基于变换域的纹理防伪标签自动鉴别算法

研究纹理防伪标签自动识别问题,由于纹理防伪标签人眼鉴别比较困难、耗时较长,不能实现自动鉴别的问题,提出一种基于变换域的纹理防伪标签自动鉴别算法,用于实现纹理防伪标签的自动鉴别,可自动鉴别标签真伪.首先对纹理防伪标签图像进行DWT和DFT,在变换域中提取一个视觉特征向量,并存入数据库,最后通过特征向量之间的归一化相关系数来鉴别.如何提取一个抗几何攻击的特征向量是算法的难点.实验结果表明,改进方法可以有效抵抗几何攻击,可实现纹理防伪标签的自动鉴别.与现有的纹理防伪技术相比,改进算法可减小占据的数据库存储空间,缩小鉴别时间,有更好的灵活性和实用性.     

基于DCT和SVD的图像哈希水印算法

为使频域水印技术更好地应用于数字图像的版权保护,提出一种基于离散余弦变换和奇异值分解相结合的图像哈希水印算法。利用DWT变换提取载体图像的低频系数矩阵构造水印;对载体图像进行分块DCT变换,提取每个子块的低频系数;对低频系数所组成的矩阵进行SVD变换,在对角阵上嵌入水印;对频域系数进行逆变换得到含水印图。将已有算法和当前所提出的算法进行对比,实验结果表明,所提水印算法具有良好的不可感知性和鲁棒性。     

基于DCT域和纹理复杂度的图像水印算法

水印的鲁棒性受背景、纹理、边缘等条件影响较大。为此,提出基于离散余弦变换(DCT)域和纹理复杂度的图像水印算法。对水印信息进行预处理,计算每个图像块的方差并将其按大小排序,对各子块进行离散余弦变换,计算变换后每个图像块的方差并将其按大小排序,根据中频系数将经过方差值排序的水印图像块嵌入载体图像中。测试结果表明,该算法比原始基于DCT的水印算法具有更好的鲁棒性和图像可见性。     

基于图像纹理特性的DCT域数字水印算法

提出了基于图像纹理特征的自适应水印方案。水印嵌入因子是由图像的纹理特征确定,可在满足水印特性的前提下,增加水印的嵌入容量。实验验证了这一论点。     

基于离散小波变换和感知哈希的加密医学图像检索算法

针对加密存储在云服务器的医学图像安全检索问题,提出基于离散小波变换（DWT）和感知哈希的加密医学图像检索算法。首先结合Henon映射的特点对图像进行频域加密运算;然后,对加密医学图像进行小波分解,得到逼近原图的子图;其次,根据离散余弦变换（DCT）的特性,通过比较DCT各系数与系数均值的关系得到图像的感知哈希序列;最后通过比较感知哈希序列之间的归一化相关系数来实现对加密医学图像检索。与基于非负矩阵分解（NMF）的哈希算法相比,所提算法在高斯噪声下检索精度提高了近40%,且在JPEG压缩攻击、中值滤波攻击、缩放攻击和扭曲攻击下检索精度与之相差无几。实验结果表明,所提算法对于常规攻击和几何攻击具有较好的鲁棒性,同时降低了图像加密的时间复杂度。     

基于图像正则化和DCT变换的感知哈希技术

图像感知哈希技术是一门较新型的技术,哈希提取过程的关键步骤是特征提取,传统的基于DCT变换的感知哈希技术抗几何攻击能力较差。试图在图像生成哈希之前,将几何形变对图像的影响去除,首先将图像进行正则化,使图像具有几何不变性,然后再进行DCT特征系数提取,最后通过量化、编码生成最终哈希。该算法可以抵抗任意的仿射变换。     

基于感知哈希的图像内容鉴别性能分析

感知哈希能有效地区分不同内容的图像,常用于检测盗版或重复的图像内容鉴别应用中.针对已有的对感知哈希的图像内容鉴别应用研究主要集中在算法设计上,缺少对其性能评价的理论方法的问题,提出从理论上评价内容鉴别性能的方法.该方法基于一类图像感知哈希算法的抗碰撞特性建立了内容鉴别的判定模型,并定义内容鉴别的性能公式,最后推导出统计学上的函数作为性能评价指标.实验结果表明,文中方法能很好地估计感知哈希在内容鉴别应用中的性能.     

