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目的 现有水印算法大多是基于明文域的,很容易被入侵、窃取。为了保护用户隐私、提高安全性,本文提出了一种用于盗版追踪的基于格雷码加密域的可逆水印方法,该方法支持对密文直接操作。方法 首先提出了基于格雷码的同态加密系统(HESGC),并以此加密载体图像;然后依据整数小波变换(IWT)和人类视觉系统(HVS)特性,将图像分区并合理分类;再依据新提出的算法完成嵌入、可逆恢复及提取工作;最后利用首次提出的水印追踪联合策略(JWT)来进行盗版追踪。结果 为了验证本文方法,选取USC-SIPI图像库中的6幅经典图像作为标准测试图像,与其他可逆水印算法相比,本文方法具有更高的PSNR值,PSNR高达50 dB,而且SSIM值均为1,实现了可逆功能;本文新提出的HESGC将使原始载体图像膨胀为原来的8倍,故容量较大。理论上,本文最大容量为3.75 bit/像素,目前大多可逆水印算法的最大容量不足1 bit/像素;本文方法不仅实现了盗版追踪功能,而且能够抵抗一些常见的攻击,如随机噪声、中值滤波、图像平滑和JPEG编码、LZW编码和卷积模糊等。通过比较原始追踪证明与攻击后图像的追踪证明可知,相似度在1左右的即为盗版,其他非盗版的相似度都远远低于1,大部分在0.6左右。结论 本文提出了一种基于密文域的可逆水印方案,首次提出了HESGC和JWT,实现了密文域可逆水印技术和盗版追踪功能。该方案直接采用灰度图像作为水印图像,解除了以往以二值图像作为水印图像,或者将灰度图像二值化后作为水印图像的限制,而且采用基于级联混沌技术提高了灰度水印图像的安全性。此外,本文成功消除了图像分区分类中纹理/平滑区域中的平滑/纹理孤岛,使分类结果更加准确、合理。实验结果表明,本方案不仅能够抵抗一些常见攻击,而且容量大、安全性高,很好地保护了用户隐私。本文实现了密文域可逆水印技术,适用于隐私保护要求高的医学、军事等领域。 相似文献
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Gray码在计算机编码、通信以及工业自动化等领域具有广泛的应用。寻找一种生成并存储Gray码的快速而有效的算法是非常意义的。提出一种基于分治算法的Gray码生成方法,同时对算法的时间和空间复杂性进行了分析和讨论。实验结果验证了算法的有效性。 相似文献
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近10年来,在小波变换的理论基础之上,产生了一系列新的能够更加有效地表示和处理高维数据奇异的数学变换,统称为“多尺度几何分析”.它们不仅具有多分辨率特性、时频局部性、多方向性和各向异性,而且克服了小波变换表示边缘、轮廓等高维奇异时存在的局限性.目前,有关多尺度几何分析的理论和应用方法的研究已经成为一个新的热点.首先探讨了小波变换的方向特性及其局限性;其次,以多尺度几何分析的发展为主线,对基于各种多尺度几何分析工具的静态图像编码算法进行概述阐述和比较研究,同时分析和讨论了各类算法的优势和不足;最后,对基于多尺度几何分析的图像编码算法的未来发展进行展望. 相似文献
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首先提出了基于提升方案的形状自适应整数小波变换算法,然后对整数小波同第一代小波的变换系数分布特性的差异进行了详细的分析.针对整数小波变换系数幅值动态变化范围小,而传统EZW中阈值区间相对较大,不利于形成零树结构的不足,提出了基于奇数平方的阈值选取方法.并在此基础上,提出一种基于二分法的量化逼近方案,与传统的基于位平面的量化方法相比,该方案能用更少的比特来完全重构一个系数.最后,提出了基于整数小波变换和新的量化方案的形状自适应EZW编码算法.实验结果表明,阈值选取方法是合理的,而基于二分法的量化逼近方案是有效的.在相同码率下,与传统阈值选取和量化方案相比,该方法重构图像的峰值信噪比要高出0.5~2dB. 相似文献
