基于四元数域的彩色图像双重零水印算法

提出一种基于四元数离散傅里叶变换QDFT(Quaternion Discrete Fourier Transform)和四元数离散余弦变换QDCT(Quaternion Discrete Cosine Transform)以及四元数奇异值分解QSVD(Quaternion Singular Value Disposition)的双重零水印算法。首先将彩色图像用四元数模型表示并进行分块四元数离散傅里叶变换,通过比较各块的部分系数幅值大小产生二值序列;然后,对各原图像块进行离散余弦变换和奇异值分解,利用奇异值矩阵和左右四元数矩阵的幅值来产生另一个二值序列。将二值序列与版权信息相结合产生零水印,并将零水印在知识产权IPR(Intellectual Property Right)中心注册。实验表明,该算法对常见攻击、部分组合攻击及未来可能的一些攻击方式具有较强的鲁棒性。     

彩色图像四元数频域奇异值分解水印算法

将四元数傅里叶变换与四元数奇异值分解技术相结合并引入到对彩色图像的水印处理,提出一种基于四元数频域奇异值分解的彩色图像盲水印算法.首先对彩色载体图像进行分块并采用四元数傅里叶变换(quaternion Fourier transform,QFT)得到其频域矩阵,然后对频域矩阵中的单位小块进行四元数奇异值分解(quaternion singular value decomposition,QSVD),得到实系数奇异值,使用奇偶量化调制法将水印信号嵌入到单位小块的最大奇异值中.仿真实验结果表明,嵌入的水印分布在空域图像各彩色分量中,在不可见性以及鲁棒性的比较中优于传统的彩色图像亮度域以及独立多通道处理方法.     

基于离散四元数傅里叶变换的彩色图像信息隐藏技术

为了提高秘密信息传输的安全性,将离散四元数傅里叶变换(DQFT)应用于彩色图像的信息隐藏技术中,提出了一种在彩色图像中嵌入秘密信息的新技术。应用四元数理论把彩色图像作为一个整体进行傅里叶变换,在彩色宿主图像的DQFT变换域中实现秘密信息的嵌入。实验结果表明,该方法简单易行、保密性强,对高斯噪声和椒盐噪声及剪切、缩放等攻击具有较好的鲁棒性。     

基于四元数傅里叶梅林变换的旋转不变彩色纹理分类

提出一种基于四元数傅里叶梅林变换(Quaternion Fourier-Mellin Transform,QFMT)的旋转不变彩色纹理分类方法。该方法首先对彩色图像各分量图像进行对数极坐标变换,然后将经过变换后的3幅分量图像表示成四元数,并对其进行四元数傅里叶变换(Quaternion Fourier Transform,QFT),最后对幅度谱分别统计其环形特征量和楔形特征量作为纹理分类的特征向量,利用最近邻分类器进行分类。实验结果表明,本文提出的方法分类准确率更高,且具有良好的旋转不变纹理分析性能。     

基于四元数分数阶方向微分的图像增强

根据已有的四元数和分数阶微分的知识,以及它们在现代信号处理中的应用,推导出一种新知识:四元数分数阶方向微分,并将其应用于图像增强.该方法首先将一幅彩色图像用一个四元数函数表示,给出四元数函数的分数阶方向微分的定义和计算方法,继而推导出沿八个方向的四元数分数阶方向导数的数值计算模板,并根据八个方向的分数阶导数求出图像平面...     

基于四元数的双彩色图像盲水印算法

提出一种基于四元数的双彩色图像盲水印算法。对载体图像和水印图像分别进行离散四元数傅里叶变换后,对水印图像频域的低频、中频和高频系数做混沌置乱处理,并利用脉冲编码调制方法,在载体图像的低频、中频和高频嵌入置乱后水印的相应频带系数,通过逆离散四元数傅里叶变换得到嵌入水印的图像。实验结果表明,该算法保证水印具有较高的透明性,对剪切、叠加噪声、JPEG压缩等常见的攻击具有较好的鲁棒性。     

