基于分块SVD和Zernike矩的鲁棒图像水印

图像水印的抗几何攻击能力仍是目前数字水印研究中尚未很好解决的问题.本文引入Zernike矩,提出了基于分块SVD和Zernike矩的鲁棒图像水印算法.对原始图像进行预处理得到一标准图像,然后进行分块SVD.将置乱后的水印信号逐比特自适应地量化嵌入到各子块的最大奇异值中.水印的提取是水印嵌入的逆过程.采用Zernike矩估计旋转角度并旋回,以提高水印检测性能.实验结果表明,本文提出的算法的图像保真度较好,并且对缩放、旋转、剪切等几何攻击有较强的鲁棒性.     

抗几何攻击图像水印研究

研究图像数字水印安全问题.抵抗几何攻击一直是水印算法研究的难点和重点,在图像版权保护过程的研究,针对旋转、缩放和平移等几何攻击能够破坏水印检测的同步性,容易使常规水印算法检测不稳定的问题,利用图像伪Zernike矩的幅度具有旋转不变的性质,提出了一种可有效抵抗几何攻击的数字图像水印新方法.利用图像归一化技术将原始载体映射到几何不变空间内,以消除缩放、平移之影响,然后结合伪Zernike矩的旋转不变特性,计算出归一化图像的伪Zernike矩.最后选取部分低阶伪Zernike矩,并采纳量化调制策略将水印信息嵌入到伪Zernike矩幅值中.仿真结果表明,数字图像水印算法不仅具有良好的透明性,而且具有较强的抗攻击能力,为设计提供了可靠依据.     

基于SIFT和伪Zernike矩归一化的抗几何攻击水印

提出一种基于SIFT和伪Zernike矩归一化的抗几何攻击水印方案。首先用SIFT方法提取载体图像的特征点,筛选得到关键点。然后在关键点确定载体图像的方形子区域嵌入水印。嵌入时计算方形子区域的伪Zernike矩值,并对矩值作归一化处理,选择部分低阶矩幅值抖动量化嵌入水印。为抵抗几何攻击,检测前进行基于SIF关键点的几何失真校正,对校正后的图像提取水印。实验结果表明该算法对旋转、剪切、JPEG、压缩、噪声、中值滤波等攻击有很好的鲁棒性。     

一种可有效抵抗几何攻击的鲁棒图像水印算法

伪Zernike矩(Pesudo-Zernike Moments)是一组正交复数矩,其不仅具有旋转不变性、更低的噪声敏感性,而且还具有表达有效性、计算快速性以及多级表达性等特点.以伪Zernike矩理论为基础,提出了一种可有效抵抗几何攻击的数字图像水印新方案.该方案首先结合伪Zernike矩的旋转不变特性,计算出原始载体图像的伪Zernike矩;然后选取部分低阶伪Zernike矩;最后采纳量化调制策略将水印信息嵌入到伪Zernike矩幅值中.实验结果表明,该数字图像水印方案不仅具有良好的透明性,而且具有较强的抵抗常规信号处理、几何攻击等能力,整体性能优于Zernike矩图像水印方案.     

基于Zernike矩的视频对象零水印算法

针对几何攻击所导致的水印不同步问题,提出了一种结合Zernike矩和图像归一化的有效视频对象水印算法。Zernike矩的幅度具有旋转不变性,缩放和平移不变性通过图像归一化取得。水印嵌入采用零水印方案,解决了基于Zernike矩的图像重构效果不理想和重构过程中复杂度高的问题。实验结果表明,该水印算法对旋转、缩放等几何操作具有鲁棒性,同时对压缩、滤波、高斯噪声等常见的图像处理操作也具有鲁棒性。     

