数字视频图像质量客观测量方法的改进与实现

在传统的图像客观测试峰值信噪比的基础上,对比了重建图像与原始图像,改进了测试模糊及方块效应等关键质量指标的算法,同时提出了预处理的方案. 实用中可与图像质量主观评价的mean opinion score对应,并可用于测试与评价图像传输系统的质量.     

基于图像质量评价量的信息隐藏盲检测

为了实现数字图像中盲隐藏信息检测,通过提取对隐藏信息较敏感的图像质量评价量(IQMs)作为图像的特征向量捕获原始图像和隐藏图像之间的统计差异,选择基于径向基核函数的支撑向量机(SVM)作为原始图像和隐藏图像之间的分类器,对图像中隐藏信息的盲检测进行了研究.实验结果表明,该方法能有效地实现信息隐藏的盲检测分析.     

含时玻色系统的非厄密不变量和含时相干态

本文利用玻色子湮灭算符构造了含时单、双模玻色系统的非厄密不变量。证明了广义含时相干态为非厄蜜不变量的本征态，讨论了这些态的压缩效应交推广了广义含时相干态概念。     

基于LHA密写的信息隐藏技术设计

针对LSB密写的不足,提出了基于最小直方图失真（LHA）密写算法.介绍了LHA密写算法的理论以及详细的LHA全过程的程序,运行结果：LHA可以将秘密信息准确提取出来.当秘密信息量不太大时,LHA密写有很好的视觉隐蔽性、统计隐蔽性,它还具有密钥可选择性、对称的藏算法,从而有很好的安全性.     

一种抗JPEG压缩和掩密分析的空间域图像信息隐藏算法

如何有效对抗掩密分析是信息隐藏研究的一个重要方向。提出了一种抗JPEG压缩和掩密分析的空间域图像信息隐藏算法：首先对载体图像和秘密图像分别置乱,然后对载体图像分块,在每块子图像中重复嵌入1bit信息;提取秘密信息时,先对含密图像置乱恢复和分块,然后在每块子图像中按照多数优先的原则提取1bit信息。实验表明,该算法不仅对常见的JPEG压缩具有较好的鲁棒性,而且能有效对抗信息量估计分析。     

符合人眼视觉感知特性的改进PSNR评价方法

针对重构立体图像的视觉感知效果较好,而峰值信噪比(PSNR)值却很低的问题,提出一种基于加权滤波、隶属度函数以及滑动窗的方法来改进PSNR值,使其符合人眼视觉感知特性。实验结果表明,经本文方法改进的PSNR值与人眼视觉感知特性一致,从而提高了PSNR评价方法在立体重构图像中的通用性。     

基于混沌的图像加密隐藏方法

基于混沌系统对初始条件的敏感依赖性,而且具有白噪声的特点,本文以混沌系统产生的密钥序列对图像进行加密:并将加密结果作为隐藏信息进行图像隐藏,这种方法具有很高的安全性和实用性.仿真结果也表明该方法具有良好的密码学特性和隐秘性.     

哈密顿量显含时间的玻色系统时间演变及厄密不变量

本文研究含时耦合玻色系统的时间演化，并且发现用适当选取的厄密不变量，不仅可得到系统量子态的时间演化封闭解，而且可得到时间演化幺正算符。本文利用时间演化算符讨论了含时耦合光场的相干性。     

数字水印中二值图像信息隐藏方法研究

通过对数字水印技术和二值图像信息隐藏方法研究,给出了二值图像信息隐藏算法,有效提高了电子签章系统的安全性。     

改善数字图像质量的滤波方法研究

图像的低通滤波可以消除噪声,提高信噪比,增加图像的清晰度,并能提取图像的特征作为识别目标的模式。文章介绍了空域中均值滤波器和中值滤波器以及频域中理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器三种低通滤波器的基本原理和应用,并通过实例验证与分析用不同的方法对图像进行分析处理后所得到的实验结果,最后比较这些方法各自的优缺点。     

空域图像隐藏信息检测技术研究

隐藏信息检测技术是对信息隐藏技术的攻击技术,是对抗非法信息传播的一个重要手段,也是衡量隐藏系统安全性的一个重要手段.针对常用的数字图像隐写载体,回顾图像隐藏信息检测技术的研究进展.重点针对空域LSB替换隐写的检测与隐藏信息量估计进展,针对克服了统计不对称性的LSB匹配嵌入检测或嵌入率估计进展,以及针对调色板图像隐写的检测研究进展.对于反隐写研究的发展趋势和面临的新问题也作了讨论.     

