基于纹理复杂度因子的自适应图像水印算法

对于一个有效的水印算法,要折中考虑到不可见性和鲁棒性这两个互相矛盾的因素。这实质上是一个如何确定水印的嵌入能量问题。现有算法一般都依赖实验来确定。本文提出了一个基于纹理复杂度因子的自适应图像水印算法。该算法首先将原始图像分割为互不覆盖的子块,对各个子块进行DCT变换(离散余弦变换)。然后计算纹理复杂度因子,逐块确定拉伸因子α。最后水印信号以不同的能量嵌入到各个子块的三个DCT低频交流系数中。 (1)水印嵌入。①原始图像分块DCT:首先将原始图像f(x,y)分割为互不覆盖的8     

基于人类视觉系统的自适应数字图像水印算法

结合人类视觉系统（Human Visual System,HVS）,对离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）域水印算法进行改进,通过修改JPEG（Joint Photographic Experts Group,联合图像专家组）量化表得到自适应量化步长的量化表,用修正后的量化表对DCT系数进行量化,然后按照Zig-Zag扫描顺序实现自适应选择水印图像的嵌入频段（现有的算法大都选用固定步长和固定的嵌入频段）。实验表明,该算法具有很好的不可见性和稳定性。     

DCT变换域中的自适应图像水印算法

提出了一种基于DCT变换的数字水印算法,该方法能够自适应地选取水印嵌入位置,依据人类视觉特性,合理地分配不同嵌入位置处嵌入的水印强度。另外,结合混沌序列和置乱技术,增强了水印的抗攻击能力。经实验验证,该方法基本上满足不可见性和鲁棒性要求,尤其具有较强的抗JPEG压缩攻击的能力。     

基于人类视觉系统的DCT编码图像后处理算法

分析了块离散余弦变换（BDCT）图像编码的块效应产生原因,基于马尔可夫随机场最大后验估计（MRF-MAP）框架提出了一种有效的自适应去块效应算法。利用人类视觉系统对块效应有掩盖性的特点引入一个块效应可见度函数,根据转换块的边缘信息自适应调整势能函数的阈值,从而尽可能地消除块效应并保护图像的边缘信息。仿真结果表明了该算法的有效性。     

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。     

一种优化的图像水印技术

有效的图像水印应满足可认证性、隐蔽性、鲁棒性和安全性。水印是通过二维混沌加密算法加密有意义图像生成。水印嵌入过程中,结合峰值信噪声比和归一化互相关系数,精心设计适应度函数,运用遗传算法寻找最佳嵌入强度,将水印嵌入到原始图像的DCT系数,提高了水印的隐蔽性和鲁棒性。实验结果证明了所提优化图像水印的有效性。     

一种基于三种变换的图像盲水印算法

变换域数字水印技术是当前的一个研究热点。将DWT和DCT两种变换结合,并把Amold变换引入到两种变换域数字水印系统中。提高数字水印的隐蔽性和稳健性。实验结果表明,该算法嵌入水印后不易被察觉,对于各种攻击具有较强的鲁棒性。     

图像版权保护与认证的双水印算法

为了实现数字图像的版权保护与认证,设计了一种基于离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)的双数字水印算法,一个水印鲁棒性强,用于版权保护,另一个是脆弱水印,用于图像认证.水印同时嵌入,不需要考虑嵌入顺序,根据验证目的的不同水印可以同时或单独提取.通过将原始灰度图像像素矩阵经离散小波变换,在低频子图中嵌人鲁棒水印一,对水平细节子图再进行离散余弦变换,在中频系数中嵌人脆弱水印二.该算法实现简单,计算量小,隐蔽性好,可实现对恶意篡改的块定位.     

一种基于混沌加密的DCT域数字图像水印算法

提出了一种基于混沌加密的DCT域数字图像水印算法。该算法利用Logistic映射生成一个随机序列,利用该随机序列对经过置乱处理的二值图像进行调制,最后将其嵌入到原始图像的低频系数中。仿真实验结果表明,实现的水印具有不可见性,而且对于常见的噪声、裁剪、JPEG压缩具有较好的健壮性。     

基于视觉注意模型的数字图像水印算法

提出了一种基于视觉注意模型的数字图像水印算法,充分利用人眼的视觉注意特性,通过对图像中视觉注意区域嵌入较弱的水印信息,降低水印图像的视觉失真,对非视觉注意区域嵌入较强的水印信息,提高水印检测的鲁棒性.在多幅图像上的实验结果表明,该方法能够有效地隐藏图像水印信息,获得较佳的图像视觉效果;并且,在各种常见的图像攻击下,水印检测结果优于基于边缘的方法.     