基于DCT扇形划分的压缩感知图像处理

提出了一种改进的DCT扇形划分的压缩感知方法。为了进一步提高图像重建质量,降低重建时间,使用扇形划分的形式保留低频带系数,利用不同采样率分别对中/高频带系数进行测量。利用正交匹配追踪算法（OMP）对中/高频系数进行恢复,进行DCT反变换重构图像。实验证明,在压缩率较小时,与单层小波等方法相比,该方法的重建效果得到明显提高。     

基于DWT和DCT的自适应水印算法

提出一种基于离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)的水印算法。通过Torus置乱保证了水印信息的安全性,用Zig-Zag扫描形成一维水印序列。对原始图像DWT,分解出其逼近子图,对以低频信息为主的逼近子图进行分块DCT。根据视觉掩蔽特性对图像块进行分类,不同的分类结果嵌入不同强度的水印分量到中频系数中,达到自适应的目的。实验结果表明,水印信息在噪声干扰、图像处理、图像压缩以及各种人为恶意攻击条件下具有很好的鲁棒性,同时满足水印的不可见性。     

基于视频会议系统的DCT和Inverse-DCT算法研究及实现

视频图像压缩是视频会议系统能否提供良好性能的关键技术之一.要想最大限度地利用有限的网络带宽,在视频图像传输前,必须在不严重降低图像质量的前提下,采用合适的压缩编码算法对视频图像进行压缩.离散余弦变换DCT(Discrete Cosine Transform)被认为是优秀的视频图像压缩算法之一.首先,以视频会议系统应用为背景,简单介绍了DCT和反向离散余弦变换IDCT(InverseDCT)算法、公式及其相关;其次,以VC++为工具,以个人笔记本电脑为平台,实现了DCT和IDCT算法,给出并且分析了部分应用程序代码;最后,做了视频图像压缩的仿真实验.     

结合图元与感知哈希的手写输入简笔画识别

目的 为了克服手写输入中随意性强和自由度大的缺陷,同时兼顾简笔画的整体属性和局部特征,提出一种基于图元识别与感知哈希技术相结合的手写输入简笔画二级识别算法。方法 首先提取笔画的几何特征、笔序特征及结构特征且进行识别,然后查找由图元信息、笔画结构信息和笔序信息构成的简笔画语义库,完成由规则的几何图元构成的简笔画识别;若未被识别,则生成简笔画图像,利用感知哈希技术完成简笔画图像的识别。结果 基于本文提出的简笔画识别方法,实现了对样本库中150种简笔画对象的识别,平均识别率为82.6%。结论 实验结果表明,对于不同用户手写输入的任意样本库中的简笔画,该方法具有较高的识别率,此外,还可以通过在简笔画语义库和样本库中增加简笔画的种类等方式实现对更多种类简笔画的扩展识别。     

基于视频感知哈希的视频篡改检测与多粒度定位

为了对被篡改过的视频进行准确快速的篡改检测与定位,引入人类视觉可计算模型,提出一种多层次、多粒度的视频篡改快速检测与定位算法.采用随机分块采样技术,提取视频结构感知特征及视频图像时域感知特征,利用哈希理论的单向摘要特性量化感知特征,获取视频摘要哈希.通过应用相似度矩阵进行多粒度、多层次篡改部位检测与定位.实验结果表明,相似度拟合图能够体现视频篡改攻击强度和攻击部位,算法表现出更好的篡改检测准确率与定位精确度.     

基于感知哈希和切块的视频相似度检测方法

长期以来视频侵权问题层出不穷,而检测视频相似度是视频侵权的重要手段.针对现有视频相似度检测方法中存在的多特征关系难以关联、时间复杂度高等问题,提出一种基于感知哈希和切块的快速对比方法.首先,利用视频的关键图像帧生成数字指纹集;然后,基于切块的方法构建相应的倒排索引,提高数字指纹间的对比速度;最后,根据得到的数字指纹间的...     

