基于CLAHE的红外图像增强算法

针对原始红外图像信息在压缩转换中数据信息丢失或弱化的问题,提出一种基于CLAHE(对比度受限自适应直方图均衡)的红外图像增强算法。该算法首先对14位原始红外图像的像素灰度级进行调整,然后通过CLAHE算法获得基图像,再通过原始图像与双边滤波后图像的差值获得细节图像,进一步通过高斯滤波算法滤除细节图像的噪声,最后合成得到输出图像。仿真结果显示:通过该算法,原始图像的对比度及边缘细节信息得到很大程度的增强。本文算法的图像增强效果优于PE算法和CLAHE算法。     

增强图像的客观质量评价算法研究

增强图像是指与原始图像相比,在清晰度、饱和度和亮度等方面所增强的图像。图像增强被广泛应用在生活中。因此,对增强图像精确的质量评价具有非常重大的意义。然而,现有的增强图像质量评价算法不能够对增强图像的质量进行精确评价。文章算法综合考虑增强图像与原始图像的结构相似度、色彩饱和度相似度和清晰度相似度对增强图像作出评价。文章算法在现有的增强图像数据库中的测试结果显示,文章算法的性能优于传统的质量评价算法和现有的增强图像质量评价算法。     

基于改进直方图均衡化和SSR算法的灰度图像增强研究

为了提高偏亮和偏暗图像的增强效果,提出了一种改进的直方图均衡化和SSR算法相结合的灰度图像增强方法.对原始图像进行改进直方图均衡化增强,提取低频分量进行直方图均衡化,与高频分量融合;对原始图像进行SSR算法增强;将得到的2个图像进行加权融合.结果表明:新方法得到的图像比原始图像细节特征突出,视觉效果明显改善;对比度和信息熵得到提高、亮度得到调整.在医学X射线图像上验证了其可行性,与其他增强算法相比,新方法更有利于图像的准确分析.     

一种基于混沌映射与SVD的数字水印算法

文章提出了一种基于混沌映射与SVD的数字水印算法,利用Logistic映射对原始水印图像进行置乱加密,然后把原始载体图像分块,结合SVD和变换域水印算法的特点,把加密后的水印图像嵌入到分块图像DCT变换域的中频系数上.实验结果表明该算法有很好的鲁棒性.     

基于RH算子和整数小波变换的医学图像脆弱水印算法

提出了一种医学图像脆弱水印算法.该算法对原始医学图像感兴趣区域进行整数小波压缩,提取其低频子带LL,生成水印标志;对原始医学图像和水印图像分块处理,且对其做行列RH再进行量化处理变换,实现水印的嵌入.实验结果表明,该算法对于嵌入水印后的图像具有良好的透明性,可检测出1bit篡改,对图像篡改具有很高的敏感性和定位能力.     

基于自然场景统计的无参考图像质量评价算法

为了度量多种失真类型的图像质量,提出一种基于图像空域自然场景统计特征的无参考图像质量评价算法。该算法通过度量失真图像和原始图像在统计规律上的偏差,对失真图像质量做出评价。与现有无参考图像质量评价算法相比,该算法不需要使用原始图像及其失真图像进行训练,也不需要知道图像的失真类型,是一种更具实际意义的通用型无参考图像质量评价算法。同时,考虑到人眼观察图像时感兴趣区域的影响,该算法加入了视觉显著性区域提取的过程。实验结果表明,该算法对于人的主观感知具有较好的一致性。     

基于JND和元胞自动机变换的可逆水印

提出了一种基于JND和元胞自动机变换的可逆水印算法。首先利用直方图调整技术对原始图像进行灰度值调整,然后通过整数小波变换获得原始图像的高频子带,并基于JND模型计算小波系数的恰可失真门限,最后利用扩频水印技术将由元胞自动机变换加密后的水印图像嵌入到原始图像中。实验结果表明,该算法在获得较高嵌入容量的情况下,显著提高了含水印图像的视觉质量。     

基于分数阶傅立叶变换的图像数字水印技术

提出了一种基于分数阶傅立叶变换的chirp图像数字水印算法。首先对原始图像进行分块,然后根据HVS特性有选择性地对图像子块嵌入chirp信号,最后通过对嵌入水印的图像进行分数阶傅立叶变换提取出水印图像。实验仿真证明,本算法实现了在原始图像中加入有意义的chirp图像数字水印并能顺利提取,有效地增加了水印的嵌入强度和保密性。     

基于结合小波和脊波的分层图像压缩算法

基于分层思想,结合小波变换和脊波变换各自的优势,提出了一种新型的分层图像编码算法。首先使用一种各向异性扩散平滑方法,原始图像I经过平滑,得到平滑图像R1,然后用原始图像I减去平滑图像R1得到纹理图像R2。对平滑图像R1采用多级树集合分裂算法(Set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)编码;对纹理图像R2进行改进的正交有限脊波变换,然后采用相应改进的SPIHT算法编码。实验结果表明,本算法在同等码率的情况下优于SPIHT算法的压缩性能。对于纹理比较丰富的图像,效果尤为明显。     

基于Krawtchouk不变矩的仿射攻击不变性局部水印算法

本文提出了一种基于原始图像Krawtchouk不变矩实现的仿射攻击不变性局部水印算法.具体介绍了Krawtchouk不变矩的构造方法,水印是事先产生的且与原始图像无关,通过将水印嵌入到图像的Krawtchouk不变矩中实现仿射攻击不变性.这种基于Krawtchouk矩的水印算法是局部水印技术,即水印的嵌入只是影响到部分原始图像,因此该算法对剪切攻击具有很好的鲁棒性.检测过程中采用独立分量分析技术实现真正意义上的盲检测.文中具体分析了所提出算法的计算复杂度,实验数据说明这种水印算法对通用水印测试软件Stirmark具有很好的鲁棒性.