基于量化表估计的 JPEG 合成图像盲检测

利用块效应测度值大小定位篡改区域的关键在于能否准确得到原始图像量化表。本文研究一种量化表估计方法,首先将待测图像使用不同的质量因子对应的量化表求取量化误差,然后根据得到的量化误差进行极小值判定,极小值对应的质量因子即为原始图像量化表对应的质量因子。实验表明,该方法在检测JPEG复制粘贴型篡改时准确率高,算法复杂度小。     

基于Slant变换的半脆弱水印算法

为了使算法同时具有较高的定位精度和鲁棒性,提出了一种基于Slant变换的半脆弱性数字水印算法.算法引入"相关块组"的概念,结合Slant变换高能量集中性及直流量化原理完成水印嵌入过程,在认证过程中使用了定位参考块.实验结果表明,该算法能容忍一定程度的JPEG压缩、Gauss噪声等偶然篡改,对图像中发生的篡改可以有效地检测并进行精确地定位.     

一种基于DCT系数直方图差异的JPEG图像篡改检测

JPEG图像是人们日常接触最广泛的图像格式,因此对此类图像的篡改检测有着更加重要的意义。本文以JPEG图像篡改压缩后篡改区域相当于一次压缩为理论基础,研究了一次和双JPEG压缩的基本原理,分析了质量因子Q1、Q2之间的大小关系对双压后图像DCT系数直方图统计特性所引起的变化,并分两种情况对图像进行分块求其DCT系数直方图,根据不同的方法判定图像块经过了一次还是二次压缩,从而在此基础上提出了一种基于DCT系数直方图的JPEG图像篡改检测算法。实验表明该算法不仅运算复杂度低,而且对篡改区域有很好的检测和定位效果。     

JPEG压缩算法的若干改进

在多媒体的技术处理过程中,图像压缩技术应运而生,而MATLAB本身又是一种用于科学工程计算的高效率高级语言,它同时提供了很多的矩阵软件包。文中就JPEG压缩算法中的采样,FDCT,量化表等做了进一步改进,即采用和MATLAB的接口来进行采样;采用快速的矩阵乘积来进行FDCT;根据压缩的不同要求而定的量化表来适应不同场合的压缩要求,从而实现图像的去噪和压缩处理。     

JPEG压缩算法的若干改进

在多媒体的技术处理过程中，图像压缩技术应运而生，而MATLAB本身又是一种用于科学工程计算的高效率高级语言，它同时提供了很多的矩阵软件包。文中就JPEG压缩算法中的采祥，FDCT，量化表等做了进一步改进，即采用和MATLAB的接口来进行采祥；采用快速的矩阵乘积来进行FDCT；根据压缩的不同要求而定的量化表来适应不同场合的压缩要求，从而实现图像的去噪和压缩处理。     

一种基于小波变换的非均匀量化索引调制水印算法

为了提高数字水印的稳健性与不可见性,将图像小波变换与量化索引调制算法相结合,提出了一种基于小波变换的非均匀量化索引调制数字水印算法。该算法对原始图像进行离散小波变换,将中频小波系数分成3×3的系数子块作为水印载体,对子块的系数均值采用非均匀量化索引调制,实现二值水印的嵌入。根据人类视觉特性,不同的系数子块采用不同的量化间隔并自适应于子块内相邻系数的差值。实验结果表明,该算法透明性好,安全性高,对高斯白噪声、剪切、滤波以及JPEG压缩等常见攻击具有较强的稳健性。     

基于图像能量和量化的公开数字水印算法

提出了一个新的基于图像能量和量化的公开数字水印算法.首先对原始图像进行均匀分块,然后根据相应的水印信息和量化方法修改各个图像子块的能量以嵌入水印;水印的提取则是水印嵌入的逆过程.由于在算法中采用了量化嵌入策略,从而使该算法在提取水印时无需原始图像.实验结果表明:该算法具有很好的水印不可见性,对常见的图像处理攻击:如重采样、颜色抖动、平滑、加噪声和JPEG压缩等具有很强的稳健性.     

