基于DEMD的视频分割方法及其在视频水印中的应用

提出一种基于方向经验模式分解（directional empirical mode decomposition, DEMD）的视频分割方法,并结合独立分量分析（independent component analysis）技术实现视频水印的嵌入.基于DEMD的视频分割方法除去视频帧中反映图像内光照分布与能量的最低频率固有模态函数（intrinsic mode function, IMF）分量,并选择一种简单有效的运动补偿方法,解决了传统基于直方图方法对光照突变、镜头内物体运动和镜头运动及拉伸的敏感问题,减少了镜头边界识别的误检率,在保证召回率不受影响的前提下提高了视频分割的精确度.使用这种视频分割方法与ICA结合,对分割出的每个视频段进行ICA分析得到一系列独立分量帧,以这些独立分量帧为载体,采用一种改进的基于小波域量化的图像水印技术嵌入水印,实现对视频加入水印的过程.实验结果表明,这种视频水印方法对各种水印攻击均有较好的鲁棒性,同基于传统直方图方法的视频水印方法相比较,对丢帧和持续时间不变减少帧数等攻击具有更好的鲁棒性.     

结合SURF特征的多功能彩色图像水印算法

针对目前大多数水印算法功能较单一,提出了一种可以同时进行版权保护和内容认证的多功能彩色图像双水印算法。首先,将原始图像由RGB空间转换到YUV空间,提取亮度分量的SURF（speeded up robust feature）特征点,根据特征点的主方向构造描述向量并将其拆分为两个子向量,分别计算它们与一个参考向量之间的余弦夹角,通过比较夹角的大小关系来构造鲁棒零水印序列;然后对原始图像进行2×2分块,对子图像块奇异值范数进行异或运算来产生脆弱水印信息,并将其嵌入至图像空域的最低有效位。版权归属鉴定时通过计算原始鲁棒零水印序列和从待检测图像中提取的水印序列之间的BCR（bit correct rates）相关系数作为鉴定的依据,内容认证时通过比较图像最低有效位和脆弱水印信息是否一致来实现篡改的检测和定位。实验结果表明,本文算法具有良好的透明性和较高的计算效率,同时具备版权保护和内容认证的双重功能。     

基于SURF特征的多功能彩色图像水印算法（CIDE2013推荐）

针对目前大多数水印算法功能较单一,提出了一种可以同时进行版权保护和内容认证的多功能彩色图像双水印算法。首先,将原始图像由RGB空间转换到YUV空间,提取亮度分量的SURF特征点,根据特征点的主方向构造描述向量并将其拆分为两个子向量,分别计算它们与一个参考向量之间的余弦夹角,通过比较夹角的大小关系来构造鲁棒零水印序列;然后对原始图像进行 分块,对子图像块奇异值范数进行异或运算来产生脆弱水印信息,并将其嵌入至图像空域的最低有效位。版权归属鉴定时通过计算原始鲁棒零水印序列和从待检测图像中提取的水印序列之间的BCR相关系数作为鉴定的依据,内容认证时通过比较图像最低有效位和脆弱水印信息是否一致来实现篡改的检测和定位。实验结果表明,本文提出的算法具有良好的透明性和较高的计算效率,同时具备版权保护和内容认证的双重功能。     

基于ICA运动目标检测的自嵌入视频认证水印

为了对视频中关键内容是否经受篡改实施有效验证和保护,提出了一种基于运动目标检测的自嵌入视频认证水印方案。由于运动目标集中了视频的关键信息,采用独立分量分析技术从连续的视频帧中分离出运动分量信息生成水印,并用奇异值分解方法对水印作预处理,采用DCT方法自嵌入到视频帧中去。实验结果表明,该水印方案在保证视频质量的前提下,对于常见攻击处理和局部篡改具有很好的鲁棒性,可以有效地验证视频关键信息是否遭到篡改,并且能够恢复出被篡改的关键内容,有效地保护视频完整性。     

