一种基于图像内容的小波域半脆弱水印算法

在充分考虑图像视觉屏蔽特性的基础上,提出一种小波域图像半脆弱水印算法.嵌入水印基于小波低频子带系数产生,该方案通过自适应地修改小波变换后水平与垂直细节子带系数以嵌入水印,嵌入水印具有较好的透明性.实验结果证明了算法对非恶意攻击的鲁棒性和对恶意攻击的脆弱性.     

用于CMOS图像传感器芯片的多功能盲水印算法

提出了一种在小波域中同时嵌入鲁棒水印和脆弱水印的算法。根据相邻小波系数间的关系在JPEG压缩后大多不发生变化的事实,首先对原始载体图像进行一级小波分解,然后将鲁棒水印嵌入到小波的低频系数LL中,脆弱水印嵌入到小波的高频子带HL中,水印提取和图像认证均不需要原始图像参与,很好实现了水印的盲检测。实验结果表明:本文算法对常见的非恶意攻击提取的鲁棒水印和半脆弱水印的归一化相关系数(NC)值几乎都在0.8以上;对恶意的图像操作可以精确检测和定位;算法嵌入容量大,抗JPEG压缩性能高和计算简单,可以集成于CMOS图像传感器芯片中。     

一种有效抵抗裁剪攻击的小波域盲水印算法

该文提出了一种有效抵抗裁剪攻击的小波域盲水印算法,能从小的图像块上检测出水印。首先将图像进行小波变换,选择两个所需要的子带,利用相邻特征平均值和奇偶判决法在两个子带上各自重复内嵌一半水印,在水印检测过程中不需要原始图像。实验结果表明,该算法具有较好的透明性,对各种攻击有较强的鲁棒性,尤其是明显增强了小波域水印在面临裁剪攻击和联合攻击时的鲁棒性。     

基于小波变换的信息隐藏技术的改进

数字水印的稳健性体现了水印在数字文件中的生存能力,当前大多数算法均具有一定的稳健性,但是如果同时运用各种图像攻击,那么大部分算法均会失效。如何寻找更加稳健的水印算法仍是一个急需解决的问题。文中首先介绍了小波分析原理和数字水印算法,并且进行了仿真。由于Arnold变换具有周期性,文中重点讨论了一种基于小波分析的数字水印改进算法,该算法利用Arnold变换和亚放射变换进行双重图像置乱,能防止多次Arnold变换还原水印图像的攻击,经过仿真验证,具有更好的抗JPEG压缩攻击。     

采用几何校正优化的轮廓波水印算法

针对目前的图像水印难以同时抵抗常规攻击和几 何攻击的不足,提出一种新的轮廓波 水印算法。水印嵌入阶段,该方法将宿主图像进行离散小波变换和非下采样轮廓波变换,并 将水印嵌入到熵值最大的高频子带,解决了将水印嵌入低频无法抵抗几何攻击及高频不能 很好抵抗滤波等常规攻击的问题。在水印嵌入前对嵌入区域进行加密处理,提高算法的安全 性。水印提取阶段,利用Zernike矩对含水印图像进行几何校正再进行提取,进一步提高了 算法的抗几何攻击能力。最后利用峰值信噪比和归一化系数对算法进行评价,验证算法的不 可感知性和鲁棒性。仿真实验结果表明,算法在不同的宿主图像和水印图像上均表现良好。 该算法在具有较好不可见性的基础上,除了对常规攻击具有很好的抵抗力,对几何攻击也具 有强鲁棒性,归一化系数(normalization coefficient,NC)均达到了0.99     

基于系数奇偶量化的图像水印算法

文中提出了一种新的基于系数奇偶量化的图像小波域数字水印算法,该算法首先对水印图像进行置乱处理,载体图像的小波变换系数经奇偶量化后,将置乱后的水印图像嵌入其中。算法对小波系数的奇偶量化性能在鲁棒性和水印的不可见性上进行了很好的折衷,实验表明该算法对载体图像的影响较小且具有很好的鲁棒性,可以有效地抵抗JPEG压缩、噪声干扰等常见的攻击。     

用于图像认证的小波域半易损水印算法

提出了一种新颖的用于图像认证的半易损水印算法,该算法提取图像在小波低频域的特征信息生成两个水印,一个水印主要用于篡改定位,另一个水印主要用于区分图像所经历的偶然修改和恶意篡改,从而提供了一种有效的图像选择认证机制.此外,该算法的水印生成和嵌入都在图像本身中进行,图像认证时不需要原始图像和任何有关水印的附加信息,从而提高了水印的安全性和保密性.实验结果表明,此算法能很好地将对图像内容的恶意篡改和偶然修改区分开来,并可以给出内容篡改的位置.     

