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针对稀疏表示的图像质量评价模型都基于灰度图像,缺少颜色信息,该文提出一种基于非负矩阵分解(NMF)的全参考彩色图像质量评价方法。首先,从自然彩色图像中随机采样,得到训练样本,利用非负矩阵分解,训练得到特征基矩阵,并经过Schmidt正交化,构建特征提取矩阵;其次,根据视觉显著性模型,利用最大视觉显著性和显著性差值两步骤选取视觉重要区域;最后,利用特征提取矩阵,得到低维的特征向量,并最终得到彩色图像质量评价值。实验结果表明,该文方法在LIVE, CSIQ和TID2008 3个图像质量评价库上有很好的表现。3个图像库的平均结果显示,该文方法的综合表现优于所有对比方法。这表明该文方法与主观感知有更好的关联度。 相似文献
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传统的K-means算法需要决定k的值,即类的个数,才能进行聚类.这个K的值相当难确定,并且影响整个聚类效果.提出了一种新的聚类算法,用一个新的并且容易确定的参数来代替K,即类中的最少数据个数F.实验证明F在一定值范围内,能够得到相近的并且比较正确的聚类效果,并且证明新算法有一定能力解决噪音数据问题. 相似文献
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由于传统的视频信息隐藏算法缺乏对人眼视觉感 知特性的研究,本文提出一种基于视觉感知 的3D-HEVC(3D High Efficiency Video Coding,3D-HEVC)帧间信息隐藏算法。首先,根 据立体显 著模型和大津阈值,将立体视频图像分为显著区域和非显著区域;然后,建立隐秘信息与量 化参数 QP(Quantization Parameter,QP)的映射关系,且针对不同的区 域,利用隐秘信息根据余数相等原 则相应的调制P帧或B帧的QP值;最后,用含隐秘信息的QP进行编码。实验结果表明,该 算法 平均每帧嵌入容量为246bit,相比于原始HTM13.0,所提算法编码重建立体视频序列的PSNR 值和SSIM值平均下降0.031dB和 0.000058,比特率仅平均增长0.0741%,且能对隐秘信息盲提取。 相似文献
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Java作为计算机入门教学语言的思考 总被引:1,自引:0,他引:1
骆挺 《电脑编程技巧与维护》2009,(24):122-123
Java是现代高校计算机专业的必修课程,针对三本院校计算机专业,阐述了开设Java作为计算机入门语言的可行性以及优势,介绍了Java特点并与C语言进行比较。 相似文献
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为了更安全地传输秘密信息和保护3D视频,提 出基于多视点视频特征的3D-HEVC深度视频信息隐 藏算法。首先结合彩色视频的纹理特征,考虑深度视频不同区域对绘制视点的质量和编码效 率的影响,对 深度视频进行区域分割。然后针对不同的区域,采用不同的方式调制最大编码单元(LCU) 的QP值嵌入 秘密信息。最后,用修改后的QP值进行编码压缩,传输视频信息。实验仿真结果表明,相 比于原始HTM13.0, 本算法编码重建深度视频绘制视点质量的PSNR平均下降0.0015dB, 码率平均增加0.035%。本文算法 能较好地保证绘制视点的质量,对视频流的码率影响较小,且能实现秘密信息的盲提取。 相似文献
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目的 研究表明,图像的恰可察觉失真(JND)阈值主要与视觉系统的亮度适应性、对比度掩模、模块掩模以及图像结构等因素有关。为了更好地研究图像结构对JND阈值的影响,提出一种基于稀疏表示的结构信息和非结构信息分离模型,并应用于自然图像的JND阈值估计,使JND阈值模型与人眼视觉系统具有更好的一致性。方法 首先通过K-均值奇异值分解算法(K-SVD)得到过完备视觉字典。然后利用该过完备字典对输入的自然图像进行稀疏表示和重建,得到该图像对应的结构层和非结构层。针对结构层和非结构层,进一步设计基于亮度适应性与对比度掩模的结构层JND估计模型和基于亮度对比度与信息不确定度的非结构层JND估计模型。最后利用一个能够刻画掩模效应的非线性可加模型对以上两个分量的JND估计模型进行融合。结果 本文提出的JND估计模型利用稀疏表示将自然图像的结构/非结构信息进行分离,然后采用符合各自分量特点的JND模型进行计算,与视觉感知机理高度一致。实验结果表明,本文JND模型能够有效地预测自然图像的JND阈值,受污染图的峰值信噪比(PSNR)值比其他3个JND对比模型值高出35 dB。结论 与现有模型相比,该模型与人眼主观视觉感知具有更好的一致性,更能有效地预测自然图像的JND阈值。 相似文献
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针对特殊应用领域的立体图像安全性问题,提出 了基于视点间关系预测的立体图像可逆水印, 能够无损地恢复原始立体图像。根据左右视点匹配像素具有较强相关性的特征,能够较 准确地预测立 体图像的像素,并建立峰值点较高的预测误差直方图。通过直方图峰值点的平移,并采用多 层水印嵌入, 从而达到较高的水印容量。此外,根据水印嵌入代价率,为峰值寻找最优零点,从而减少了 非水印嵌入的 数据平移量,提高了含水印立体图像的质量。实验结果表明,相比现有预测算法,提出的基 于视点间的预 测算法更加精确;在相同水印容量的情况下,本文方法的图像质量高于现有扩展的立体图像 可逆水印方法,在较大水印容量时,峰值信噪比(PSNR)的提高尤其明显。 相似文献
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基于BJND的立体图像篡改定位及恢复水印方法 总被引:6,自引:6,他引:0
针对立体图像内容的真实性认证和完整性保护等 问题,提出一种基于双目恰可觉察失 真(BJND)的立体图像 篡改定位及恢复水印方法。首先,利用奇异值的稳定特性,设计左右图像的定位水印;然后 ,根据BJND强度将左右图像 的定位水印嵌入到左图像中;最后,利用离散余弦变换(DCT)和JPEG量化压缩 生成恢复信息,并将右图像和左图像遮挡暴露区 域的恢复信息分别嵌入到右图像和左图像中。实验结果表明,本文方法所构造的水印对JPEG 压缩、椒盐噪声、高斯白噪声等偶然攻击比较鲁棒,而对剪切、拼接、旋转等恶意攻击较为 脆弱,同时对左右图像的恶意篡改区域检测率大于98%。由于充分利用了左右图像的匹配特 性,恢复的被篡改立体图像其左右图像PSNR达36.02dB ~41.29dB。 相似文献
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