对邮件中垃圾图像识别的研究

提出了对邮件中的"垃圾"图像进行辨别处理的方法.首先对邮件的编码格式进行分析,以期从传送的邮件数据流中,提取出嵌入其中的图像数据块,从而采用相关的图像辨识方法,对这些图像进行分类,识别是正常传送的有用图像,还是一些带有毒害作用的图像,并重点探索如何采用相应的图像预处理技术,提取该类图像的特征,再根据特征设计较为有效的分类器,使设计出的系统能够快速地处理邮件中嵌入的图像文件.     

基于图像相似性检测的图像垃圾邮件过滤方法

日益泛滥的图像垃圾邮件给互联网用户带来极大的不便,如何对其实施有效过滤成为亟待解决的问题.分析图像垃圾邮件过滤中的关键问题邮件图像的特征提取.利用垃圾邮件重复发送、内容高度相似的特点,提出一种过滤图像垃圾邮件的新方法:提取邮件图像的综合特征值,以此作为目标邮件图像与垃圾邮件图像样本库相似性度量的依据,通过检测其是否相似来实现垃圾邮件图像的过滤.实验中,提取邮件图像的颜色、纹理和形状3种底层特征,其描述方法分别为颜色矩、共生矩阵统计量和不变矩.结果表明该方法对图像垃圾邮件的召回率达到95%以上.     

基于3D-DCT的RGB图像双水印设计与实现

传统基于量化的水印方法抗JPEG压缩性能较好,但是抗噪声的性能较差,而基于关系的水印方法对噪声等攻击具有较好的性能。因此,为了进一步提高嵌入水印信号的鲁棒性能,提出一种新的基于三维离散余弦变换的RGB图像双水印方案。首先,为了提高嵌入二值水印图像的安全性,设计了一种基于混沌的加密算法对选择的水印信号进行加密处理;其次对载体图像进行互不重叠的分块并随机选择分块进行三维离散余弦变换;最后分别采用关系和量化方法嵌入加密后的水印信号。提取水印时,分别采用关系和量化方法提取出两个水印信号并选择与原始水印相似性较好的信号作为最终提取的水印信号。开发了一个数字水印仿真系统对本文算法进行测试,结果表明本文算法具有较好的不可感知性和抵抗多种攻击的能力。将本文算法与同类算法相比较,对大多数的攻击本文算法具有更优越的性能。     

基于内容的彩色细胞图像检索

提出了一种结合颜色、纹理和形状特征的细胞病理图像检索方法．首先,运用K-均值聚类方法提取出细胞核,并且采用多域值分割算法去除细胞图像中的背景区域．提取的特征包括颜色、纹理和形状等,这些特征能很好地表征单核细胞的主要特性．由于提取的特征数值范围以及物理意义不尽相同,对特征进行了归一化处理．最后提出了相关的反馈系统．该系统可以自动地调整不同特征的权值,提高了图像检索的准确率．运用该方法进行细胞图像的检索更符合人的视觉感觉要求,比仅仅提取一个特征的方法更加准确．     

一种基于内容的广告垃圾图像过滤方法

垃圾邮件制造者为了躲避基于文本的垃圾邮件过滤器的过滤，常常将文字嵌入到图像中，产生了大量的广告垃圾图像.为解决这一问题，提出了基于图像内容的垃圾图像过滤方法.首先提取出图像中的文字区域，再利用广告垃圾图像中的文字区域特征进行广告垃圾图像过滤.实验结果表明利用文字区域特征过滤广告垃圾图像是行之有效的.     

