一种结合人眼对比度感知特性的彩色图像压缩算法

为了使图像压缩后的效果更加符合人眼感知特性,提出了一种结合人眼对比度敏感视觉特性的图像压缩算法。算法首先结合视觉特性和图像变换域频谱系数特征,提出一种图像的角频率的计算方法,并依据计算的角频率提出一种人眼觉察图像最小误差阈值的计算方法;然后以此阈值作为量化步长,提出一种图像变换域频谱系数的量化方法;最后采用霍夫曼编码算法进行编解码,实现图像的压缩。并对三幅彩色图像进行了仿真实验,结果表明:与JPEG技术相比,三幅彩色图和各分量图的平均压缩比、PSNR和SSIM依次提高了10.4807%、6.9879%和2.6494%。表明提出的结合人眼视觉特性的图像压缩算法是一种较好的、有实用价值的压缩算法。     

基于人眼对比度敏感视觉特性的彩色图像压缩技术

结合人眼对比度敏感视觉特性的测量过程和图像离散余弦变换特征,提出了一种基于人眼感知特性的彩色图像压缩技术方案。方案首先将彩色图像转换到CLELAB颜色空间描述,并分别对3个分量进行离散余弦变换处理,再结合人眼对比度敏感函数模型和DCT变换域系数特征对变换域系数进行量化处理,并采用Huffman算法进行编码压缩,最后采用逆过程进行解压并匹配出解压后的彩色图像。通过仿真实验,结果表明:在压缩比为98.355 5∶1时,PSNR能达到37dB以上,人眼无法分辨出解压缩图像与源图像之间的差异;且编码效率能达到0.74以上,冗余度在0.26以下。表明提出的彩色图像的压缩技术方案在保证编码质量和图像质量的前提下能够实现较高的压缩比,是一种可行的、有效的彩色图像压缩技术方案。     

基于颜色色差的彩色图像压缩技术研究

根据图像DCT变换域系数特征和结合人眼辨别颜色色差的阈值,提出了一种基于颜色色差的彩色图像压缩技术方案。方案首先将彩色图像转化到与设备无关的CIELAB颜色空间,并进行DCT变换和色差计算;再通过人眼辨别颜色色差的阈值进行有选择的量化,并通过Huffman算法进行编码、压缩;最后利用其逆过程进行解压。通过仿真实验,结果表明,重建的彩色解压缩图像与源图像几乎一样,各分量亮度图的解压缩图像的PSNR均超过30dB,人眼几乎不能分辨其差异;衡量编码质量优劣的5个参数值均达到较好效果,且在保证解压缩图像质量的情况下,彩色图像的压缩比能够达到107.167 8,完全可以满足彩色图像压缩的需求。结果表明,提出的基于颜色色差的图像压缩技术方案是一种可行的、较好的彩色图像压缩技术。     

基于人眼对比度感知特性的数字图像防伪技术研究

结合人眼视觉特性和数字图像傅里叶变换频谱图的特点,提出了一种新的人眼对图像感知的最小可觉察误差即JND阈值的计算方法,根据计算的JND阈值提出了一种基于人眼对比度敏感视觉特性的数字图像水印算法,并加以实现和攻击测试;实验结果得出:经过不同质量因子QF的JPEG压缩,峰值信噪比在QF大于40％时均大于30 dB,提取的水...     