一种新的彩色图像盲水印算法*

在探讨了四元数及四元数矩阵奇异值分解性质的基础上,用四元数矩阵来表示彩色图像,彩色图像的每个像素用一个四元数来表示,从而实现了将彩色图像的各个分量作为一个整体进行运算的思想;对彩色图像的四元数矩阵奇异值分解后的性质进行了研究,得出将四元数矩阵分解的方法用于彩色图像水印的嵌入和提取的可行性,并提出一种基于四元数矩阵奇异值分解、旋转和共轭运算的彩色图像盲水印算法进行验证。通过实验和对比表明,该算法具有良好的性能,能较好地抵抗常见的攻击。     

基于多层小波阈值函数的彩色图像边缘检测

针对彩色图像边缘检测中RGB颜色空间分量之间高的关联性会导致部分色彩信息未能被有效识别、检测及抗噪性低,提出一种多层小波阈值去噪函数的彩色图像边缘检测方法。采用改进的小波阈值去噪方法对彩色图像进行去噪预处理;运用四元数思想构建四方向特征矩阵求解Canny算子梯度幅值和幅角;进行非极大值抑制和自适应双阈值处理得到最终边缘检测图像。实验表明,该算法能够较好地获取彩色图像边缘信息,并有效降低漏检率和错检率,增强了自适应性,提高了边缘检测中边缘的连续性和抗噪性。     

基于四元数Gabor滤波的彩色纹理特征提取

现有的彩色图像纹理特征提取方法是将彩色图像转换为灰度图像或者对彩色图像进行分通道处理,这样的处理方法会丢失原图像的颜色信息和各通道间的相关性,导致特征图像的纹理特征和原图像的纹理特征差异较大。基于上述问题,提出了一种四元数Gabor彩色纹理特征提取方法。首先,根据Gabor滤波和四元数欧拉公式,推导出四元数Gabor滤波,并将彩色图像用四元数矩阵表达;其次提出四元数Gabor滤波卷积算法处理彩色图像,得到多尺度多方向的彩色纹理特征图像;最后对得到的彩色纹理特征图像进行Tamura统计特征的提取。实验结果表明,该方法可以很大程度地保留原图像的粗糙度、对比度和方向度等纹理特征,同时可以提取到原图像的颜色信息。在转化为灰度图像后,该方法在保留粗糙度、对比度和方向度等纹理特征方面优于传统Gabor方法和LBP方法。     

基于四元数双谱切片的彩色图像配准算法

针对几何及颜色空间上均存在相似变换的两彩色图像的配准问题,提出一种四元数域双谱切片表达式。该表达式是对复数双谱切片对应的时域形式进行四元数傅里叶变换得到的结果,具有平移不变性,可用于两彩色图像旋转和尺度缩放的求解。仿真结果表明,与复数双谱切片法相比,四元数双谱切片法的抗干扰性更好,误差基本只有前者的一半。     

基于离散四元数傅里叶变换的彩色图像质量评价

彩色图像质量的评价在图像数据的采集、压缩、存储、传输等方面具有重要意义。然而传统的评价方法往往因损失部分彩色信息或者忽略彩色图像的整体性,导致其结果不能很好地与主观结果保持一致,因此提出一种彩色图像客观质量评价方法。将彩色图像表示成四元数矩阵,并对其进行离散四元数傅里叶变换;根据人眼视觉系统特性对频域进行非均匀分块,计算失真图像和参考图像之间的幅值相似度和相位相似度;采用熵值法综合考虑两者对图像质量的影响,获得表示整体图像质量的指标。最后,使用图像数据库针对高斯模糊失真进行相关性分析,以验证方法的可行性和有效性。实验结果表明,客观评价能较好地与主观评价保持一致,且对于3个数据库的性能表现稳定,算法性能总体上优于对比方法。     