一种用于图像篡改定位的半脆弱数字水印算法

设计并实现了一种用于数字图像内容认证的半脆弱水印方案。算法中,图像块的水印选择Logistic映射作为混沌系统从该图像块本身产生一系列混沌序列,作用于水印的嵌入;每个图像块产生的水印按照Torus,自同构映射嵌入另一个映射块的LSB(Least Significant Bit),对应关系通过密钥来确定,这样建立起图像块之间的相关性;利用混沌对初值极端敏感性的特点,能够定位检测对加入水印图像的篡改,且水印提取不需要原始图像。实验结果表明,嵌入水印后的图像的视觉好;算法具有图像内容局部篡改检测的有效性、敏感性以及良好的篡改定位能力。     

基于矩阵编码和多重水印的JPEG图像块级认证算法

JPEG图像是目前常用的图像格式之一,由于其冗余数据较少,因此实现对JPEG图像的精确认证,需要对认证水印信息进行合适的编码以尽可能地缩短水印长度. 为此,结合矩阵编码和多重水印技术,提出了一种用于JPEG图像的块级认证算法. 矩阵编码可将长为l的水印信息缩短为log2l数量级,且可准确定位其中1位信息的改变,因此通过矩阵编码可有效缩短水印的长度. 同时,为了提高算法的定位准确率,通过嵌入多重水印共同完成对图像的篡改定位. 算法分析中对算法的漏检率、虚检率进行了较为详细的分析. 理论分析与实验结果表明,在篡改率不大的情况下,算法能够实现对JPEG图像的块级篡改定位,在篡改率小于5%,向每个图像块仅嵌入约2bit水印信息的情况下,漏检率和虚检率均在10-2数量级.     

面向JPEG图像篡改的盲取证技术综述

简要阐述了目前国内外学者在JPEG图像篡改的被动取证技术方面的主要研究成果。基于篡改和检测方法的不同,目前检测方法可分为双重JPEG压缩检测方法和JPEG块效应不一致性检测方法。对两类检测方法的代表性方法进行了性能评价,指出了其存在的问题,并对JPEG图像篡改盲取证技术进行了展望。     

PDF文档中JPEG图像的自动提取技术研究

对PDF文档的处理常常要涉及到文本和图像的提取。文章在深入分析PDF格式和其中采用的各种压缩算法的基础上,实现了PDF文档中JPEG图像的自动提取。算法结合PDF文档结构和页面树,按照图像在页面中出现的顺序,对各页面中含有的图像对象进行准确定位,依次提取其中的图像压缩数据,并根据采用压缩算法的不同,对压缩数据进行筛选,最后得到保存为JPEG格式的图像。算法可以很好地应用于由任何途径生成的各种类型的PDF文档。     

一种基于深度学习的双JPEG图像压缩检测算法

双JPEG图像压缩检测是图像盲取证中的研究热点之一。针对JPEG图像压缩检测盲取证问题,提出了一种在双JPEG格式下基于卷积神经网络（CNN）的压缩检测算法。将图像数据集中的样本以不同的质量因子进行单JPEG压缩和双JPEG压缩,把检测图像的DCT系数直方图作为CNN网络的输入进行特征提取,输出层是样本类别的概率分类。实验结果表明,样本尺寸越大,篡改后的质量因子越大,分类器检测正确率越高;与现有算法相比,提出的算法检测正确率最高提高了1.3%,证明具有良好的双JPEG图像压缩性能检测能力。     

视觉注意计算模型及其在自然图像压缩中的应用

为了提取自然图像中的主要视觉信息以便更好地对图像进行压缩，提出了一种新的基于感兴趣区域的图像压缩方法.该方法使用一个基于视觉生理和心理物理实验结果的视觉注意计算模型计算图像中的感兴趣区域，并用JPEG算法对感兴趣区域和背景区域采用不同的压缩比进行压缩，对部分图像进行了初步实验.结果表明，用该方法压缩后图像的字节数和每像素比特数等参数均好于JPEG算法；同时压缩后图像在视觉上对比突出了感兴趣区域，有利于对感兴趣区域的观察.     