基于多分类器多模糊积分的信息融合方法

不同模糊积分进行信息融合的结果有时可能会差别很大,为了提高多分类器融合系统的识别率,提出基于多分类器多模糊积分的信息融合方法,综合考虑多分类器不同模糊积分的融合结果来进行分类,有助于弥补采用单一模糊积分信息融合方法的不足.     

利用Fuzzy积分的系统评价及其应用

文献［１］中，对信息和法作了较好的改进，但个别大信息量评价项目仍将排除系统被选择的可能性。为此，现提出利用Ｆｕｚｚｙ积分处理系统评价问题，以进一步克服系统评价信息和法中存在的缺陷，并继续讨论它提出的实际问题。     

矩阵变换及其在图像信息隐藏中的应用研究

以图像信息安全问题为背景,介绍数字图像处理中有应用前景的数学方法：Ａｒｎｏｌｄ变换、ＦＡＳＳ曲线、Ｇｒａｙ代码、Ｃｏｎｗａｙ游戏,ＩＦＳ模型。特别对Ｔａｎｇｒａｍ算法的实验给出若干具体说明。     

基于面部定位的头肩像视觉质量评价方法

从人类的视觉生理和心理特性出发,研究图像（特别是头肩像）的视觉感受特性．结合知识基的面部定位策略,提出一种能够正确反映头肩像视觉感受的质量评价方法,并用来指导低比特率序列图像编码量化器的设计．     

基于局部标准差与显著图的模糊图像质量评价方法

为了有效地对模糊图像的质量进行评价,提出了基于局部标准差和显著图的无参考模糊图像质量评价方法。首先,针对待评价图像,利用高斯低通滤波器对其进行模糊化来构造参考图像。然后,利用图像的局部标准差和显著图两个特征在模糊化前后的变化情况,对原模糊图像的质量进行评价。最后分别在LIVE图像库和CSIQ图像库上对本文方法进行了验证,其中Pearson线性相关系数(PLCC)值分别达到了0.9315和0.9254,Spearman秩相关系数(SROCC)值分别达到了0.9258和0.8962。实验结果表明本文方法与当前公认性能优越的算法LPC-SI表现接近,且计算复杂度较低,耗时仅为其4.7%。     

神经网络模型在图像超分领域的应用研究

图像分辨率提高即超分技术是指从低分辨率图像重建相应的高分辨率图像,在医学影像等领域有重要的应用价值.传统的基于插值的方法效果不尽理想,近年来深度学习被应用于该领域.回顾了快速超分辨卷积神经网络(FSRCNN)、深度超分辨率卷积神经网络(VDSR)、超分辨率生成对抗网络(SRGAN)3种神经网络在图像超分中的应用原理,设...     

一种改进Papoulis-Gerchberg的多幅超分辨重构方法

为进一步提高拍摄图像的分辨率,提出一种改进的Papoulis-Gerchberg超分辨算法.新算法提出边缘检测方法,可以改善传统方法空间复杂度和重构图像边缘模糊的问题.新算法在原有的算法基础上融于边缘检测,针对多幅同一场景输入图像,在每次Papoulis-Gerchberg迭代过程加入坎尼检测,同时将每步的重构误差投影到下一步重构过程,降低了算法空间复杂度,能有效恢复丢失的边缘高频信息.MATLAB实验结果表明,与现有的经典超分辨重构方法相比,本算法反映图像质量的峰值信噪比和灰度标准差更高,信噪比和灰度标准差比改进前算法分别提高0.5 d B和2.5.从视觉感官上对比,重构图像整体效果也更加清楚,去除了原始重构方法图像边缘叠影现象,有效提高了原始输入图像的分辨率.     

Network-aware perceptual error concealment method for H.264 video with side information

In order to improve the video quality of transmission with data loss, a spatial and temporal error concealment method was proposed, which considered both the state information of the network and the perceptual weight of the video content. The proposed method dynamically changed the reliability weight of the neighboring macroblock, which was used to conceal the lost macroblocks according to the packet loss rate of the current channel state. The perceptual weight map was utilized as side information to do weighted pixel interpolation and side-match based motion compensation for spatial and temporal error concealment, respectively. And the perceptual weight of the neighboring macroblocks was adaptively modified according to the perceptual weight of the lost macroblocks. Compared with the method used in H.264 joint model, experiment results show that the proposed method performs well both in subjective video quality and objective video quality, and increases the average peak signal-to-noise ratio (PSNR) of the whole frame by about 0.4 dB when the video bitstreams are transmitted with packets loss.