抗强剪切攻击的四元数彩色图像零水印算法

针对现有彩色图像零水印算法对存在信息量丢失的各种攻击(如剪切、行列移除、 涂抹等)的不足,提出一种基于非负矩阵分解(NMF)和四元数实矩阵的彩色图像零水印算法。该 算法首先提取彩色图像的3 个分量(R、G、B)并将各分量进行NMF 分解;其次将分解后的各系 数矩阵在版权中心进行注册,同时将原始彩色图像使用四元数实矩阵来表征,并计算实数字矩 阵的Krawtchouk 不变矩;最后,在版权中心注册Krawtchouk 不变矩特征向量;由剩余未剪切 部分的彩色图像和注册的系数矩阵共同恢复出完整的原始图像。实验结果表明：在彩色图像剪 切或涂抹面积超过80%时,水印信息仍可以正确地被提取;使用四元数彩色图像整体法表征图 像在图像类聚以及水印误检率方面的性能都要优于彩色图像三通道分别处理或直接灰度化实现 的效果。     

基于四元数小波混合统计模型的图像去噪

图像的去噪和压缩一直是图像处理的经典问题,传统的方法中很难将二者 同时兼顾。四元数小波变换是实小波、四元数理论及二维希尔伯特变换相结合的产物,是一 种新的多尺度分析图像处理工具。图像经四元数小波变换后,其小波系数不仅在尺度内具有 相关性,而且在尺度间也具有一定的相关性。文中提出一种混合统计模型,该模型包括尺度 间的二元非高斯分布模型和尺度内的广义高斯分布模型,然后运用最小均方误差（MMSE） 估计从噪声图中的小波系数恢复原图的系数,从而达到去除图像的噪声的目的。仿真实验表 明,论文方法不仅可以获得信噪比上的提高、视觉上达到明显的去噪效果,而且取得了较高 的压缩比。     

四元数矩阵正交特征向量系的求解方法及其在彩色人脸识别中的应用

针对四元数矩阵正交特征矢量系求解困难的缺点, 本文提出一种获取四元数矩阵正交特征矢量集等效、便捷的方法, 其基本思路为: 首先, 构造四元数矩阵定义于复数域的导出阵, 并利用该导出阵特征矢量空间的一种特殊的等价空间间接获取相应特征值所对应的特征矢量. 然后, 将复数矢量转换为四元数矢量, 按如此方式获取的对应所有特征值的非零特征矢量则构成原始四元数矩阵的正交特征矢量系. 同时, 本文将定义于实数域的主成分分析方法 (Principal component algorithm, PCA) 向四元数体作合理的推广, 给出详细的数学推导过程, 证明该方法的合理性及其在统计模式识别领域得以应用的可能性. 最后, 作者将彩色图像像素的R、G、B三分量作为四元数的三个虚数部分, 首次在人脸识别中引入基于四元数的彩色人脸识别方法. 较传统的基于灰度图像的识别方法, 本文方法不仅利用了人脸图像灰度值的空间分布信息, 而且充分利用不同人脸之间的色彩差异, 从而得到更多的鉴别信息.在四川大学人工智能研究所的彩色人脸库上进行的实验表明, 所提出的基于四元数的识别方法不仅大幅度提高了识别率, 而且具有较高的鲁棒性.     

Quaternion Diffusion for Color Image Filtering

How to combine color and multiscale information is a fundamental question for computer vision, and quite a few color diffusion techniques have been presented. Most of these proposed techniques do not consider the direct interactions between color channel pairs. In this paper, a new method of color diffusion considering these effects is presented, which is based on quaternion diffusion （QD） equation. In addition to showing the solution to linear QD and its analysis, one form of nonlinear QD is discussed. Compared with other color diffusion techniques, considering the interactions between channel pairs, QD has the following advantages： 1） staircasing effect is avoided; 2） as diffusion tensor, the image derivative is regularized without requiring additional convolution; 3） less time is needed. Experimental results demonstrate the effectiveness of linear and nonlinear QD applied to natural color images for denoising by both visual and quantitative evaluations.     

基于四元数和SOM神经网络的彩色图像边缘检测

针对传统边缘检测方法无法考虑到彩色图像各颜色分量的相关性,以及边缘提取效果受阈值影响的不足,提出一种四元数和自组织神经网络(SOM)相结合的彩色图像边缘检测算法。根据四元数柯西积分公式和四元数矢量积性质,构造图像的边缘特征向量对SOM神经网络进行训练,然后用训练好的SOM网络提取边缘。实验表明,该方法具有良好的边缘检测效果,并有较强的细节保持能力。