针对影像处理的快速二维离散余弦转换算法

由于离散余弦转换在影像处理领域之重要性与日俱增,且消耗许多处理器运算时间,所以众多快速二维离散余弦转换算法不断被发表。该文提出一个应用于JPEG及MPEG图像处理的快速二维8×8离散余弦转换算法,该算法主要运用基本的累加及移位运算,快速评估8×8影像区块的复杂程度,可调整离散余弦转换参数的计算数量。该算法只需花费少量硬件成本,如比较器、加法器、移位器,便可有效降低离散余弦转换运算时间,且在模拟结果显示所提出的算法与传统及整数离散余弦转换相比,可达到较快的运算速度,且在量化系数较大的情况下,可得到更好效果。     

结合二进制烟花算法的单位图块截断编码

图像压缩应用领域中,在保证压缩比不变的前提下,为生成有效的公共位图,并降低单位图块截断编码压缩彩色图像时的失真风险,本文提出了一种结合二进制烟花算法的单位图块截断编码方法.该方法首先将彩色图像分成不重叠的子图像块,使用权重平面法生成每个子图像块的初始位图;然后,通过局部优化和全局优化两种不同的策略确定每个子图像块初始位图需要优化的位置,将这些位置的值作为烟花算法初始值;在此基础上将烟花算法改为二进制形式并进行优化,生成每个子图像块的公共位图与6个量化值;最后,根据公共位图与6个量化值恢复每个子图像块,根据恢复的子图像块重构压缩图像.通过在测试图像上进行实验验证,并与3种参考方法从压缩图片的细节视觉效果、压缩图片与原图间的均方误差、结构相似性指数3个角度进行对比,结果表明,本文所提方法生成的公共位图有效,且全局优化策略压缩图像效果优于局部优化策略,其中全局优化策略生成的压缩图像与原图间的均方误差均值在分块大小为4×4和8×8时分别为56.939 7与106.317 4,低于3种对比方法,结构相似性指数均值分别为0.968 2与0.943 1,高于3种对比方法,通过分析对比表明,所提方法生成的压缩图像与原图间的相似度更高,在保持压缩比的同时有效提升了压缩图像的精度.     

一种嵌入DCT域直流分量的盲水印算法

文章提出一种基于量化的嵌入DCT域直流分量的数字水印算法。该算法以二值图像为水印,根据JPEG标准量化表系数确定水印嵌入强度,提取时不需要宿主图像。实验表明:该算法简单易行,对常见的水印攻击有较好的鲁棒性和实效性。     

小波变换图像编码中的逆量化技术研究

量化和逆量化是图像编码中重要的步骤．在现行被大多数图像编码技术如JPEG、EZW、JPEG2000所采用的均匀量化方案中,逆量化值一般取每个量化区间的中点值．然而,因为小波系数的不均匀分布,中点值可能不是最佳值．在本文中,一种自适应选择逆量化值算法被提出来,从而改进基于小波的图像解码质量．实验表明我们的算法简单和有效．     

全局约束自适应量化的遥感图像压缩算法

针对JPEG2000算法存在大量计算冗余影响星载遥感图像压缩速度的问题,提出一种全局约束自适应量化的星载遥感图像快速压缩算法.根据给定目标码率、输入图像特性和各子带特性,考虑JPEG2000内部之间的联系,从全局角度自适应设置各子带量化步长,从而减少最为耗时的EBCOT待编码数据量.实验结果表明,该算法减少了JasPer90%-95%的冗余数据,从而减少了层一编码时间和层二截断时间,显著提高了JPEG2000的编码速度,相比JasPer速度提高了1倍左右,而重构图像质量还略有提高.     

基于稀疏表示的人脸图像压缩方法

基于稀疏表示的人脸图像压缩算法首先对人脸图像进行分块,其次利用K-SVD字典学习算法,训练一个图像的冗余字典,最后用OMP算法对其进行稀疏编码,得到压缩的图像.由于OMP算法复杂度较高,为了降低复杂度,提高算法效率,提出了一种基于稀疏表示理论的新的人脸压缩算法.该算法在稀疏编码阶段,用基于块坐标松弛(Block Coordinate Relation)字典学习算法对人脸图像进行稀疏编码,最后用重构算法对压缩数据进行重构.通过实验仿真,与JPEG压缩方法及OMP算法比较,所提方法在同等压缩比下,重构的图像质量有所提高.