基于SIFT算法的海底图像自动拼接

针对深海海底图像光照不均,图像间变换关系复杂,图像的特征很难准确地进行描述的问题,提出一种基于SIFT算法的海底图像拼接方法。首先采用SIFT算法提取海底图像的特征点,用欧式距离比对提取出的特征点进行特征匹配,用随机抽样一致性算法,去除误匹配提高匹配效率,同时求出图像间的变换矩阵。最后采用基于高斯模型的渐入渐出融合法去缝,实现海底图像的光滑无缝拼接。实验结果表明,该方法拼接效果良好。     

彩色分量流形特征融合的人脸识别

对人脸图像RGB彩色空间三分量的非线性流形嵌入进行了分析,提出一种结合了流形学习技术和图像彩色信息的人脸识别方法。 该方法对人脸图像的彩色三分量分别采用局部线性嵌入（LLE）方法进行特征提取,提取的特征进行归一化处理和特征融合,采用线性判别分析（LDA）增加分类判别性,最后采用k最近邻法（kNN）进行分类。 该方法中提取的特征,能够保持人脸图像数据的非线性结构,同时利用了人脸图像的彩色信息。 对比实验结果表明,利用了彩色信息的三分量流形学习特征融合方法,比Fisherface特征灰度图像和单个彩色分量的人脸识别性能有所改善。      

基于块的索引图像认证水印算法

根据索引图像的特点,结合新颖的样本选取方法提出了一种有效的彩色图像认证水印方法.水印嵌入器在不改变原始图像调色板的基础上,将水印嵌入到图像像素值对应的灰度排名中.水印信号为利用混沌序列生成的二值图像,水印的嵌入位置由密钥和8×8块中的32个像素共同决定,具有非常好的安全性;水印的提取和图像认证不需要原始图像.实验表明:该方法嵌入的水印不可见性好,对JPEG压缩、图像剪切和图像变换等处理具有很好的易碎性,适合于图像的区域认证和完整性验证.     

一种新的基于内容的稳健图像认证方法

提出了一种新的基于图像固有内容特征的稳健图像认证方法，采用符合视觉特性的Ga—bor小波提取出图像中视觉显著的特征点，这些特征点对应的特征向量由不同方向、多个尺度下的Gabor小波系数的和构成，通过对给定图像特征点位置和对应特征向量的集合进行数字签名可以产生认证消息，在认证消息评估器中，提取出接收图像的对应特征，并使用一种基于相似度的特征比较方法来判断该图像的可信度，实验结果表明，这种图像认证方法对不改变内容的图像处理，特别是不低于视觉阈值的高压缩比有损压缩，有极高的稳健性，同时也能可靠地检测出诸如对象添加、对象移动，对象删除和标记插入等改变内容的图像处理操作。     

一种基于分块的二值图像信息隐藏算法

提出了一种新颖的基于分块的二值图像信息隐藏算法，算法首先计算出原始图像中每个像素的可修改度，并通过置乱来均衡可修改像素在图像中的分布；将置乱后的二值图像分块，提取每块图像的特征值，组成二值的特征矩阵，对特征矩阵再进行分块，根据特征矩阵块进行信息嵌入，若要嵌入的信息与特征矩阵块中的某一特征值不相匹配时，则通过翻转与该特征值对应的图像块中最适合修改的一个像素来实现对此特征值的间接修改，实验结果表明，该隐藏算法信息嵌入量适中，隐藏信息的图像具有良好的视觉透明性，系统的安全性也较高。     

一种基于图像内容的水印策略

提出了一种基于图像内容的彩色图像水印嵌入算法,嵌入过程在小波变换域进行,置乱后的二值水印嵌入人眼感觉最不敏感的蓝色分量经三级离散小波变换(DWT)后的第三级小波子带系数中,根据不同小波系数对图像内容的贡献不同分别计算每一嵌入位置的嵌入强度因子,使水印的嵌入最大限度地适应宿主图像的内容特征。实验结果证明,算法对常见图像处理攻击具有较强的鲁棒性,可用于图像版权保护。     

基于DCT技术彩色图像水印算法的研究

采用DCT技术进行彩色图像水印的嵌入与提取,提出一种基于DCT域的彩色图像数字水印算法.该算法利用Amold变换置乱图像,给出DCT系数所对应的径向频率的排列图,通过人类视觉系统特性计算权值因子的方法确定鲁棒值系数,利用最小可察觉误差嵌入最大可能的水印信息量,分析并研究数字水印信息在嵌入位置选择上对水印算法性能的影响.在嵌入水印时,针对HSI色彩空间,在亮度分量I以及两个色差分量H和S中嵌入鲁棒水印,通过分块把原始图像各分量的DC系数嵌进鲁棒水印,进行标识版权,实现嵌入强度与区域特性的自适应变化,有效加强同类水印方案的鲁棒性,提高多媒体版权保护能力.     

