具有人类视觉特性的可见水印算法

论文提出一种基于小波变换的可见水印算法,该算法利用人类视觉模型的亮度CSF和纹理敏感特性,根据主图像和水印图像的局部和全局特征,建立确定水印嵌入的拉伸系数数学模型。首先描述了人类视觉及小波分解系数分析,给出了小波系数视觉重要性权重值。把原图像和水印图像小波系数频率子带分成不同的块,基于视觉掩模对子块进行分类。利用人眼的纹理敏感特性,进一步增强了嵌入水印的图像视觉质量。仿真实验表明该算法结果良好。     

基于神经模糊控制的自适应图像水印算法

提出了基于神经模糊控制网络的新的自适应图像水印算法。该算法首先对原始图像进行小波变换,组织小波块。接着,从子块的视觉掩蔽性和能量强度两个方面,建立和训练神经模糊控制网络,得到每个小波子块嵌入水印的最优强度值。最后,根据神经模糊控制得出的最优嵌入强度,将不同强度的水印嵌入到不同的小波块中。实验结果表明,所提出的算法能抵抗各种常规的图像处理的攻击,具有较好的鲁棒性和透明性。     

基于邻域与FCM的多小波域盲水印算法

提出一种基于邻域与FCM的多小波域盲水印算法。该算法根据人类视觉系统的掩蔽性对多小波域的中频系数进行模糊聚类分 析,自适应地找到适合嵌入水印的纹理边缘子块,并结合子块的局部相关性嵌入二值水印图像。为保证增强水印的安全性和鲁棒性,在嵌入前将水印置乱,嵌入时重复嵌入水印。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、剪切、锐化及边缘锐化、椒盐噪声、滤波等常规攻击有较强的鲁棒性。     

基于GHM和FCM的自适应图像水印算法

提出一种基于GHM多小波变换域上的模糊自适应水印算法。利用多小波系数块的能量、重要系数对小波块进行分类,结合图像自身的局部特性,在多小波系数中的两个相关的细节子图像中自适应地嵌入一幅二值水印图像;为了增强水印的鲁棒性,采用冗余嵌入方法;水印的提取不需要原始图像。实验结果证明,该算法对剪切、JPEG压缩、锐化等多种图像处理具有很好的鲁棒性。     

结合FCM的小波域自适应水印算法

提出一种基于FCM 的小波域自适应水印算法。该算法对宿主图像进行二层小波分解,根据人类视觉系统的掩蔽性对小波域的中频系数进行分类并结合FCM,自适应地将二值水印图像嵌入到图像的纹理子块中,能较好地实现水印的鲁棒性和隐蔽性;在嵌入前将水印置乱,增强了水印的安全性。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、剪切、加噪、滤波等常规攻击具有较强的鲁棒性。     

基于图像特征的小波域自适应水印算法

提出了一种基于图像特征的小波域自适应水印算法。该算法选用有意义二值图像为水印,把宿主图像分成互不重叠的图像块,用分数盒维数分析各块的特征,提取特征块和次特征块,对它们分别进行一级小波分解,先将水印以不同强度自适应地嵌入到特征块的小波域低频子图中,在保证隐蔽性的前提下,再次将水印以不同强度自适应地嵌入到次特征块的小波域低频子图中,该算法较好地实现了水印的隐蔽性和稳健性。为增强水印的安全性和稳健性,在嵌入前利用Arnold迭代变换将水印置乱。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、加噪、剪切、滤波等具有较强的稳健性。     

基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法

针对小波变换的不足,根据原始图像各子块对水印信息的适应程度不同,提出一种基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法。首先,该算法采用Arnold变换对水印图像进行预处理,然后对原始图像进行小波包分解,小波包分解能够提供一种更为精细的分解方法,将频带进行了多层次的划分,最后将水印图像嵌入到小波包分解后的子带中,水印的嵌入强度和嵌入位置均根据原始图像的内容自适应地决定,这样很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾。仿真实验结果表明,算法对常见的图像攻击具有较强的鲁棒性和稳健性。     

支持向量机与奇异值分解的盲水印算法

为进一步提高水印算法的抗攻击性能,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的盲水印算法。首先对宿主图像进行DWT变换,将低频子带分成互不重叠的子块;然后利用SVM建立子块的局部相关性模型,根据模型预测结果与对应位置的低频系数值的大小关系产生特征序列,该序列与水印进行异或运算产生特征水印序列,将特征水印序列通过奇偶量化规则嵌入原始图像小波低频子带对应子块的最大奇异值。实验结果表明,该算法不仅具有较好的不可感知性,而且具有较强的抗攻击能力。     

一种自适应的DWT域数字图像水印算法

介绍了图像水印技术目前所采用的主要算法及其各自的优缺点,归纳了成功的图象水印方案必须解决的关键问题。本文提出了一种基于小波变换域的自适应图象水印算法。算法先对原始图象进行3D-DWT,并对低频子带进行小波块的划分,据小波块的分类结果自适应地调整嵌入水印的强度。     

一种基于HVS和模糊理论的小波域水印算法

提出了一种新的基于模糊理论的小波域鲁棒性水印算法,该算法利用模糊系统消除了图像块分类算法中异类块间易出现的边界,进而提高了水印载体图像的视觉质量。实验结果表明,与基于图像块分类的算法相比,该算法在保持良好鲁棒性的同时,进一步增强了水印的透明性。     

