颜色空间变换及其在印刷中的应用

提出一种基于人工神经网络的LAB—CMYK颜色空间变换方法:在原稿三原色(RGB)图像中选取N个像素点,转换到LAB空间,由印刷分版机对原图进行黄(Y)、品红(M)、青(C)、黑(K)4色分版,得到N个像素点对应的黄、品红、青、黑值,建立训练样本集,应用人工神经网络建立LAB—CMYK颜色空间的映射关系。     

基于扩频技术的自适应数字水印研究

基于扩频技术研究了数字图像水印的相关特性，采用直接序列扩频技术对水印信号进行频谱扩展，然后通过基于空间视觉掩盖的可感知噪声阈值矩阵JND门限决定水印强度和嵌入位置，实现了空域中图像自适应的水印算法。实验证明数字水印保证了人眼视觉不可察觉性，并且对包括JPEG压缩、均值滤波、亚抽样等具有很强的稳健性。     

基于半色调数字图像的水印技术

研究在用于打印、印刷的半色调图像中嵌入水印。半色调图像水印研究对于实现用于包装防伪的印刷品水印有重要意义。实现的算法,在图像加网的过程中,通过最小化人眼视觉误差来优化嵌入水印的半色调图像的视觉效果,实现潜入痕迹隐藏。实验证明嵌入水印图像信息多,具有视觉不可见性的特点。我们的实验通过轻微旋转和缩放模拟图像转移引起的对齐误差,水印可以重新显示,具备一定的鲁棒性。     

一种基于视觉模型的DCT数字水印算法

提出了一种水印系统与人眼视觉模型相结合的离散余弦变换数字水印算法。该算法利用了人眼视觉模型（HVS）来选取水印嵌入区域，使其既能够保证水印信息的鲁棒性又能够满足其不可见性。利用基于能量关系的算法进行水印嵌入。最后进行了仿真实验，嵌入水印的图像中很难发现水印的痕迹，具有较高的清晰度。     

基于人眼视觉特性的小波域数字水印算法

利用图像小波分解系数的树结构关系及人眼对图像边缘区、平滑区、纹理区敏感程度的不同,提出了基于人眼视觉特性的小波域数字水印算法.选择高频子带的纹理区进行水印信号嵌入.实验结果表明,使用该算法嵌入的水印具有很好的隐蔽性,且嵌入水印的图像对有损压缩、滤波、噪声和剪切等攻击操作具有较强的鲁棒性.     

一种具有视频保真特性的OLED屏幕节能算法

目前的视频节能算法在降低能耗的同时难以保证视频的保真度，为此，提出一种具有视频保真特性的有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode, OLED)屏幕节能算法。结合人眼的视觉特性，通过降低蓝色分量强度来减少像素的能耗；颜色处理过程中，根据个体对色彩感知的差异，通过获取的观看反馈来动态调整色差阈值，达到节能和保真的平衡。实验结果表明，在保证视频保真度的同时，采用该算法可降低8.1%的屏幕能耗。     

一种基于图像内容特征的数字水印方法

提出了一种基于图像内容特征的数字水印新方法．水印直接采用灰度图像,嵌入时充分考虑图像的内容特征和人眼视觉掩蔽（HVS）特性,在低中频分量嵌入水印．先提取图像的边缘信息,进行系数修正;又根据小波变换后的系数特性,有选择地调整嵌入的强度,使鲁棒性和不可见性都得到提高．最后用实验和攻击测试验证了该算法的有效性．     

一种基于最小风险假设检验的图像盲水印算法

数字水印技术是数字作品版权保护的重要手段,为了增强水印的安全性和鲁棒性,提出一种基于最小风险假设检验和人眼视觉特性的彩色图像盲水印算法.首先对原始图像进行小波分解,然后利用人眼视觉特性,在图像的中频系数中嵌入水印,在提取水印时,利用最小风险假设检验知识进行水印的提取.实验结果表明,该方法能够较好地抵抗一些常见的图像攻击,具有较强的鲁棒性和不可见性.     