基于人眼对比敏感视觉特性的彩色图像盲水印算法

为了解决水印透明性、鲁棒性与水印容量之间的平衡问题,结合人眼对比敏感度视觉特性,提出了一种彩色图像的盲水印算法。算法首先结合人眼对比敏感度视觉特性及其模型,在频域中计算人眼感知原始图像的对比敏感度阈值;其次结合人眼对强度的感知模型,计算水印图像信息的强度感知值;然后结合嵌入强度系数值,以感知原始图像的对比敏感度阈值为水印嵌入量的门限,实现数字水印的嵌入;最后依据密钥,采用逆过程提取水印。实验结果表明,在压缩质量因子为20%、中间剪切1/4区域的较强攻击下,提取水印与原水印的相似度达到0.78以上,且保证了较好的水印透明性。     

结合像素域JND阈值空间相关性与图像块类型的残差滤波算法

为了更好地将人眼视觉感知特性应用于视频压缩系统,从而去除视频的视觉冗余成分,在利用像素域的恰可察失真(Just Noticeable Distortion,JND)阈值的基础上,结合JND阈值的空间相关性与图像块类型,提出了一种改进的残差滤波算法。该算法首先在像素域计算出每个像素的JND阈值,然后在变换单元(Transform Unit,TU)中挖掘每个像素JND阈值与其周围邻近像素JND阈值之间的空间相关性,再利用索贝儿(Sobel)边缘检测算子将TU分成不同类型的图像块,并且计算出对应的复杂度因子,最后结合上述像素JND阈值的空间相关性和TU复杂度因子对TU残差进行滤波。提出的算法模型可以嵌入到高效率视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)框架。实验结果表明,在全I帧配置下,提出的算法与标准算法HM16.0相比,在人眼主观感知质量基本一致的情况下,平均可节省16.1%的码率。     

基于人眼频率特性的分形增强算法

提出了一种基于人眼频率特性的分形增强算法,通过计算分形维和人眼感知频率范围选择需要增强的图像细节,依据人眼灰度分辨特性对图像细节进行增强。首先,将人眼频率特性和分形维数相结合对图像进行增强。在频率域范围内计算出人眼感知的图像空间频率,通过频域滤波得到人眼敏感的图像区域,并结合分形维数的理论值对图像进行增强。其中,计算像素点的分形维数是用改进后的计算方法,即采用了5×5的模板和欧式距离。另外,提出了一种基于人眼灰度分辨特性的图像增强新方法。在不同的灰度范围内,人眼对灰度的分辨能力不同,利用这一特性对红外图像进行增强,使得人眼敏感的细节部位更加突出,相比于传统的增强算法图像更适合人眼的观察。     

一种基于分块DCT变换的嵌入式图像压缩编码算法

本文该算法充分利用DCT变换系数具有的天然塔式结构,用符号代替数值编码以减少编码容量,采用逐次逼近量化策略,通过设置阈值对DCT变换系数进行重要性检测,按图像信息重要性从最重要到最不重要的顺序排序依次对变换系数进行编码。实验结果表明,采用本文算法,在重构图像的人眼视觉质量上有显著的提高,客观质量上有更高的峰值信噪比,并且在DCT域实现了图像的嵌入性。     

采用树特征平面的小波变换图像编码压缩方法

在图像小波分解的基础之上,结合人眼视觉系统（ＨＶＳ）特性,本文提出了一种树特征平面的图像编码方法。该方法利用小波变换系统的相关性,结合无失真的自适应算术编码,有效地对小波分解后图像的高频子带数据进行压缩。实验结果表明,该方法实现简单,可达到很好的压缩效果。     

一种基于人眼视觉特性的图像压缩方法

在讨论图像的二维变换的基础上,充分利用小波变换后各子带系数对重建图像的重要程度和人眼的视特性,引入了小波包的思想,并在随后的量化过程中,根据不同的频率带和不同的方向,给出不同的比特,然后由经验熵计算出相应的量化阈值。实验结果表明,该方法算法简单实用,压缩效果比较好。     

基于小波变换的图像融合技术研究

基于小波变换的融合算法形成了多分辨率融合算法的一个新的有用框架。由于人类视觉只对亮度信号的局部对比度敏感,提出了小波对比度的概念。图像经小波多分辨率分解后,依照小波对比度,定义变换系数邻域活性和系数匹配程度测度,按照系数匹配程度加权系数形成融合图像。将小波多分辨率分解和人类视觉对局部对比度敏感的特性优雅地结合在一起。     

基于小波变换的图像融合算法的实现

提出了一种基于小波变换的融合算法,算法针对小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的准则进行融合,通过小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,这种算法充分考虑了小波变换的特点和人眼视觉特性,具有增强图像的空间细节能力,融合效果良好.     