基于DWT-DCT和Zernike矩的灰度级鲁棒性水印算法

鲁棒性是数字水印极为重要的指标.目前大多数文献中的鲁棒性水印方案对常规信号处理攻击均具有良好的鲁棒性,但抗几何攻击的鲁棒性相对较弱.提出了一种新的灰度级鲁棒性水印算法,对常规信号处理攻击和几何攻击均具有良好的鲁棒性.水印算法的鲁棒性由以下3方面获得:1)选择载体图像的内切圆盘作为Zernike矩的计算域,选择内切圆盘的内接正方形作为水印的嵌入区域.2)在载体图像嵌入区域的层叠DWT-DCT域嵌入水印,获得对常规信号处理攻击的强鲁棒性.3)保存原始含水印图像的2个Zernike矩作为校正几何攻击的参数,获得抗几何攻击能力.实验结果表明,该水印算法嵌入容量大,不仅对大角度旋转和大尺度缩放等几何攻击具有很好的鲁棒性,而且可以有效地抵抗有损压缩和常规信号处理攻击.     

基于局部Zernike矩的RST不变零水印算法

旋转、缩放和平移(RST)等几何攻击能够破坏水印检测的同步性,使得水印检测失败。针对此问题,提出了一种基于图像局部Zernike矩的RST不变零水印算法。Zernike矩的幅度具有旋转不变性,再结合图像归一化,使其具有缩放和平移不变性。由于Zernike矩的图像重构效果不理想且重构过程中复杂度高,因此水印嵌入选择零水印方案。实验结果表明,该算法对旋转、缩放和平移(RST)的攻击具有很好的鲁棒性,同时对JPEG压缩、加噪、滤波等常见的图像处理操作也具有很好的鲁棒性。     

基于非下采样Contourlet变换和伪Zernike矩的水印算法

针对水印嵌入伪Zernike矩信息量小的不足,设计一种基于非下采样Contourlet变换和伪Zernike矩的水印算法.算法首先将水印信息量化调制嵌入原始图像的非下采样Contourlet变换域低频区域,然后计算伪Zernike矩进行几何校正.实验结果表明,该算法在具有较大的水印嵌入量的同时,对常见图像处理和几何攻击具有较好的鲁棒性.     

基于伪Zernike矩和Contourlet变换的抗几何攻击图像水印算法

在研究Contourlet变换和伪Zernike矩理论的基础上,提出了一种新颖的抗几何攻击数字图像水印算法。该算法首先 用Contourlet变换处理 原始图像,提取出图像的低频区域;然后依据人眼的视觉特性以及嵌入水印前、后系数的相关性,采取量化调制伪Zernike矩的幅值将数字水印信息嵌入图像的低频区域中。其无须借助于原始图像,就能进行水印提取,实现真正的盲检测。实验结果表明,该算法对平移变换的抵抗力最强,对旋转和缩放也有很好的抵抗力,而且经过JPEG压缩之后,数字水印也不会失真。     

伪Zernike矩归一化的抗几何攻击图像水印

以改进的伪Zernike矩相关知识为基础,提出了一种改进的抗几何攻击的数字水印算法。该算法首先计算载体图像的伪Zernike矩,然后对其进行归一化处理。最后选择部分低阶矩幅值量化嵌入水印。实验结果表明该数字水印算法不仅可以抵抗常规的数字信号处理,而且较基于伪Zernike矩的抗几何攻击的数字水印算法有对旋转和缩放的联合攻击具有较好的抵抗能力。     

基于Zernike矩、粗集和神经网络的数字识别方法

针对无指针式表盘的数字判读问题,提出一种基于Zernike矩和粗集预处理的神经网络数字识别方法。该方法首先利用Zernike矩的旋转不变性特征提取数字图像特征,再对所提取的Zernike矩进行基于粗集的特征约简,约简后的信息输入到训练好的神经网络进行识别。通过实际的表盘分割截取的带旋转的数字识别中试验,结果表明该方法具有识别率高,速度快的特点,具有较高的实时价值。     