一种能抵抗协议攻击的脆弱水印

针对Wong提出的系列水印算法,本文给出了一种有效的协议攻击并提出了一种新的能够抵抗该协议攻击的脆弱水印算法.新算法将鲁棒性水印与脆弱性水印相结合来构造图像完整性和认证性水印.实验表明新算法不但能抵抗协议攻击,而且具有隐蔽性,能检测图像大小和像素值的改变,并能定位被改变的像素.此外,由于有了鲁棒性水印,增加了对版权的认证能力.     

一种基于小波域图像纹理特征的数字水印技术

提出一种基于小波域图像纹理特征的彩色图像盲水印算法。该算法根据。图像小波变换后小波系数的特点选择视觉重要系数，量化嵌入二值水印序列。利用人类视觉系统的纹理掩蔽特性和照度掩蔽特性自适应调整量化间距，以保证水印的透明性。算法实现了水印的盲检测。仿真实验的结果表明，算法对各种常用的水印攻击方法具有较好的鲁棒性。     

基于改进的DWT的图像盲水印算法研究

给出一种基于改进的DWT的图像盲水印算法,该水印采用文本图像水印.首先,利用小波变换的多分辨率特性,对小波变换后的子图像系数采样.然后将其嵌入原始图像各级变换的不同位置,使嵌入的水印具有更好的保密性和可辨识性.通过试验表明,该算法对剪切、JPEG或JPEG2000压缩等图像退化处理或攻击均具有较强的鲁棒性.     

基于具有对称性的非张量积小波图像融合方法

提出了基于一类新的小波具有紧支撑、对称性和正交性、伸缩矩阵为(20 02)的非张量积小波的图像融合新方法.首先根据非张量积小波理论,提出了一种新的二维4通道4× 4对称滤波器组的设计方法,并用此方法设计出一组具有上述性质的非张量积小波4× 4滤波器组,利用此滤波器组对参加融合的图像进行滤波;然后对低频部分采用取均值、高频部分采用基于局部窗口能量取大的融合算法对滤波后的图像进行融合;最后重构.并采用熵、交叉熵、互信息、均方根误差和峰值信噪比等指标对该方法的融合性能进行了客观评价.对可见光图像与红外图像、远红外图像与近红外图像、航空图像和卫星图像、多聚焦图像等其它多类图像的融合实验结果表明本方法有较好的融合效果,可得到无边缘失真的融合结果图像,其融合性能比采用同样融合算法的张量积Haar小波的融合方法的融合性能好.     

一种改进的基于区域梯度——能量的图像融合方法

针对区域梯度法、区域能量法重构图像峰值信噪比较低、均方根误差较高的现象,提出了一种改进的基于区域梯度-能量的压缩感知图像融合方法。该方法首先构造正交小波变换矩阵,并使用小波变换使图像稀疏化,然后采用哈达玛矩阵作为测量矩阵对稀疏信号进行测量得到测量值,分别计算测量值对应的梯度值及能量值,依据绝对值取大法及加权平均法对测量值进行融合,最后对融合后的测量值进行图像重构。实验结果表明,该方法比单独使用区域梯度法或区域能量法具有较好的图像融合效果。     

基于能量、梯度与方差的多聚焦图像融合

大多数图像融合算法只就图像的某一个特征进行融合,容易造成其他特征信息损失。针对此问题,提出了一种利用哈尔小波变换的特性,考虑多种区域特征进行融合的策略,将图像进行哈尔小波变换后,根据图像的低频部分集中图像大部份能量的特征,采用梯度和能量相结合,根据图像高频部分反映图像细节的特征,采用区域方差与变换系数相结合的方法进行融合,最后经哈尔小波逆变换得到融合结果。通过对多组多聚焦图像进行融合实验,采用均值、方差、熵和平均梯度4种客观评价指标来评价融合图像效果,结果表明该方法能很好地保留图像信息,融合效果好。     

基于多尺度几何分析的SAR图像融合

在穿墙雷达成像技术中,建筑布局成像对确定墙后人体目标的空间相对位置以及多径虚假目标的提取有重要意义。目前的建筑布局成像一般采用多通道多视角图像融合方法,对此提出一种基于多尺度分析,即基于小波分解下的多通道多视角图像融合算法。该算法分为两个阶段,第一阶段涉及到单视角下的多通道图像融合,该阶段的融合目的主要是为增强图像细节信息和提高图像清晰度。因此对其小波分解后的图像高频分量采用平均梯度增强的加权融合算法,低频分量采用平均加权融合,后经小波反变换后形成多幅单视角图像;第二阶段涉及到多视角融合,该阶段的融合目的主要是为了增强图像的对比度,并且考虑到此阶段不同视角下图像经小波分解后的三个高频分量对比度各不相同,因此高频分量采用对比度增强的加权融合算法,低频分量仍采用平均加权融合,后将融合后的频率分量经小波反变换,便可得到一幅完整融合图像。仿真结果表明,提出的基于小波分解下的多通道多视角图像融合算法不论在图像视觉效果的改善和信噪比的提高等方面都有较大的作用。     