一种基于小波变换的图像盲水印算法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术,已受到越来越多的关注,基于小波变换的数字水印技术也成为当前的一个研究热点。为保证水印的隐蔽性和鲁棒性,提出了一种基于小波变换的图像盲水印算法,即在嵌入之前先对水印做置乱处理,然后将水印信息与扩频序列进行扩频调制后,结合人眼视觉系统的纹理掩蔽特性和刚刚可分辨门限嵌入到载体图像的小波变换域。最后利用扩频序列的自相关函数特征检测出水印信息,检测过程中不需要原始载体图像。实验结果表明,该算法嵌入水印后不易被察觉,检测出的水印效果好,对JPEG有损压缩、裁剪、噪声干扰和低通滤波有较强的鲁棒性。     

基于视觉掩蔽的二维数字水印算法

提出一种基于视觉掩蔽的小波域二维数字水印新算法.该算法先将水印和图像进行多尺度分解,将分解的水印低频系数嵌入到具有相同尺寸的图像的低频系数中,重构得到水印图像,而水印分解中的高频系数将被保留,在水印检测过程中作为密钥使用.为了实现视觉掩蔽,在嵌入过程中,利用图像小波分解人眼的视觉系统特性,使得水印在不可见和鲁棒性都得到提高.检测水印时需要原始的未加水印的图像.实验结果表明,算法对压缩、加噪、线性滤波、剪裁等具有较高的鲁棒性.     

基于小波变换⁃海森伯格矩阵⁃奇异值分解的图像水印算法

为提高水印图像的不可见性和算法鲁棒性,通过小波变换?海森伯格矩阵?奇异值分解的方法研究了彩色图像水印算法。首先,对宿主图像和水印图像进行了彩色空间变换;然后,对载体图像进行了小波变换;最后,对低频系数进行了海森伯格矩阵?奇异值分解后嵌入水印图像。结果表明,该算法对多种攻击方式有较强的鲁棒性,嵌入水印后宿主图像不可见性好,嵌入信息能力强,具有一定的应用价值。     

一种彩色图像处理的水印新算法

提出一种基于色彩空间变换和离散小波变换(DWT)的彩色图像水印算法.算法首先将彩色原始图像和彩色水印图像从RGB模式转换到YIQ模式,然后将彩色水印图像的Y,I,Q分量分别嵌入到彩色原始图像Y,I,Q分量的DWT变换系数中.该算法的特点是方法简洁,嵌入水印信息量大,提取的水印可视效果良好.通过大量实验表明,该算法对常见的攻击具有较强的鲁棒性.     

DCT与LSB相结合的彩色图像双水印算法研究

为了提高图像水印的嵌入信息量,提出一种LSB和DCT相结合的彩色图像双重水印算法。即将载体图像分解为R、G、B三个色彩分量,分别在R分量和G分量上嵌入水印,对第一重水印图像进行置乱加密,将其嵌入到经8×8分块DCT变换后的R分量中;G分量上的水印则采用空间域的最低有效位方法,先对原始水印进行扩展,再将其嵌入到G分量的各个点像素值的最低有效位。实验表明该算法能有效提高水印的嵌入量,满足数字水印不可见性和鲁棒性的平衡。     

一种基于盲源分离理论的数字图像水印技术的研究

提出了一种基于盲源分离理论的时空域嵌入的数字图像水印算法。为了提高该方法的鲁棒性和安全性,使用了直接序列扩频和混沌序列置乱加密的方法生成水印。之后,利用基于盲源分离理论的混合模型和分离模型,实现对水印信息的嵌入和提取。最后,利用MATLAB软件进行了大量的仿真测试。测试结果表明,该方法不仅具有很好的透明性,而且对常见的噪声攻击、几何攻击、JPEG压缩和其他图像处理等具有很强的鲁棒性。同时该方法具有操作简单、同步性好等优点,具有很好的实用价值。     