基于整数小波变换和SVD的视频水印算法

提出了一种以二值图像为水印的混合整数小波变换和奇异值分解的视频水印盲提取算法。对水印图像进行混沌加密和Arnold置乱处理,选择计算复杂度低的直方图算法将视频分割为若干场景;借助密钥随机选取某些场景的亮度分量进行l级整数小波变换,再对低频子带进行分块的奇异值分解;采用量化的方法,将预处理后的水印图像嵌入奇异值分解后的最大奇异值中。在嵌入了水印的视频场景中提取所有的水印版本之后,利用对提取的所有水印信号版本进行统计求和的方法得到最终提取的水印图像。实验表明,提出的算法具有较好的透明性,对常见的处理具有较好的鲁棒性。     

基于帧间小波变换的视频水印研究

针对数字视频版权保护及信息隐藏技术的需要,本文提出了一种基于帧间小波变换的视频水印算法。该算法首先对视频序列进行等长分组,然后对各组中的视频序列进行最大级数的帧间一维小波变换,从而可以得到一帧低频图像和多帧高频图像,其中低频图像聚集了视频序列的大部分能量,而高频图像的能量相对较小。本文对低频图像进行奇异值分解,然后将水印图像嵌入到低频图像的奇异值变换域上。在水印的嵌入与提取过程中只对4帧视频图像进行小波变换,所需内存较小,并易于硬件实现。实验结果表明,本文提出的视频水印算法具有较好的隐蔽性和鲁棒性。     

基于等距映射的视频水印算法

提出一种基于等距映射的视频水印算法,利用等距映射把原始视频各帧投影到二维平面上并应用奇异值分解把水印信息嵌入到视频帧与其在二维平面上投影点之间的差值上。实验证明,该算法对随机噪声干扰和诸如旋转、平移、裁剪等空间同步失真的攻击以及帧丢弃、帧插入等时间同步失真具有较好的鲁棒性。     

基于运动区域定位的视频水印算法

提出一种基于运动区域定位的视频水印算法.算法采用独立分量分析(ICA)算法,从原始视频的相邻两帧中提取包含这两帧相对运动信息的运动分量帧.根据提取的运动分量帧,定位原始视频帧中相对运动最剧烈的区域,此区域对应至原始视频相邻两帧中的前帧,即为嵌入水印的运动区域.在嵌入水印时,采用基于Watson视觉模型的量化索引调制(QIM)算法,以保证算法的鲁棒性.实验结果表明,本算法在保持视频良好视觉质量的同时,对高斯白噪声、MPEG-2压缩、帧删除及帧剪裁具有较好的鲁棒性.     

基于多维标度和奇异值分解的视频水印算法

针对于网络中的视频资源的知识产权问题,提出一种基于多维标度(MDS)和奇异值分解( SVD)的视频水印算法。该方法首先利用MDS把原始视频各帧投影到二维平面上,然后利用SVD的方法把水印信息嵌入到视频帧与其在二维平面上投影点之间的差值上。实验证明,该算法对随机噪声干扰和诸如旋转、平移、裁剪等空间同步失真的攻击有较强的鲁棒性;另外,该算法对帧丢弃、帧插入等时间同步失真也具有一定程度的鲁棒性。     

一种改进的基于W-SVD的水印算法

在水印算法中用奇异值分解可以提高图像的抗几何失真性,但它对椒盐、高斯、滤波等攻击的抵抗能力却很弱.对原有的基于SVD的水印算法进行改进,提出基于W-SVD的水印算法,即在小波分解的基础上进行奇异值分解.实验证明,改进后的水印算法在保持强的抗几何失真性的同时对椒盐、高斯、滤波等攻击的鲁棒性也有提高.     