基于统计特征的DCT压缩域纹理图像检索方法

提出了一种基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transfrom,DCT）的纹理图像的检索方法.该方法在DCT压缩域,通过直接对DCT系数计算,获得图像纹理的统计特征,并作为检索的依据.理论分析和实验结果都表明,该方法具有很好的检索准确率和效率,并且对于旋转具有不变性.     

基于Contourlet变换的纹理特征提取及纹理分类

通过对传统小波多方向性缺失和Contourlet变换系数稀疏性的分析,提出运用方向性小波Contourlet分析纹理特征,以自组特征映射神经网络(SOM)处理Contourlet变换系数的重组序列.对SOM网络输出层codebook矩阵进行奇异值分解得到纹理图像特征向量的方法进行纹理分类,在充分利用图像各尺度方向信息的基础上,有效提取了图像纹理特征.实验结果表明,该方法分类效果显著,Contourlet变换比传统小波分解更适合于图像纹理特性的分析.     

基于Log Gabor滤波的指纹纹理匹配*

分析了Log Gabor滤波器的性能,详述了用于指纹识别的Log Gabor滤波器的构造方法,在此基础上提出了基于Log Gabor滤波器的指纹纹理匹配算法。首先采用了一种快速有效的参考点定位方法,在确定有效区域并归一化后,通过傅里叶变换把指纹图像转换到频域,在频域进行Log Gabor滤波,最后在滤波图像中提取特征,并与传统方法作了比较。实验结果表明,所提出算法的性能优于基于Gabor滤波的纹理匹配方法和基于细节点的方法,提高了指纹识别的准确率。     

结合纹理分析和SVM的苹果梗蒂和缺陷识别方法

苹果梗蒂和缺陷的识别是苹果检测中的难点,两者的误分类会造成苹果等级的误判。提出了一种基于SVM的苹果梗蒂和缺陷识别方法,用Ostu算法进行区域分割,实现初始目标分割,再把目标区域的纹理特征作为支持向量机的输入向量,对其进行训练识别。用富士苹果进行实验,得到的平均识别正确率为90.7%。     

基于灰度投影法的乐器板材纹理分析方法

在对乐器板材进行选择时,需要对其纹理进行判别,以便选择可发出优质音色的板材。通常对板材的选择是人工目测挑选的,这样大大降低了乐器制作的效率,对所选板材质量的优劣评价缺少科学理论依据。借助计算机图像处理的方法可自动对板材的规格进行判断。通过对板材纹理的分析,应用灰度投影算法与均值取值法相结合的方式,给出了一种可以自动对板材纹理间宽度进行计算的方法。实验证明,该方法可减小人工测量的误差,加快板材的选取过程,具有较好准确性与鲁棒性。     

维度加权模式动态纹理特征的火焰检测

对疑似火焰区域提取纹理特征时,用局部三值模式描述火焰静态纹理特征不利于区分火焰与其他纹理均匀的干扰物,用KNN算法（k-nearest neighbor algorithm）分类效率较低。针对这些问题,提出用三正交平面局部混合模式（three orthogonal planes local mixed pattern,LMP-TOP）描述火焰的静动态纹理,再输入维度加权的支持向量机进行分类识别。LMP-TOP是对第一维XY平面,采用八邻域的均匀局部二值模式（uniform local binary pattern,LBP^u2）三正交平面局部混合模式表示火焰的静态纹理特征;对第二维XT和第三维YT平面,则采用局部三值模式（local ternary patter,LTP）融入火焰在时间维度上的变化信息,这样在得到火焰的静态特征的同时也融入了其动态特征。根据3个维度单独用于识别的准确率,赋予其相应的权重,用维度加权的支持向量机进行分类识别。实验结果表明,相比Sthevanie等算法,本文所提出的方法火焰识别率和检测效率均较高。