基于小波变换的彩色图像多分量水印嵌入算法

针对彩色图像水印典型算法的不足,利用彩色图像信息量大的特点,提出了一种基于离散小波变换的彩色图像数字水印算法.该算法选择彩色图像的YIQ色彩空间的Y分量和Q分量分别嵌入水印,具有水印嵌入信息量大和隐蔽性好的特点.实验结果表明,该算法对JPEG压缩、滤波、剪切和噪声攻击等都具有一定的鲁棒性.     

基于DCT与DWT的彩色图像数字水印算法

提出一种基于DCT与DWT域的图像数字水印算法.该算法先将图像从RGB色彩空间转化到YIQ色彩空间,在YIQ模型中取其亮度分量Y进行二级DWT变换,然后再在小波变换的基础上进行DCT变换.根据人眼对图像的纹理和边缘不敏感的视觉特性,选择能量较大的块系数嵌入水印.实验结果表明,该方法可行,并具有较强的抗剪切、几何攻击性.     

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.     

一种DCT域的双色图像数字水印算法

充分考虑人类视觉系统和双色图像特点,采用YCbCr色彩模型,将双色图像Y分量取出并分块。将二值水印信息“逻辑”嵌入到每个分块中低频带系数中。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、噪声及亮度变化等常见攻击行为具有很好的稳健性,并且支持水印的盲检测。     

基于混沌的织锦图案彩色分量水印嵌入算法

数字水印作为图像版权保护和内容认证已成为多媒体信息安全研究领域的一个热点。利用混沌序列对图像信号加密和解密的方法,给出了基于混沌特性的彩色图像数字水印算法,该算法选择彩色图像的YIQ色彩空间,将原始图像Y分量进行二级离散小波变换(DWT),水印图像进行一维Logistic置乱加密后嵌入到原始图像Y分量的低频子带中,其算法具有水印嵌入信息量大和隐蔽性好的特性。实验结果表明,算法对滤波、剪切和噪声攻击具有较强的鲁棒性。     

一种互补的栅格数字地图水印算法

针对栅格数字地图的版权保护，提出一种互补的栅格数字地图水印算法.该算法利用栅格地图相比自然图像具有较高亮度，直流分量变化比较大的特点，分别将水印嵌入到地图离散余弦变换后的直流分量和高频分量.直流分量部分依据亮度控制调制幅值嵌入水印，高频部分依据高频系数分段求和的奇偶性嵌入水印.在依据几何特征对地图预校准后，按嵌入的逆过程分别提取水印，并在合成系数控制下合成水印信息.实验结果表明，所提出的互补水印算法能够抵抗各种常见的恶意攻击，具有较强的鲁棒性     

一种改进的彩色图像多水印嵌入算法

针对彩色图像的版权认证问题,提出一种改进的多水印嵌入算法,采用量化索引调制(QIM)量化方法与提升小波变换结合,将水印分别嵌入到高频和低频系数矩阵,即将载体图像转换到YCbCr空间后,对三个分量分别进行提升小波变换,再用QIM量化方法在Cb和Cr分量的高频系数,以及Y分量的低频系数嵌入水印。实验结果表明,利用改进算法嵌入的水印具有较好的隐蔽和不可见性。抗攻击性测试结果显示,在高斯噪声、椒盐噪声、JPEG压缩和1/4裁剪四种攻击方式下,改进算法比基于DCT的纹理特征嵌入算法的水印NC平均值分别提升6%、2%、46%、2%,具有更强的鲁棒性。     

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。     

彩色照片中隐藏水印信息的分析与实现

针对利用数字水印技术进行证件真伪鉴别的应用背景,提出一种在证件的彩色照片中隐藏水印信息的方法,通过分析证件上的彩色照片在证件制作、使用以及鉴别过程中经受的三种主要攻击,提出在彩色图像的L*a*b*颜色空间的L*亮度分量中嵌入水印,将预测滤波器融于空域水印算法,自然鲁棒的水印模式用于对抗中轻度的几何失真以及局部的、小的非线性几何变形,并采用基于Hausdorff distance的方法校正大的几何失真的水印图像。实验结果表明本文水印算法对打印扫描攻击具有鲁棒性。     

基于系数关系的小波域彩色图像水印方法

提出了一种小波域图像水印方法,该方法首先对YUV彩色空间中图像的亮度分量Y进行降采样,划分为四个子图像。利用四个子图像的对应低频系数大小关系实现水印的嵌入。而水印的提取是通过判别四个子图像的对应低频系数大小关系来完成的。实验结果表明该方法对抗诸如JPEG压缩、旋转、缩放、锐化等攻击具有较好的鲁棒性。     

基于人类视觉特性的彩色图像水印算法研究

根据离散小波变换原理,实现了一种基于人类视觉特性的数字水印算法.首先介绍了对图像进行3级离散小波分解的JND模型;其次,重点阐述了所实现算法的水印嵌入、提取原理,即原始图像由RGB色彩空间转换到YIQ空间,将原始图像Y分量进行3级离散小波分解,将水印图像进行一维Logistic置乱加密后嵌入到原始图像Y分量的低频和第3级高频子带当中,嵌入强度值依据JND来确定.最后,给出了试验结果及6种攻击测试结果.     