独立元分析方法及其在视频分割中的应用

该文详细的介绍了独立元分析方法(Independent Component Analysis,ICA)的基本背景、原理,以及各种独立元分析算法及其特点。同时考虑到在视频分割中,视频图像的内容丰富,物体复杂多样,但是前景物体和背景图像基本上保持相对独立的特点,利用盲信号分离的思想,尝试着把独立元分析方法用于视频分割,以获得相对独立的背景和前景图像。文中用摄像头采集的连续几帧图像做实验,取得了比较满意的效果。     

基于盲波束形成的CDMA信号伪码估计

为解决低信噪比(SNR)条件下CDMA信号伪码盲估计问题,提出结合盲波束形成和奇异值分解的盲估计方法。在信号波达方向和信道同步信息未知的情况下,估计各用户的扩频序列,完成多用户检测,并给出高斯噪声下盲多用户检测的完整数学表达式。理论分析和仿真结果表明,该方法通过天线阵列的分集和扩频增益能在低SNR下完成伪码估计,且其多用户检测性能相对传统单天线检测算法有较大提高。     

一种基于独立分量分析的数字水印算法

提出一种基于独立分量分析的图像水印算法.该算法把一幅二值水印图像嵌入到原图像的小波逼近子图中,检测时利用快速独立分量分析方法来提取水印.实验结果表明,该算法加入的水印可以被恢复,并且具有一定的鲁棒性.     

基于奇异值分解的零水印算法

针对传统的基于奇异值分解的水印算法水印容量较低的缺陷,提出基于奇异值分解的零水印算法,在分块的基础上提取奇异值向量的前若干项,将其作为图像特征,并利用此特征进行零水印构造。仿真实验结果表明,该算法能降低计算复杂度,增加水印容量,稳健性较好。     

基于DCT和混沌的双重图像水印算法

为实现图像版权和完整性认证,提出一种基于DCT和混沌的双重水印算法。对图像进行DCT分块,在低频部分利用SVD方法嵌入鲁棒水印,在高频部分用系数大小关系嵌入脆弱水印,从而实现了盲检测。仿真实验结果表明,由于鲁棒水印具有一定的抗JPEG能力,脆弱水印能抵抗较强的噪声攻击,因此该算法是有效的。     

基于自动镜头分割的视频压缩编码算法

将镜头分割引入压缩编码,针对分割镜头特性确定适当的编码器及参数,能够提高视频压缩编码的效率．为此,提出了一种基于对分查找的镜头分割算法(VSSB)以及关键帧频率计算公式．其算法的核心是通过对分查找形成二叉树,同时通过广度优先搜索寻找分割点,具有O(log n)的时间复杂性．针对实时应用,采用了双阈值比较的镜头分割算法,能够较好地实现镜头切变和渐变的检测．基于镜头分割算法,建立并实现了并行方式的编解码系统模型．实验证明,基于镜头分割的编码方法能够提高压缩比,缩短压缩编码时间,有利于改善重建图像质量。     

基于迹范数的L1-PCA算法

L1-PCA相比传统的主成分分析(PCA)更具鲁棒性,但是L1-PCA算法存在很多局部最优解且秩约束计算较为复杂.为此,提出一种基于迹范数的L1-PCA算法.利用迹范数近似代替矩阵的秩,以解决秩约束存在很多局部最优解的问题,采用基于增强拉格朗日乘子的方法对算法求解,并将其应用于图像的降噪处理.实验结果表明,利用该算法降噪后的图像轮廓清晰、同类图像特征明显趋同.     

基于数据融合和ICA的鲁棒数字水印算法

利用树状小波分解结合人类视觉系统的特性,提出一种基于数据融合的鲁棒性数字水印算法,可以向载体图像中自适应地嵌入多个数字水印副本。在每个块中使用独立分量分析的方法提取水印,对提取出的多个水印副本图像进行融合操作,以提高水印的鲁棒性。仿真试验表明,以该方法嵌入的水印具有较高的透明性,对常见图像处理攻击有很强的鲁棒性。