嵌入率可调和低修改率的二值图像密写算法

为了提供大而可调的二值图像信息隐藏容量和保持载密二值图像良好的视觉质量,提出一种基于分块和矩阵编码的二值图像信息隐藏算法.将二值图像划分为互不相交的2×2的图像子块,随机选择黑白相间的边缘子块作为可嵌子块,应用(1,n,k)矩阵编码实现最多只改变n块可嵌子块中一块的1个像素即可嵌入k比特信息,以及修改像素的规则.选择不同的矩阵编码方案,可以得到不同的嵌入率和像素修改率.理论分析和实验结果表明,本文算法具有信息嵌入量大,效率高,修改率低,安全性好;其信息嵌入率选择具有高度弹性,可以根据实际要求选择在嵌入率和载密图像质量都很理想的密写方案.     

基于半色调技术的（2,2）可视密码方案

为解决传统可视密码像素膨胀及分存图像无意义等问题,提出一个基于半色调技术的（2,2）可视密码方案。方案中密图为黑白反色图像,利用半色调技术将一幅灰度图像处理后的半色调图像作为掩盖图像一,然后对其进行反色运算得到掩盖图像二,根据密图修改掩盖图像生成分存图像,叠加分存图像恢复密图。该方案符合可视密码解密简单的特性且分存图像有意义、没有引入任何像素膨胀。     

改进的像素不扩展的(2,3)可视密码方案

可视密码是一种可以通过人眼直接解密的秘密共享方法,可视密码具有隐蔽性强、高安全性、秘密恢复简单性和具有通用性等优点,但是可视密码也一直存在像素扩展和对比度差的弊端。为了解决可视密码像素扩展的问题,王洪君等提出了像素不扩展的(2,3)视觉密码方案,本文在王洪君等人研究基础上,对(2,3)可视密码做了进一步改进,在保证像素不扩展的前提下,恢复秘密图像时可以得到更好的对比度。     

基于随机性检测的链路层加密数据识别研究

为识别链路层加密数据,提出了基于码元频数检测、游程检测、块内频数检测的链路层加密数据识别方案.针对链路层比特序列的分块长度影响块内频数检测识别率的问题,提出了基于信息熵原理的比特序列分块长度值选择方案.针对块内频数检测对长度较短比特序列识别能力有限的问题,提出了基于随机抽样原理的比特序列信息提取方法,以提高块内频数检测对未加密比特序列的识别率.以某无线网络链路层的比特序列识别为例,对提出方案的有效性进行了验证.结果表明,提出的方案具有较高的识别率,相关成果可为进一步的协议识别技术研究打下基础.     

兼顾可用性和可靠性的可视密码最佳方案

自1994年Naor和Shamir提出可视密码被提出以来,可视密码的像素扩展和图像对比度差一直是需要解决的问题。在m点加密的基础上,在兼顾可用性和可靠性的前提下,提出了实现可视密码的最佳方案,一方面能够使分存图像像素不产生扩展,即分存图像与加密图像一样大;另一方面,通过重构使恢复后的图像达到最好的对比度。     

基于姿态对齐的行人重识别方法

行人重识别是指根据输入的某个行人图片, 在视频监控网络中对该行人目标进行检索. 行人的姿态变化和监控场景的亮度变化是该任务的两个主要挑战. 针对行人的姿态变化问题, 本文首先对训练集中行人图片进行稠密 图像块采样获得图像块集合, 然后对每一个图像块提取其局部表观空间特征, 最后在此特征集上聚类得到通用的行人部件字典. 由于该部件字典编码了行人的部件信息, 因此通过该字典内的每一个码元可以建立两幅行人图像中特定图像块之间的对应关系. 将两幅行人图片的图像块集合分别向部件字典投影, 可以获得2幅行人图片姿态对齐后的图像块序列. 针对监控场景的亮度变化问题, 本文在姿态对齐后的图像块上分别提取4种颜色描述子, 并将不同颜色描述子下的图像块相似性进行分数级组合以获得更好的亮度不变性. 其中不同颜色描述子之间的组合系数通过结构化输出支持向量机学习得到. 在常用的视点不变行人重识别(viewpoint invariant pedestrian recognition,VIPeR)数据集上的实验结果表明, 该方法在存在行人姿态变化和场景亮度变化干扰时获得了较好的行人重识别效果.     

