变换域加密全息水印算法

提出了一种基于DCT-DWT的彩色图像全息水印算法。为了保证水印信息的安全性,该算法首先对水印信息进行双随机相位调制,并生成水印全息图;其次,将载体图像在Lab空间内的L分量进行4×4分块,对每一分块进行DCT变换,抽取每个矩阵的中低频系数,组成一个新的矩阵,并对之进行小波分解,将水印全息图嵌入到它的中低频小波系数上。实验结果表明,基于DCT-DWT变换的水印算法具有较好的不可见性,对常见的攻击具有强鲁棒性。     

一种基于Contourlet-DFT的加密全息水印技术

目的提出一种新的、适用性强的加密全息水印技术。方法首先将载体图像进行一级Contourlet变换,得到其低频子带图像;其次将其低频子带图像进行离散傅里叶变换,得到频域的幅度谱和相位;最后将加密全息水印嵌入到其高频部分的幅度谱中,并对中心对称块相同的嵌入。结果文中算法水印隐蔽性好,重建水印图像视觉有意义;算法鲁棒性强,可以抵抗均值滤波、中值滤波和高斯滤波,对噪声、JPEG压缩攻击和裁切攻击有很强的抵抗能力,同时可以有效抵抗打印-扫描攻击。提取水印时,不需要原始图像的参与,属于盲水印算法。结论该方法能够满足数字图像版权保护的需要。     

纹理特征自适应的全息水印算法

目的在保证算法鲁棒性的同时最大化实现水印的不可见性,自适应地选择水印的嵌入区域,并根据图像特征嵌入不同强度的水印信号。方法利用分块的思想,根据载体图像灰度共生矩阵二次统计量下的各特征参量选择纹理复杂度最高的区域,通过模糊C均值聚类实现对纹理特征的定义,再利用灰度直方图分析各分块的纹理强弱,将不同强度的光全息加密水印信号自适应嵌入至图像小波域的对角分量。结果水印的不可见性得到显著提高(PSNR=49),且图像在滤波、噪声、剪切和旋转等操作下提取的水印内容依旧可被清晰识别。结论文中算法在确保鲁棒性和安全性的同时,极大地提升水印的不可见性。     

基于归一化的全息水印技术

提出了一种结合了归一化技术和全息技术的数字水印技术。首先,利用归一化技术对图像作归一化运算,同时利用全息技术将水印二值图处理为全息图;其次,取归一化后图像分块离散余弦变换的中频系数,对中频系数所组成的矩阵作离散小波变换;最后将全息图嵌入到离散小波变换的低频分量中。由于图像归一化技术具有抗仿射变换的性能,同时全息技术具有很强的抗裁切的性能,所以此数字水印技术具有很强的抗仿射变换的性能,可以广泛的用于数字作品的版权保护。     

强鲁棒性全息水印算法

提出了一种强鲁棒性变换域全息水印算法。首先将RGB模式彩色载体图像分离通道,分块后运用DCT转换到变换域,将奇异值分解与傅里叶全息技术结合起来,改善了传统全息水印抗滤波差及不可旋转的缺点。计算机仿真结果表明:该算法能够满足人眼对含水印图像的质量要求,重建的水印与原水印图像相似度高;该算法能够抵抗常见的多种攻击并兼顾了水印安全性与不可见性,在版权保护与信息隐藏的实际应用中具有重要意义。     

一种抗旋转的全息水印算法

为了找到一种能够抵抗旋转攻击的安全的水印算法,综合分析了常见的水印算法后,发现离散小波变换、离散余弦变换、奇异值分解的变换域水印能够较好地满足抗旋转攻击的需求。对水印图像进行了双随机相位全息加密,通过密钥保障水印的安全性,把加密的水印嵌入到变换域中。设计了试验,研究了含有水印的图像在平移、缩放、旋转、中值滤波、高斯噪声、椒盐噪声和压缩攻击下提取水印质量的影响。实验结果表明,水印能够抵抗常见的几何攻击,特别是旋转攻击,对常见的噪声压缩攻击同样有很好的效果。基于变换域的全息水印算法具有很好的鲁棒性,能够抵抗常见的几何攻击,具有很好的安全性,没有密钥不能对水印进行检测和去除。     