A novel approach to the fast computation of Zernike moments

This paper presents a novel approach to the fast computation of Zernike moments from a digital image. Most existing fast methods for computing Zernike moments have focused on the reduction of the computational complexity of the Zernike 1-D radial polynomials by introducing their recurrence relations. Instead, in our proposed method, we focus on the reduction of the complexity of the computation of the 2-D Zernike basis functions. As Zernike basis functions have specific symmetry or anti-symmetry about the x-axis, the y-axis, the origin, and the straight line y=x, we can generate the Zernike basis functions by only computing one of their octants. As a result, the proposed method makes the computation time eight times faster than existing methods. The proposed method is applicable to the computation of an individual Zernike moment as well as a set of Zernike moments. In addition, when computing a series of Zernike moments, the proposed method can be used with one of the existing fast methods for computing Zernike radial polynomials. This paper also presents an accurate form of Zernike moments for a discrete image function. In the experiments, results show the accuracy of the form for computing discrete Zernike moments and confirm that the proposed method for the fast computation of Zernike moments is much more efficient than existing fast methods in most cases.     

主成分分析在图像Zernike矩特征降维中的应用

首先介绍了图像特征向量维度过高的问题以及图像特征降维处理。在讨论Zernike矩基本概念以及图像Zernike矩形状特征向量表示的基础上,指出Zernike矩特征向量一般都是高维的。在介绍主成分分析方法的基础上,指出可以将其应用到Zernike矩特征向量的降维中,并给出了降维的处理过程。最后的实验结果证明了该方法的可行性。     

图像挖掘中基于Zernike矩的形状特征描述与评价

在图像挖掘中，最关键的步骤是提取图像特征并对之进行描述和评价；在介绍Zernike矩的基础上，指出可以使用Zernike矩集描述图像的形状特征；根据Zernike矩逆变换，可以得到基于Zernike矩形状特征集的图像重构技术，从而通过重构图像与原图像的相异度和重构率来对Zernike矩特征集描述图像形状特征的精确度进行评价；实验结果证明了基于Zernike矩描述图像形状特征与基于图像重构进行评价的可行性。     

Practical fast computation of Zernike moments

The fast computation of Zernike moments from normalized gometric moments has been developed in this paper,The computation is multiplication free and only additions are needed to generate Zernike moments .Geometric moments are generated using Hataming‘s filter up to high orders by a very simple and straightforward computaion scheme.Other kings of monents(e.g.,Legendre,pseudo Zernike)can be computed using the same algorithm after giving the proper transformaitons that state their relations to geometric moments.Proper normaliztions of geometric moments are necessary so that the method can be used in the efficient computation of Zernike moments.To ensure fair comparisons,recursive algorithms are used to generate Zernike polynoials and other coefficients.The computaional complexity model and test programs show that the speed-up factor of the proposed algorithm is superior with respect ot other fast and /or direct computations It perhaps is the first time that Zernike moments can be computed in real time rates,which encourages the use of Zernike moment features in different image retrieval systems that support huge databases such as the XM experimental model stated for the MPEG-7 experimental core.It is concluded that choosing direct copmutation would be impractical.     

改进后的Zernike矩在文物图像检索中的应用

Zernike矩作为一种基于区域的形状描述子,具有良好的旋转不变性,能够很好地提取图像内部的形状信息,广泛应用于基于内容的图像检索(CBIR)、图像描述、物体定向及模式识别等各个领域.介绍了Zernike矩的定义和基本特性,并对Zernike矩算法提出了改进,使其具有较好的比例不变性,最后讨论了Zernike矩在基于内容的文物图像检索系统中的应用,同时给出部分实验数据和实验结果.     

Invariant image recognition by Zernike moments

The problem of rotation-, scale-, and translation-invariant recognition of images is discussed. A set of rotation-invariant features are introduced. They are the magnitudes of a set of orthogonal complex moments of the image known as Zernike moments. Scale and translation invariance are obtained by first normalizing the image with respect to these parameters using its regular geometrical moments. A systematic reconstruction-based method for deciding the highest-order Zernike moments required in a classification problem is developed. The quality of the reconstructed image is examined through its comparison to the original one. The orthogonality property of the Zernike moments, which simplifies the process of image reconstruction, make the suggest feature selection approach practical. Features of each order can also be weighted according to their contribution to the reconstruction process. The superiority of Zernike moment features over regular moments and moment invariants was experimentally verified