基于随机性检测的链路层加密数据盲识别方案

为识别链路层加密数据,构建了以块内频数检测为主的链路层加密数据盲识别方案。针对分块长度影响块内频数检测识别率的问题,提出了基于方差原理的比特序列分块长度值选择方案。针对块内频数检测对长度较短的比特序列的识别能力有限的问题,提出了基于随机抽样原理的比特序列信息提取方法,以提高对未加密比特序列的识别率。最后,以某无线网络链路层数据的识别为例,对提出的方案进行了验证。结果表明,提出的方案对链路层加密数据具有较高的识别率,相关成果可为进一步的协议识别技术研究打下基础。     

基于姿态对齐的行人重识别方法（英文）

行人重识别是指根据输入的某个行人图片,在视频监控网络中对该行人目标进行检索.行人的姿态变化和监控场景的亮度变化是该任务的两个主要挑战.针对行人的姿态变化问题,本文首先对训练集中行人图片进行稠密图像块采样获得图像块集合,然后对每一个图像块提取其局部表观空间特征,最后在此特征集上聚类得到通用的行人部件字典.由于该部件字典编码了行人的部件信息,因此通过该字典内的每一个码元可以建立两幅行人图像中特定图像块之间的对应关系.将两幅行人图片的图像块集合分别向部件字典投影,可以获得2幅行人图片姿态对齐后的图像块序列.针对监控场景的亮度变化问题,本文在姿态对齐后的图像块上分别提取4种颜色描述子,并将不同颜色描述子下的图像块相似性进行分数级组合以获得更好的亮度不变性.其中不同颜色描述子之间的组合系数通过结构化输出支持向量机学习得到.在常用的视点不变行人重识别(viewpoint invariant pedestrian recognition,VIPe R)数据集上的实验结果表明,该方法在存在行人姿态变化和场景亮度变化干扰时获得了较好的行人重识别效果.     

绘制二维单元等值线的一种简单方法

等值线是二维标量场可视化的一种主要手段,提出一种画二维单元等值线的简单方法。首先把母元等分成4个子块,然后利用子块顶点的自然坐标和单元的形函数,求出实际单元中对应子块的顶点温度,利用子块顶点温度判断是否有等值线通过。对于有等值线通过的子块,求出其包围盒的尺寸,如果小于等于一个像素,则把对应的像素设置为相应的颜色,否则,在母元中把子块继续4等分,直到实际坐标系中子块的包围盒尺寸小于一个像素为止。应用实践表明,这种方法原理简单,精度高,易于编写程序。     

一种基于小波变换和神经网络的数字水印算法

提出了一种新的基于小波变换和神经网络的数字水印算法。该算法首先把原始图像分成8X8像素的小块,根据Logistic映射产生的混沌序列选择相应的小块构造一个原始图像的子图,接着把DWT变换作用在这个子图上,得到两个子带LH:和HL1,然后把水印信息嵌入在这两个子带上,接着通过IDWT变换重构子图,最后按构成子图的顺序把每一个8X8像素的小块放回到原图中相应位置,从而得到一个嵌入了水印信息的图像。在水印的提取过程中使用了经典的I3P神经网络。实验结果表明,通过该算法嵌入的水印具有较好的鲁棒性、安全性和不可感知性。     

Combining LSB embedding with modified Octa-PVD embedding

This paper proposes a new image steganographic method that effectively combines LSB embedding with Octa-PVD embedding. A cover image is divided into non-overlapping 3?×?3 sub-blocks, the n least significant bits of the center pixel of each sub-block is first substituted by secret data (n-LSB substitution). Then, the differences between the center pixel and its eight neighbors are calculated. For each direction, if the difference is equal or larger than a threshold (predefined by users or automatically determined by image analysis), secret data is embedded into the neighbor pixel by n-LSB substitution. Otherwise, secret data is embedded by PVD embedding, but into the neighbor pixel only. Consequently, depending on the conditions of each sub-block, a single embedding method can be used to the whole sub-block, or two embedding methods can be used alternately within a sub-block. Comparisons with existing LSB or multi-directional PVD embedding methods demonstrate that the proposed method has more optimized and higher embedding capacity and PSNR.