一种基于 Contourlet 变换的彩色图像全息水印算法

提出了一种结合了全息水印加密技术和 Contourlet 变换技术的彩色图像水印算法。 算法首先将 RGB 模式的水印载体图像转换至 YCrCb 颜色空间,选取亮度分量作为水印载体通道,对其进行多层 Contourlet 分解,得到细节子带图像;而后对二值水印图像进行傅里叶全息加密,将加密后的图像嵌入至载体图像的 Contourlet变换系数中。 仿真实验结果表明,该水印算法具有良好的不可见性,对于常见的几何变换及多种攻击具有良好的鲁棒性。     

基于离散余弦变换的三维点云模型全息盲水印

目的 为保护三维模型版权, 提出一种基于离散余弦变换的三维点云模型全息盲水印算法。方法 对三维点云模型进行仿射不变性处理, 将三维模型由直角坐标系转到球坐标系, 并对球坐标中的角度值进行升序排序; 将顶点到质心的距离按顺序存入64×64的数组中, 作为水印嵌入对象; 二值水印图像经全息水印技术生成全息水印, 并对全息水印进行分块离散余弦变换, 在该变换域的中频部分实现对水印的嵌入, 再经过离散余弦逆变换, 实现由频域到空间域的变换, 生成带有水印的三维模型。结果 提出的算法是一种盲水印算法, 对一些仿射攻击具有较好的鲁棒性。将水印嵌在变换域的中频部分, 水印的不可见性及稳定性增强。结论 提出算法可成功获得水印信息, 采用全息技术实现了三维模型版权保护。     

基于CMYK颜色空间的光全息水印算法研究

在印刷CMYK颜色空间、傅里叶全息加密和数字水印理论的基础上,提出了基于CMYK颜色空间的光全息水印算法。该算法不用转换颜色空间,避免了未印刷就人为导致水印信息的丢失,提高了重建水印的相似度;解密时,由于傅里叶变换的特性,重建水印的共轭图像与原水印图像互相叠加,增强了重建水印的清晰度。实验结果表明,该算法有较好的不可见性和较强鲁棒性,可以抵抗一般图像处理等操作。     

基于小波与DCT域易损水印算法研究

易损水印是数字媒体内容完整性保护重要技术手段。文中用离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)相结合算法实现对图像内容完整性保护。通过MATLAB仿真实验表明该算法有较强嵌入检测能力。     

基于 Lab 颜色空间的手写文字提取算法研究

目的研究颜色空间聚类在彩色手写体文字提取方面的应用。方法分别在Lab,LUV,YCbCr颜色空间以及YIQ颜色空间下,进行手写体文字图像聚类效果的分析比较,并结合空间域滤波增强与边缘检测技术提取出所需要的手写体文字信息。结果所选择研究对象在Lab颜色空间下对手写体文字具有较好的提取效果,有利于后续的文字识别。结论颜色空间聚类方法能有效避免灰度转换造成颜色信息丢失而引起的误判,在保证原有阈值分割算法快速、简单的前提下,能够对彩色图像进行更为准确的分割。     

基于K-means聚类十字线的套印偏差检测方法研究

目的研究并改进基于十字线套准标识符的印刷品套印偏差检测算法,以提升偏差量检测精度。方法使用K-means聚类算法对分色后得到的C,M,Y,K图像分别进行聚类处理,然后分割图像并提取出各色前景像素,进而使用C,M,Y图像中的前景十字线分别减去K图像中的十字线,以消除四色重叠区域的干扰,最后提取十字线中心并计算偏差量。结果使用15幅印刷品图像样张进行实验,改进的基于K-means聚类十字线的套印偏差检测算法的检测结果,比大津法更接近人工测量值,误差在±0.04mm以内。结论基于K-means聚类的十字线分割法对前景十字线的提取,较大津法抗叠印干扰性更强。     

