动条件下能够很好地工作。仿真结果表明了基于DCT的信道估计迭代算法的有效性。     

MPEG-2视频码流中直流系数的错误检测和隐藏技术

本文以离散余弦变换（DCT Discrete Cosine Transform)为基础,对采用DCT编码的MPEG－2视频码流中的频域直流系数（DC Direct Coefficinet)错误进行了详尽的分析,并对其导致的视频图像的错误结果做了说明。根据图像光滑性原理,提出了DC错误的检测方法。由于其错误通常不会改变图像的细节,因此对此类错误的隐藏,本文提出了一种新的隐错算法,取代了常用的替代法和内插法,仿真实验的结果表明其效果是十分有效的,且明显优于内插算法。     

Fast computation of the discrete Hartley transform

The discrete Hartley transform (DHT) is a real‐valued transform closely related to the discrete Fourier transform (DFT) of a real‐valued spectrum which preserves some useful properties of DFT. In this paper, an algorithm is proposed to realize one‐dimensional DHT with sequence length N=2^{(2 × m)}, m?2. The proposed algorithm requires fewer multiplications than some of the algorithms in the literature. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于分段离散余弦变换的电能质量数据压缩算法实现

采用分段离散余弦变换对电能质量数据进行压缩,用小波变换对原始信号进行奇异值检测,然后以检测到的奇异值作为端点进行分段,对每段信号分别作离散余弦变换。仿真试验结果显示,谐波信号直接采用离散余弦变换的压缩效果要优于小波变换;对于短时电压变动信号,采用分段离散余弦变换的信号压缩效果要好于直接采用离散余弦变换和小波变换。     

一种有效的修正离散余弦反变换递归算法

修正的离散余弦变换及反变换在许多领域有广泛的应用,但计算量很大。本文针对修正的离散余弦反变换提出一种迭代方法,得到了一种快速有效的算法,与已有方法相比,该方法不需要区分N的奇偶性而给出了统一的递归公式,降低了硬件实现的复杂性,可以更方便的采用VLSI实现。同时,实验表明本文的方法速度更快,效率更高,更适于解决大计算量的问题。     

基于DCT系数的量化音频水印

近年许多水印算法被提出并应用到图像和视频中去,相较于人类视觉系统,听觉系统的敏感性使得音频水印的实现要难于图像视频水印。为了提高音频水印的不可见性,提出一种离散余弦变换（DCT）的量化音频水印算法,先是基于能量将原始音频分为两部分,对能量较大的部分进行分块离散余弦变换,然后对变换之后的中频系数均值采用量化索引调制（QIM）嵌入Arnold置乱后的二进制水印图片,保证水印的嵌入对原始音频的影响在听觉觉察范围之内。实验结果表明,算法具有很好的不可见性,并且对MP3压缩和噪声具有较好的鲁棒性。     

基于肤色的压缩域人脸检测方法

人脸检测在图像检测领域有许多重要的应用。随着技术的普遍使用,在压缩领域直接检测将成为检测领域一项比较有意义的工作。本文综合了人脸的肤色特征、亮度、频谱特征及结构特征,提出一种在压缩域中检测人脸的新算法。根据肤色模型、数学形态学处理检测出肤色区域,基于颜色特征人脸图像准确快速地分割出脸部的非肤色区域,然后根据压缩域中对应的交流系数(频谱特征)筛选眼睛候选区域,最后模板匹配确定人脸。本算法用于基于DCT的压缩标准,运算速度比较快,准确率比较高。     

离散分数余弦变换在碰摩声发射信号降噪中的应用

声发射信号经常淹没在各种复杂的非平稳噪声中,使得对有用的声发射的识别非常困难,因此,在声发射识别时进行信号增强成为诸多研究者的关注热点。离散余弦变换是声信号增强的有效方法。基于态函数,给出了分数余弦变换的新定义,提出三周期离散分数余弦变换方法,介绍了基于三周期离散分数余弦变换的声发射信号增强算法和改进算法的推导过程。实验数据为在转子实验台上采集的碰摩声发射信号,通过在该信号上叠加高斯白噪声和非平稳噪声来获得模拟的严重噪声污染的声发射信号,然后用增强算法及改进算法对该信号进行降噪处理和声发射信号识别。实验结果表明：两种算法对多种非平稳噪声环境下的碰摩声发射信号均能取得较好的降噪效果,且优于离散余弦变换,是声发射信号识别的有效途径。     

混沌正余弦算法在含风能电力系统经济排放调度中的应用

由于风能的随机性,含风能的经济排放调度问题变得更加复杂。因此,为了解决含风能的经济排放调度问题,将该问题描述为一个机会约束问题来处理风力发电的随机特性。基于此,提出了一种混沌正余弦算法来提供最优发电计划,以同时最小化发电成本和碳排放量。该算法利用混沌序列替代正余弦算法的随机数,避免了局部最优点的早熟收敛,提高了解的精度。然后,对比实数编码化学反应优化算法和基于二次逼近的混合人工协同搜索算法,通过2个10-unit案例仿真,验证了所提方法的有效性和准确性。最后研究了约束条件阀值水平σ对优化结果的影响,当σ增加时,风电渗透率增加,从而导致总生产成本和排放值的降低。