     

基于局部颜色空间特征的图像检索

基于图像中主要物体的尺寸动态地对图像分块来获得颜色的空间分布特征,并选取了符合人眼感知特性的HSV颜色空间进行非均匀量化,提取各个分块的主色及其所占的百分比作为颜色综合特征矢量,根据所提出的综合特征矢量给出相应的相似度计算方法,同时构造出相似矩阵进行基于颜色内容的图像检索,能通过调整各个分块的权值来进一步提高检索的精度,最后将文中提出的方法与传统的全局直方图方法相比较,可知文中的方法因为利用了动态分块的方法,考虑了颜色的空间信息以及权值的调整,从而取得了比较好的检索结果。     

A TRIBUTE TO ALF MONGÉ

Abstract

A data hiding method using three-directional pixel-value differencing for gray images is presented in this article. The cover image is divided into non-overlapping 2 × 2 sub-blocks, and the basis pixel is selected to calculate three different values of a sub-block. Difference values are replaced by embedding the number of secret bits that are referenced by the range table. For three pixel pairs in the sub-block, the optimal pixel adjustment is preceded to reduce the distortion of visual quality. The experimental results demonstrate that the proposed method provides a high capacity and good visual quality.     

Adaptive image compression using local pattern information

This paper describes a new adaptive coding technique to the coding of transform coefficients used in block based image compression schemes. The presence and orientation of the edge information in a sub-block are used to select different quantization tables and zigzag scan paths to cater for the local image pattern. Measures of the edge presence and edge orientation in a sub-block are calculated out of their DCT coefficients, and each sub-block can be classified into four different edge patterns. Experimental results show that compared to JPEG and the improved HVS-based coding, the new scheme has significantly increased the compression ratio without sacrificing the reconstructed image quality.     

基于非对称局部梯度编码的人脸表情识别

目的 针对局部梯度编码算子(LGC)只能在固定大小邻域内提取图像纹理特征的不足,提出了一种非对称邻域LGC算子(AR-LGC)多尺度融合的表情特征提取方法。方法 首先,对归一化的表情图像进行Gauss滤波处理;然后,对图像进行分块,对每个子块图像中每一像素点,采用不同邻域大小的AR-LGC算子得到两个二进制序列,将两个序列作按位逻辑异或得到一个新的序列,对此序列进行编码,计算每个子块的直方图分布,级联各子块直方图构成人脸表情的特征;最后用SVM分类器进行表情分类识别。结果 该算法在JAFFE库和CK库上进行实验,分别取得了95.24%和96.83%的平均识别率,并与CBP(中心化二值模式)、LBP(局部二值模式)、LGC和AR-LBP(非对称局部二值模式)算法进行了比较,在JAFFE库的平均识别率分别比CBP、LBP、LGC、AR-LBP高5.6%、4.85%、3.71%、2.40%,在CK库的平均识别率分别比CBP、LBP、LGC、AR-LBP高3.66%、2.50%、2.17%、1.66%,实验结果表明,该算法可以较准确地进行人脸表情识别。结论 本文所提的表情特征提取方法通过融合不同梯度不同尺度子邻域间的强度关系,可以很好地表达图像的局部特征和全局特征,与典型的特征提取算法的对比实验也表明了本文算法的有效性,表明本文算法适用于静态人脸表情图像的识别。     