基于HSV空间的彩色图像直方图检索技术

传统彩色图像的直方图检索技术基于RGB空间,但研究发现,RGB空间不符合人眼的视觉感应。因此本文提出的算法是在HSV空间上计算彩色图像的三维直方图,通过非均匀的划分三个分量色相H（Hue）、饱和度S（Saturation）和亮度V（Value）的采样区间,得到不同的检索结果。实验结果分析表明,在HSV空间,不同的分量在不同类型的图像中的作用是不一致的。     

颜色传递在图像拼接中的应用

针对图像拼接技术中存在拼接缝的问题,将一种直接在RGB颜色空间中进行颜色传递的算法应用于图像拼接技术中,实现拼接缝的消除。首先利用Harris角点检测器提取图像的特征点,并用BRISK描述子对特征点进行二进制比特串描述;然后利用汉明距离对特征点进行匹配,用RANSAC算法求出变换矩阵,再用高斯加权法进行融合;最后使用颜色传递算法对拼接图像进行色度调整。试验表明,该算法对图像拼接缝的消除具有较好的效果。     

基于色彩空间和小波分析的多聚焦彩色图像融合

分别基于RGB、HSV和YIQ三种色彩空间,对多聚焦彩色图像融合进行了大量的研究.在实验中,基于RGB色彩空间时,将图像分解为R分量,G分量,B分量,分别在各个颜色分量上进行小波分解,然后在小波变换域上对所有图像的各个颜色分量的小波分解系数运用加权平均的融合规则,最后做小波反变换得到融合图像.而基于HSV或YIQ色彩空间时,首先要把多聚焦彩色图像转换到HSV或者YIQ色彩空间,然后运用与RGB色彩空间相同的融合方法,最后做小波反变换和色彩空间反变换得到融合图像,实验结果证明,小波分析在多聚焦彩色图像的融合中依然能发挥极好的作用,基于HSV色彩空间的多聚焦彩色图像融合会出现颜色失真,基于RGB和YIQ色彩空间都能取得很好的融合效果,相比之下,基于YIQ色彩空间更能取得较好的融合效果.     

基于Arnold和离散分数随机变换的彩色图像加密算法

提出一种彩色图像加密方法,该方法在亮度色调饱和度彩色空间使用离散分数随机变换（DFRNT）和Arnold变换进行加密,彩色图像从标准红、绿、蓝空间转化为亮度色调饱和度空间。其中亮度分量通过一种将像素值和像素位置同时进行加密的DFRNT进行加密;色调和饱和度分量使用一种将像素置乱的加密方法Arnold变换进行加密。与传统的双随机相位编码相比,DFRNT加密方法可以节省密钥的存储空间,同时,与传统的双随机相位编码一样安全。将DFRNT的分数阶、随机矩阵和Arnold变换的迭代次数作为该算法的加密密钥,分别使用分数阶的变化、Arnold变换迭代次数的变化、已知的明文攻击、加噪声和加密图像遮挡等攻击手段,对该加密算法进行性能测试,测试结果表明该方案的可行性和有效性。     

基于小波分析的医学彩色内窥镜图像增强

根据人眼对颜色的心理感觉，提出在HSI颜色空间上基于小波分析的医学彩色内窥镜图像增强方法．在增强亮度分量的同时，也对饱和度分量也进行了调节．实验结果表明，该方法抑制了噪声，且使细节得到增强，处理后的图像更加清晰且色泽鲜明．     

一种采用SCM模型的彩色图像增强方法

经研究脉冲发放皮层模型(SCM)动态阈值衰减特性和神经元点火周期,发现该模型的赋时矩阵对图像灰度处理过程恰好符合韦伯费赫涅尔定律.对于较亮部分,灰度差值处理比较粗糙,而对于较暗区域,灰度差值处理更加精细.基于此,提出了一种利用SCM的彩色图像增强算法.选择符合人眼视觉特性的HSI色彩空间,保持色调不变,对饱和度分量进行幂次拉伸,对亮度分量利用SCM进行增强处理.仿真实验结果证明,该算法可行,图像增强效果明显.     

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。