嵌入式图像检测的一种解决方案及应用前景

首先介绍了目前图像检测的发展状况以及灵活性不足的情况,然后提出了一种解决方案:利用嵌入式Linux系统通过USB摄像头获取图像,将采集的图像通过具有GPRS无线上网功能的嵌入式系统经Socket编程传输到服务器,服务器将采集的图像进行识别,并返回识别结果。实验结果表明本系统灵活、可靠、稳定。最后介绍了该解决方案的应用前景。     

一种同态密文域可逆隐藏方案

利用Paillier加密的加法同态性质,构造了一个密文域可逆隐写方案。图像拥有者对图像进行预处理,为嵌入消息预留空间,尔后用图像接收者的公钥对图像进行Paillier加密并发送给消息嵌入者;消息嵌入者在接收到密文图像后,利用密钥解密部分信息并将要潜入信息的密文与原图像的密文进行一个同态密文操作;接收者在接收到密文图像后,利用私钥对其进行解密,得到均衡化后的图像,若接收者拥有提取密钥,则可以利用提取算法对消息进行提取并恢复出原始图像。通过MATLAB实验验证了该方案的正确性和良好的嵌入率。     

基于嵌入式Linux和Web 服务器的网络视频监控系统

给出一种基于嵌入式计算机技术的网络视频监控系统,并在此基础上,重点讨论嵌入式Linux技术、图像压缩技术和嵌入式Web服务器技术.接着,应用网络视频监控系统进行目标识别与跟踪,实验结果证明了系统的有效性和可靠性.     

一种基于BMP图像的信息隐藏技术

提出一种基于BMP图像的信息隐藏技术。BMP图像一个扫描行数据的字节数必须是4的倍数,而实际的BMP图像各行数据的字节数可以不是4的倍数,以这样的图像作为载体图像,将秘密嵌入到并不表示图像数据的字节中,从而实现信息隐藏。该算法不改变图像本身的数据和文件大小,载密图像和原图像在视觉上没有任何差别,具有很强的隐蔽性。按照秘密信息的数据大小,从载密图像中依次读出秘密信息的字节数据,即可恢复秘密信息。仿真结果证明了算法的可行性和有效性。     

一种采用图像融合的鲁棒水印算法

为了提高数字水印技术的鲁棒性和改善嵌入水印信息的视觉特征,提出了一种采用图像融合的水印算法。该水印算法嵌入的水印信息采用作者的肖像,在水印的嵌入和提取过程中采用小波变换和图像融合技术。实验结果表明该水印算法具有以下优点：水印直观;有较好的抗噪声、抗压缩鲁棒性;算法简单。     

基于K-均值算法的数字图像水印技术

首先利用K-均值聚类算法对图像进行分类,在考虑图像局部特性的情况下,利用像素点与邻域像素的关系嵌入水印,并且在图像的多个区域同时嵌入相同的水印,提取时无需原图.实验结果表明,该方法是一种有较好鲁棒性的空域数字水印方案.     

采用图像几何校正和分块压缩感知测量值奇异值分解的鲁棒水印技术

针对直接在图像压缩采样测量值上嵌入水印的方案对常规攻击和几何攻击鲁棒性差的问题,提出一种基于图像几何校正和分块压缩感知测量值奇异值分解(SVD)的鲁棒水印方案.对测量值的奇异值进行量化嵌入水印,并在水印检测前,用图像归一化技术对受到几何攻击的含水印图像进行几何校正,确保水印可以被正确提取.实验表明:该方法提高了水印对常规攻击和几何攻击的鲁棒性.