基于混沌理论和整数变换的可逆信息隐藏

针对传统可逆信息隐藏算法存在宿主图像质量下降明显、安全性低、信息恢复需要较多额外负载等问题，提出一种混沌理论和整数变换相结合的可逆信息隐藏算法。将载体图像分为大小为2×2的子块并对其像素区分为标记像素和隐藏像素；将子块像素偶数化并将其扩展再获取与基像素的差异值；若扩展像素和差异值满足给定门限条件时，将混沌加密隐藏信息经整数变换再嵌入载体子块隐藏位置像素的最低有效位；否则，将标记位置像素奇数化并记录该原始像素的最低有效位。仿真测试表明，所提出的隐藏方法能够实现载体图像与原始图像无损恢复，不仅有效地减少了传输负载，且具有较高的安全性。     

视图的秘密分享及其代数编码方法

视图的秘密分享是图像信息安全领域独具吸引力的研究问题。寻求秘密视图完全的(Perfect)和理想的(Ideal)门限秘密分享方案(也称图像门限分享的完备方案),则是其中富有挑战性的未决课题。文中引入灰度值域GF(2m)上像素矩阵秘密分享的新观点和相应的代数几何编码方法,实现了数字图像(t,n)门限秘密分享的一种完备方案。该方案能够将一幅或多幅秘密图像编码为n幅各具随机视觉内容,同时又共具(t,n)门限结构的影子图像(或称份额图像)。证明了这种秘密分享方案的(t,n)门限结构不仅是完全的而且也是理想的,并给出了提高像素灰度值域GF(2m)上图像秘密分享算法效率的“m位像素值的分拆与并行”方法。分析表明,该图像秘密分享方法可以应用于高安全等级的秘密图像的网络多路径传输、保密图像信息的分散式存储控制、高维图形码(Bar-code in k dimension)和弹出码(Popcode)等新一代信息载体技术的识读控制等各方面。     

Visual cryptographic techniques for secret image sharing: a review

ABSTRACT

A visual cryptography scheme (VCS) allows one to decrypt images without any knowledge of cryptography and computational efforts. VCS allows secret image sharing such that we can divide the original image into meaningful or nonmeaningful shares. The shares are distributed among participants; during decryption, the original secret image is recovered through stacking all or some of the shares by the human visual system. Various techniques of visual cryptography were constructed mainly for binary images but later, they were enhanced to handle gray-scale or color images. This article focuses on the study of various visual cryptographic schemes and analyses the performance on the basis of various parameters such as, pixel expansion, type of shares generated, image format, number of secret images, encryption method, etc.. In the proposed work, we give a precise and complete review of various visual cryptographic schemes based on different research works related to this area and cite the relevant literature.     

Aspect ratio invariant visual cryptography by image filtering and resizing

In visual cryptographic scheme (VCS), each secret pixel is expanded to m subpixels in shadow images to encrypt a secret image. Apparently, we should put these m subpixels as a rectangle such that the blocks can be arranged compactly with each other. However, if the aspect ratio is viewed as important information of the secret image, the distortion occurs at the case that m is not a square. An aspect ratio invariant VCS (ARIVCS) was accordingly proposed to address the arrangement of subpixels. However, the existing ARIVCSs relied on adding dummy subpixels to the shadow images. In addition, their method needs a mapping pattern that reduces the number of dummy subpixels, but how to design a mapping pattern is a huge challenge. In this paper, we propose an easy solution to construct ARIVCS by image filtering and resizing.     

一种无损恢复的多级别的可视密码方案*

针对传统可视密码方案存在像素扩展且只能恢复一幅秘密图像的问题,提出无像素扩展的多秘密可视密码方案。基于随机栅格理论和异或运算对多个级别的秘密图像进行分存,对各个级别的分存图像进行异或即可依次恢复所有级别的秘密图像。可以实现二值秘密图像的无损恢复,并可扩展到灰度图像和彩色图像。图像传输引入纠错编码机制,提高方案的可靠性。实验结果表明分存图像没有像素扩展,恢复图像与原秘密图像相比无失真且能满足安全性要求。