基于多变换域的彩色图像多功能水印算法

针对单水印存在功能单一的问题,提出一种基于离散小波变换（DWT）和四元数离散余弦变换（QDCT）的彩色图像多功能水印算法。首先,将彩色图像分通道置乱后进行DWT,选择低、中频子带作分块QDCT,利用部分实数系数构造系数矩阵,鲁棒性水印通过加法原则嵌入该系数矩阵的奇异值中;然后,将图像进行2×2分块的QDCT,特征脆弱水印利用QDCT的低频模值系数产生,并嵌入空域最低有效位（LSB）。实验结果表明,鲁棒性水印具有良好的抗JPEG压缩、噪声、对比度调节、剪切、旋转以及混合攻击的能力,脆弱水印对篡改敏感且具有精确的篡改定位功能。     

自适应补偿矢量量化

提出了一种基于ＬＢＧ码书设计的新的图像矢量量化算法。该算法利用图像信号在正交矢量空间中的能量集中性,有效地减小了码书的搜索范围,加快了矢量量化速度。同时利用原始图像和重建图像之间的差值进行了自适应补偿,在保证较高压缩比的同时,有效地克服了矢量量化的致命缺陷,即重建图像存在严重的方块效应。     

基于离散小波变换和离散余弦变换域的扩频水印盲提取算法

针对扩频水印的盲提取问题,提出了一种在数字音频中扩频水印的盲提取算法。算法将扩频后的水印信息隐藏在音频文件小波分解的低频系数再做离散余弦变换(DCT)后的第5个系数中。提取时在扩频序列及其长度均未知的情况下,采用二次谱和奇异值分解(SVD)的方法对嵌入时使用的扩频参数进行估计,实现了数字音频中扩频水印的盲提取。仿真实验表明,所提算法在未知扩频参数的情况下能提取出归一化系数(NC)为1的水印图像并且水印的鲁棒性也很强,在加噪、低通滤波等攻击下估计出的扩频序列正确率能达到90%以上,恢复出的水印图像清晰可见,归一化系数都在0.98以上。     

一种新的JPEG图像认证半脆弱水印算法

提出了一种用于JPEG图像认证的半脆弱数字水印算法,它根据JPEG图像压缩过程中的DCT系数的不变性原理进行水印生成和嵌入调制,并结合一种有效的算法隐性地考虑到所有非零DCT系数的符号、大小关系,在未增加水印信息嵌入强度的情况下,实现了图像应对变换域攻击的更有效保护。同时,在检测算法中加入对虚警区的判断,增加了对窜改区域定位的准确性。实验表明,该算法实现的水印有很好的视觉透明度,有效的承受JPEG压缩,同时对其他恶意篡改敏感并能够准确定位篡改位置。     

基于量化的二维DCT优化算法研究

DCT变换广泛应用于图像压缩算法中,在大多数情况下最有用的信息集中在DCT系数的低频序列中,而对那些经过量化后为零的系数进行计算,不但费时且计算量大幅增加。据此提出了两种新的二维DCT快速截取算法,使得计算一个8×8的二维DCT变换所需的乘法运算次数减少了60％,加法运算次数减少了77％。经过实验验证该算法在峰值信噪比PSNR值损失很少的情况下,显著地降低了算法的复杂度。     

无线多媒体传感器网络图像通信性能分析

对无线视频传感器节点的图像通信活动进行研究,分析了其在资源受限的无线多媒体传感器网络中进行图像编码和传输的性能。对基于DCT和DWT的图像编码与传输的能量消耗和率失真进行建模分析。根据所建立的能量消耗与率失真模型,对有限的能量和传输带宽进行优化分配。根据监测场景的统计信息,调整编码中所使用的参数,以使得能量消耗最小化。仿真实验结果表明,所提出的方法在保证应用所需图像质量的情况,有效地降低了无线传感器节点的数据通信量和计算过程的能耗。     

基于图像变换系数稀疏性的去噪处理

为解决传统图像去噪算法存在边缘纹理信息损失的问题,根据图像平滑区域离散余弦变换(DCT)非零系数个数较少的特点,提出了基于图像变换域稀疏表示的去噪算法：首先依据l2范式将图像的相似区域块构成块群;然后对块群中的各块进行DCT。由变换域系数的稀疏性,利用阈值进行首次去噪。为进一步去除噪声,对块群进行主成分分析（PCA）,提取块群PC分量,运用PC分量对块群进行分析处理;最后把处理后的图块结合Kaiser窗口返回到原图像中,得到去噪后的图像。与传统去噪相比,该方法在去噪过程中保留了边缘纹理信息,抑制了该信息对去噪的影响,提高了图像的视觉效果。