基于离散小波变换和混沌加密的图像水印算法

文中提出了一种基于离散小波变换和混沌加密的数字水印新算法,采用二维混沌变换对水印图像加密;对载体图像进行多分辨离散小波变换,应用小波系数判断载体图像的纹理复创杂程度后,依据人眼的视觉系统（HVS）特性,将水印信号嵌入到图像的低频部分,对图像的不同分解层分别选取不同的纹理阈值和水印嵌入强度,将数字水印嵌入到相同分辨层的原始图像中,提高了水印算法的鲁棒性.在检测和提取水印时,通过水印相似度（NC）和峰值信噪比（PNSR）评价水印质量,实验结果表明提出的算法可以抵抗剪裁、JPEG压缩、滤波等几何攻击,算法简单,计算复杂度小,兼顾了水印的不可见性和鲁棒性.     

一种基于高频子带的有序四叉树图像编码算法

在分析小波变换后系数特点和零树编码算法的基础上，提出了一种新的算法。主要思想是：设立位置矩阵记录子带的位置信息。对高频子带内小波系数进行扫描排序形成有序四叉树，对输出的符号串采取行程编码。理论分析和实验结果表明：该算法能加快编码速度，提高了图像压缩的质量。     

一种基于边信息的数字水印算法

借鉴边信息通信模型的思路,本文提出了一种小波域的数字水印的嵌入和提取算法,且提取时无需原始图像。该方法对原始图像小波变换后的系数,根据其对人类视觉影响的特性,选择出可嵌入信息的系数位置,并以边信息的方式记录下来,然后采取类似扩频的思想进行水印信息的嵌入。算法中为增强安全性,还对系数进行了随机抽取。实验结果表明该算法具有强不可察觉性、高容量性和抗击常见方法干扰的顽健性。     

一种基于非采样Contourlet变换红外图像与可见光图像融合算法

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)图像融合算法.算法首先采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数.然后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于红外图像与可见光图像物理特征的"加权平均"系数选择方案;针对各带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,提出了一种基于区域能量匹配的系数选择方案,得到融合图像的NSCT系数.最后经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明该算法可获得较理想的融合图像,其融合效果优于传统的基于离散小波变换以及离散小波框架变换的图像融合算法.     

基于图像内容的脊波变换域数字水印模型和算法研究

在研究人类视觉(HVS)特性的基础上提出了一种在脊波变换域基于图像内容的数字水印模型。在此模型中,嵌入数字水印的强度归结于数字图像脊波系数的视觉掩盖效应,文中建立了脊波变换域人眼临界可见误差模型。图像的水印检测被归结为Neymann-PeaLrson准则下的统计模型,该模型被用来估算水印检测的最优阈值。作为算例,将临界可见误差模型结合扩展谱技术,提出了一种新颖的图像自适应水印算法,并给出了相应的实验结果。实验表明算法性能大幅度提高。     

一种基于人眼对比度敏感视觉特性的图像自适应量化方法

为了提高图像的压缩比和压缩质量,结合人眼对比度敏感视觉特性和图像变换域频谱特征,该文提出一种自适应量化表的构建方法。并将该表代替JPEG中的量化表,且按照JPEG的编码算法对3幅不同的彩色图像进行了压缩仿真实验验证,同时与JPEG压缩作对比分析。实验结果表明:与JPEG压缩方法相比,在相同的压缩比下,采用自适应量化压缩后,3幅解压彩色图像的SSIM和PSNR值分别平均提高了1.67%和4.96%。表明该文提出的结合人眼视觉特性的自适应量化是一种较好的、有实用价值的量化方法。