小波变换域图像水印嵌入对策和算法

稳健性是图像隐形水印最基本的要求之一.嵌入对策、嵌入公式、嵌入强度都影响水印的稳健性.提出了一个基于离散小波变换(DWT)的新的隐形水印嵌入对策.根据小波图像系数的分布特点和对小波系数振幅的定性、定量分析,水印应当首先嵌入小波图像低频系数,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序嵌入高频带.同时指出,水印嵌入到小波图像低频系数和高频系数需要用不同的嵌入公式.应用该嵌入对策,提出了一种把视觉系统掩蔽特性结合到水印编码过程中的自适应水印算法:将小波系数组织成小波块,采用一种新的方法将小波块分类,并根据分类的结果     

JPEG2000中的自适应量化研究

根据人类视觉特性和小波子带图像分布特性及子带系数对保存边缘、纹理信息的重要性程度,提出一种基于图像纹理分类的自适应量化编码算法,在同一子带内根据小波系数对保存边缘、纹理信息的重要性程度,将小波高频子带内划出平坦块、纹理块和边缘块,对其采用不同的量化间隔,并以JPEG2000为平台进行了实验.结果证明,采用该算法,可以在低码率下较好地保存图像的边缘和纹理特性的信息,重构图像的主观质量有一定的提高.     

一种基于小波域的分形图像编码改进算法

提出了一种基于小波域的分形图像编码改进算法。该算法首先将图像分解到小波域,然后根据各子图像所包含能量的大小和所代表的方向等信息,采用不同大小、形状和类别的图像块及相似块,进行分形编码。在编码过程中按照零树结构在同方向不同分辨率的各个子带图像上确定要预测的图像块,同时在同方向低一级分辨率的子带图像上寻找与其最佳分形匹配的相似块,并由各级相似块构成预测树。实验证明,这种改进算法能够大大提高分形编码的速度,并取得较高的压缩比。     

Computer-assisted pit-pattern classification in different wavelet domains for supporting dignity assessment of colonic polyps

In this paper, we show that zoom-endoscopy images can be well classified according to the pit-pattern classification scheme by using texture-analysis methods in different wavelet domains. We base our approach on three different variants of the wavelet transform and propose that the color channels of the RGB and LAB color model are an important source for computing image features with high discriminative power. Color-channel information is incorporated by either using simple feature vector concatenation and cross-cooccurrence matrices in the wavelet domain. Our experimental results based on k-nearest neighbor classification and forward feature selection exemplify the advantages of the different wavelet transforms and show that color-image analysis is superior to grayscale-image analysis regarding our medical image classification problem.     

基于Turbo码的信息隐藏技术

该文提出一种基于Turbo码的自适应水印算法。为了实现自适应嵌入水印,将原始图像分块并利用视觉掩蔽特性对图像块进行分类,根据分类的结果,将不同强度的水印分量嵌入到图像块的DCT低频系数中。实验结果表明,利用该算法实现的水印具有很好的视觉掩蔽效应和鲁棒性。     

小波变换的低频数字水印

为了使水印具有更强的鲁棒性和更广泛的适应性,提出了一种基于Haar小波基的离散小波变换（DWT）的隐形水印算法。该算法根据数字水印小波基的选择与水印鲁棒性的关系,选取Haar小波基,并根据水印长度和人眼视觉特性,自适应地把图像进行相应的小波级数分解,并对最低层逼近系数分类,根据分类的结果将不同强度的水印分量嵌入到低频系数中。实验结果表明,该算法具有不可见性,经过某些图像处理操作和JPEG有损压缩后仍是鲁棒的。     

结合边界的小波域马尔科夫模型的图像分割算法

针对基于马尔科夫随机场(MRF)的分割算法常存在边界块效应,且对整幅图像进行建模运行效率低等问题,提出了结合边界的小波域马尔科夫模型的图像分割算法,把影像的特征场建立在一系列小波域提取的边界上,并建立相应的边界标号场MRF模型,借助贝叶斯框架和SMAP准则实现分割。利用Matlab GUI实现了分割系统,通过医学图像检验,结果表明:相比于小波域分层随机场模型(WMSRF),该算法在有效区分不同区域的同时很好地保留了边界信息,提高了运行效率。     

基于小波域层次Markov模型的图像分割

针对两个状态的有限高斯混合模型逼近小波系数的不足和小波域隐马尔可夫树标号场相互独立的缺点,提出了一种基于小波域层次马尔可夫模型的图像分割算法,这种模型用有限通用混合模型逼近小波系数的分布,使有限高斯混合模型只是其一种特殊情况;在标号场的先验模型确定上,利用马尔可夫模型描述标号场的局部作用关系,给出标号场的具体表达式,克服了小波域马尔可夫树模型标号场相互独立的不足,然后利用贝叶斯准则,给出相应的分割因果算法。该模型不仅具有空域马尔可夫模型有效的递归算法的优点,同时具有小波域隐马尔可夫树模型中的马尔可夫参数变尺度行为。最后用真实的图像和合成图像同几种分割方法进行了对比实验,实验结果表明了本文算法的有效性和优异性。     

小波变换与纹理合成相结合的图像修复

目的 为了克服传统的图像修复算法在结构和纹理边界的错误修复,利用小波变换域的系数特征,探讨了一种基于小波变换与纹理合成相结合的修复算法。方法 算法先利用小波变换将待修复图像分解成具有不同分辨率的低频子图和高频子图,然后根据不同子图各自的特征分别进行修复。对代表图像结构信息的低频子图,采用FMM(fast marching method)算法进行修复;对代表图像纹理信息的高频子图,根据各子图中小波系数的特征,利用纹理合成方法进行修复。结果 分层、分类修复方法对边缘破损具有良好的修复效果,其峰值信噪比相比于传统算法提高了1~2 dB。结论 与相关算法相比,本文算法的综合修复能力较好,可以有效修复具有较强边缘和丰富纹理的破损图像,尤其对破损自然图像的修复,修复后图像质量得到较大提升,修复效果更符合人眼视觉效应。