非线性阈值自调整小波图像去噪方法研究

为解决小波变换阙值去噪方法中阙值的合理选取，提出一种基于非线性阙值自调整小波变换的图像去噪方法。在传统小波阈值去噪方法的基础上，结合神经网络的非线性双曲线正切函数和BP训练方法，首先对含噪图像进行二进小波分解，然后对分解系数进行小波重建，并将重建系数在BP神经网络中采用最速梯度下降法进行优化处理，得到最优阈值，最后对阈值处理的重建系数进行叠加，得到原始图像信号的估计值，即去噪后的图像信号。仿真实验表明，该方法具有较好的重建图像视觉效果，信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）均比传统小波阈值方法提高了1～2dB。     

基于图像增强的改进自适应加权均值滤波算法

为了尽可能滤除图像中的椒盐噪声同时改善图像视觉效果,将改进自适应加权均值滤波与小波域图像增强技术有机结合,提出了一种具有增强效果的图像滤波算法。该算法分为滤波和滤波后处理两个阶段。滤波阶段,对经典均值滤波分别从噪声检测策略、权值计算机方法噪声滤波模版设计等方面进行适当改进,给出了具体实现步骤;滤波后处理阶段,首先将滤波后图像进行三层小波分解;然后构造出一种小波图像增强模型,根据小波系数的幅度值将其分为三个部分,分别进行不同程度的拉伸处理;最后进行拉伸后小波系数重构。将该滤波算法与经典均值滤波,加权均值滤波、自适应加权中值滤波等性能比较,实验结果表明,本文滤波算法在噪声滤除和图像细节保持方面,效果较好。     

改进的基于稀疏表示的多聚焦图像融合

针对基于稀疏表示(Sparse Representation,SR)的融合算法存在冗余性和残余量丢失,提出一种改进的基于稀疏表示(Improved Sparse Representation,ISR)的多聚焦图像融合算法。该算法通过对源图像块去平均后再进行稀疏分解,解决了信息冗余问题;对稀疏表示中的残余量进一步采用小波变换进行融合,保证了信息的完整性;采用加权平均的融合规则,从而获得更多的信息量。实验结果表明,与其他的方法相比,本文提出的算法能实现更好的性能。     

线算子引导Gabor小波的视网膜血管分割

视网膜血管自动分割能辅助诊断某些眼底疾病和系统性血管疾病。为了提高血管自动分割的效率,因此提出了一种线算子引导Gabor小波的视网膜血管分割方法。利用线算子检测血管方向的最优匹配角,将其作为Gabor小波变换的旋转角构建4个不同尺度的Gabor小波,并提取4维Gabor小波特征,加上两个线强度和预处理后的图像灰度,构建7维特征向量,采用SVM进行分类。与其他基于Gabor小波的方法相比,本方法只需计算最优匹配角所对应方向的Gabor小波特征,大大降低了多尺度Gabor小波特征提取的计算量,此外线算子特征与Gabor小波特征的良好互补性,有利于提高血管与背景的辨别度。在DRIVE眼底数据库上进行实验,其平均准确率、灵敏度及特异性分别为0.9361、0.8238及0.9554,获得了不错的分割性能。     

小波变换和形态学相结合的图像融合新算法

针对边缘模糊导致图像融合质量下降,结合小波变换方法和数学形态学方法各自的优势,提出了一种将小波变换和数学形态学理论相结合的图像融合算法.针对高频系数融合,选用绝对值取大法,并适当地增强边缘;针对低频系数融合,对低频子图像运用形态学方法获得边缘灰度图像,若边缘灰度图像中该点像素值在153～255之间,标记该点为边缘点,选用区域空间频率取大法融合边缘点处对应的低频系数;若该点像素值在O～152之间,标记该点为非边缘点,选用平均法融合非边缘点处对应的低频系数.实验结果证明,该算法的融合质量得到了进一步改善和提升.     

基于区域最大值的图像融合

为了有效地提高了图像信息的利用率和系统对目标探测识别的可靠性。在此提出一种基于区域最大值的图像融合方法。首先,对两幅源图像进行三层小波分解,对高频分量采用了基于区域最大值的融合策略,低频分量采用平均值的融合策略。结果表明,在此所提融合方法无论是对多焦距图像还是医学图像,融合效果都明显优于对比实验的融合效果,都更好地保留了图像的细节信息,具有较好的视觉效果。