基于Arnold变换和DWT彩色图像数字盲水印算法

针对目前大多数彩色图像数字水印算法中嵌入的水印仍是二值图像或灰度图像,并且水印提取过程只实现了水印图像的提取而不能恢复原始宿主图像的问题,提出了一种将彩色水印嵌入到彩色宿主图像中的盲水印算法。水印提取过程无需原始宿主图像和原始水印图像,仅利用嵌有水印的图像就能同时恢复原始水印图像和原始宿主图像。该算法对彩色水印的R、G、B分量分别进行不同次数的Arnold变换,以达到置乱的目的;然后对彩色宿主图像的R、G、B分量分别进行离散小波变换（DWT：Discrete Wavelet Transform）,取出各自的水平细节系数,最后把置乱后的水印R、G、B分量对应地嵌入到宿主图像的R、G、B水平细节系数中,嵌入方式采用二维离散小波逆变换（IDWT：Inverter Discrete Wavelet Transform）。实验表明,该数字水印算法具有很好的透明性和安全性,同时对诸如涂抹、叠加噪声、剪切、JPEG压缩等常见攻击具有很好的鲁棒性。     

基于人眼视觉模型的数字图像水印容量

在数字水印嵌入过程中,水印的嵌入容量、水印的不可视性以及水印的鲁棒性构成水印嵌入的三要素,它们相互影响和制约.该文基于几种信道模型,将几种人眼视觉模型应用于数字图像的水印容量的计算,比较它们的特点,探讨不同水印信道、不同人眼视觉模型对水印容量的影响.     

一种新的基于小波变换与混沌加密的彩色数字水印算法

提出一种新的基于小波变换与混沌加密的彩色数字水印算法 ,将混沌算法产生的阵列作为密码对水印图像进行加密 ,同时利用人类视觉系统HVS的特性 ,实现了水印的自适应嵌入 .在兼顾鲁棒性和不可见性的情况下 ,提出将水印按不同比例的方法 ,分别嵌入到小波域的低频和中频 (或高频 )子带中 ,在提取时根据低频子带提取的水印信息对中频或高频子带的信息进行调整 ,从而恢复出更加清晰的水印图像 .实验结果表明算法同时具有很好的鲁棒性和不可见性     

视觉系统结合小波域的水印算法

为了提高嵌入水印抵抗JPEG压缩攻击、亮度更改攻击和大幅裁减攻击的能力,结合人类视觉系统与离散小波变换对数字图像水印算法加以改进:将水印信息嵌入载体图像前,先对水印图像进行置乱处理,然后对载体图片采取小波变换,再综合人类视觉系统特性选取调制参数,最后将水印嵌入到载体图像经小波变换后的低频部分。实验表明改进后的算法能有效提高水印信息抵抗恶意攻击的能力,健壮性良好,并能均衡水印的不可见性和鲁棒性。     

基于RBF神经网络的彩色图像盲水印算法

利用径向基函数神经网络(radial basis function, RBF)把水印嵌入到彩色图像的DCT(discrete cosine transform)域.首先把原始图像从RGB空间变换到YCrCb颜色空间,使得水印的嵌入更加符合人的视觉特性;然后将色度分量(CrCb)进行二维DCT变换,将水印通过量化的方式嵌入到CrCb的直流成分中,以提高水印的不可见性和鲁棒性;嵌入水印的时候,使用密钥来控制水印在图像的嵌入位置,来增强水印的安全性;最后,利用RBF来训练模拟量化的逆过程,借助训练得到的RBF神经网络来完成嵌入和提取水印,进一步提高水印鲁棒性.仿真试验表明该方法在保证了很好的不可见性的同时,使水印对于常见的图像水印攻击都具有良好的鲁棒性.     

小波变换域信道选择的数字图像水印容量

在数字水印嵌入过程中，随着嵌入比特数的增加，水印的鲁棒性和不可见性明显下降。因此，水印容量的估计非常必要。该文从信道选择出发，对数字图像的水印容量进行了探讨。从JPEG2000的压缩原理出发，利用人限视觉特性，探讨了基于噪声允许的水印信道选择方案。在应用香农信道理论进行容量估计的同时，协调好了鲁棒性，不可见性，容量三者的关系。