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目的 屏幕图像编码要求压缩效率高、实时性好、复杂性适中。调色板编码是屏幕图像编码的主流方法之一,但是其索引图的预测编码效率仍有待提高。为此提出一种基于局部方向相关性的索引图快速预测编码算法。方法 实验统计发现两个相邻的索引值在0.93的平均概率下具有相同的方向性,本文称之为索引图的“局部方向相关性”,进而提出采用一个2×3的模板进行初始方向预测,在其预测失败的情况下再采用一个3×4的方向模板进行二次方向预测。结果 在19个标准测试视频序列和3个测试图像上进行了大量实验,实验结果表明,本文算法的预测准确率为95.43%,比典型的多级预测算法(MSP)平均提高2.48%,尤其对于包含文字字符和大量几何图元的复杂场景视频更为有效,并且计算复杂度显著低于MSP算法,能够较好地满足屏幕图像编码的要求。结论 本文提出的索引图的预测算法,发掘了索引图的局部方向相关性,加快了预测速度,可应用在屏幕图像文本/图形块的调色板编码中。 相似文献
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目的 调色板编码是屏幕内容编码的典型方法之一,其索引图的编码效率直接影响到调色板编码算法的总体压缩性能。但是,在处理物体前景和文字边缘的过渡区或连接区索引时,现有索引图预测编码方法的效率仍有待改善。为此提出一种基于马尔可夫模型的索引图预测算法。方法 随机选取了2 000个局部预测失败的索引值并将它们划分为3类典型分布,发现前2类分布的索引值往往处于边缘的灰度平滑过渡区,相邻索引值间呈现较为明显的线性变化,进而提出采用1阶2维马尔可夫随机过程来刻画这种线性性。对于一个待预测索引值,首先利用1阶2维马尔可夫模型计算相邻索引值的线性相关得到初始预测值,再利用颜色转移概率最大化确定其最优预测值。结果 本文算法的预测准确率为97.53%,比多级预测算法(MSP)和基于局部方向相关性的预测算法分别平均提高了4.33%和2.10%,尤其适用于包含大量文字字符和几何图元的视频序列的索引图预测。并且,渐近时间复杂度与基于局部方向相关性的预测算法相当,明显低于MSP。具体地,本文算法的实际运行时间比MSP算法节省了95.08%,比基于局部方向相关性的预测算法增加了35.46%。结论 本文提出的基于马尔可夫模型的索引图预测算法通过发掘索引值在边缘区域的线性相关性和特定的颜色转移模式,提高了索引预测效率,并保持了较低的计算复杂度,可应用在屏幕内容文本/图形块的调色板编码中。 相似文献
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运动估计是去除视频时间维冗余的编码技术,而目前通用的平移运动模型无法有效地表示物体的局部非刚性复杂运动.为此,提出一种基于改进高斯-牛顿法的弹性运动估计方法.首先,通过分析初始迭代点对高斯-牛顿迭代结果的影响,采用基于2bit深度像素的均匀搜索预测初始迭代点;其次,通过理论和实验分析发现,不同的迭代步长对弹性运动估计/补偿性能有明显的影响,采用离散余弦变换的低频能量比率估计步长的上限,再利用黄金分割法对步长进行求精.实验结果表明,对于具有不同场景特点的视频序列,该算法始终能够保持较高的估计精度,运动补偿的平均峰值信噪比,比基于块平移模型的全搜索算法和传统弹性运动估计算法分别提高1.73dB和1.42dB.并且,该算法具有更快的收敛速度,一般仅需1~3次迭代就能取得高于传统弹性运动估计和块平移全搜索的峰值信噪比. 相似文献
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首先提出了一种运动估计方法MLBS(Modified Low Band Shift),并在此基础上提出了基于MLBS的小波域视频可分级运动估计方案MLBSSME.利用MLBS方法,提高了运动估计的准确度.借助重叠块运动补偿方法,有效降低了最高分辨率下解码图像的块效应.根据小波变换的多分辨率特性,利用缩小了的搜索窗口提高了搜索速度.这种方法可有效应用于空间可分级和数率可分级的视频编码器中.实验结果证明,对于多种类型的标准测试视频流,MLBSSME算法始终能保持很高的估计精度.利用该算法补偿得到的预测帧,其PSNR较之基于下层LL子带的分层运动估计方法和子带直接运动估计方法平均要高出1~3dB,而对于空间细节较简单的视频,其PSNR比LBS方法提高了0.5~1dB,并且算法的时空复杂度是LBS方法复杂度的30%~40%. 相似文献