基于层次的K-means初始化算法

K-means算法是一种常用的聚类算法,但是聚类中心的初始化是其中的一个难点。笔者提出了一个基于层次思想的初始化方法。一般聚类问题均可看作加权聚类,通过层层抽样减少数据量,然后采用自顶向下的方式,从抽样结束层到原始数据层,每层都进行聚类,其中每层初始聚类中心均通过对上层聚类中心进行换算得到,重复该过程直到原始数据层,可得原始数据层的初始聚类中心。模拟数据和真实数据的实验结果均显示基于层次抽样初始化的K-means算法不仅收敛速度快、聚类质量高,而且对噪声不敏感,其性能明显优于现有的相关算法。     

基于K-means与关键点的组合行李码放算法

目的为了解决当前航空行李码放流程中存在的劳动密集、效率低下的问题,开展行李码放算法研究。方法搭建含有重量、体积和货舱空间约束的航空行李码放数学模型,采用聚类、排序、关键点构建策略,设计一种K-means聚类与\"关键点\"思想相结合的组合式算法。结果采用100件真实旅客行李数据进行了实验,结果表明算法给出的布局方案规划合理,垛型左右两侧质量之差低于1%,满足了货舱的空间约束与载重平衡约束。结论算法具备在复杂环境下得到优良布局方案的能力,K-means聚类的引入也将机器学习领域的聚类算法引入装箱问题,架起了机器学习算法与传统装箱算法的桥梁,为今后装箱问题算法的设计提供了一条新思路。     

基于随机权重粒子群和K-均值聚类的图像分割

K-均值聚类具有简单、快速的特点,因此被广泛应用于图像分割领域.但K-均值聚类容易陷入局部最优,影响图像分割效果.针对K-均值的缺点,提出一种基于随机权重粒子群优化（RWPSO）和K-均值聚类的图像分割算法RWPSOK.在算法运行初期,利用随机权重粒子群优化的全局搜索能力,避免算法陷入局部最优;在算法运行后期,利用K-均值聚类的局部搜索能力,实现算法快速收敛.实验表明：RWPSOK算法能有效地克服K-均值聚类易陷入局部最优的缺点,图像分割效果得到了明显改善;与传统粒子群与K-均值聚类混合算法（PSOK）相比,RWPSOK算法具有更好的分割效果和更高的分割效率.     

K-均值聚类中心分析法实现红外人体目标分割

针对由于不同红外成像设备参数差异以及目标周围环境影响而造成的红外目标分割阈值自动选取算法的鲁棒性差这一问题,本文从红外成像的机理出发,提出了一个新的解决方案并加以实现.首先对图像的直方图采用K-均值聚类,然后通过对聚类中心分布特点的分析,确定图像分割的阈值.该方法不需要事先对图像进行均衡和对背景分布进行假设.实验结果表明,算法具有良好的鲁棒性.     

A hybrid multiuser detector for DS-UWB systems with matched filter and error-bit recognizer

In this article, we propose a hybrid algorithm of multiuser detection (MUD) for direct sequence ultra-wideband (UWB) communication systems, based on matched filters (MF) and error-bit recognizers (ER). The ER embraces three steps: bit mapping, K-means clustering, and sign judgment. In this detector, we construct a mapping function and map the output base-band bits from MFs into a one-dimensional feature space to get the amplitude information. After that, we set an initial value and classify the bits into right bits and wrong ones by K-means clustering. Finally, we make the sign judgment to prevent some right bits being picked out as wrong bits and correct the wrong bits to reduce the bit error rate (BER) of the system. Compared to a conventional detector based on MFs and minimum mean square error detector, to a large extent, our detector can improve the BER performance of a system because of high recognition probability of the wrong bits in K-means clustering. What is more, the simulation results show that the proposed hybrid MUD is not sensitive to the number of users. It can achieve a good BER performance and low computational complexity when there are 20 UWB transmitters in the channel.