基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法

针对小波变换的不足,根据原始图像各子块对水印信息的适应程度不同,提出一种基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法。首先,该算法采用Arnold变换对水印图像进行预处理,然后对原始图像进行小波包分解,小波包分解能够提供一种更为精细的分解方法,将频带进行了多层次的划分,最后将水印图像嵌入到小波包分解后的子带中,水印的嵌入强度和嵌入位置均根据原始图像的内容自适应地决定,这样很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾。仿真实验结果表明,算法对常见的图像攻击具有较强的鲁棒性和稳健性。     

双选像素点的局部自适应ACE算法

针对自动色彩均衡(ACE)算法不能很好地保持图像原始色彩信息,并且算法复杂度高较难满足实时性应用的缺点,提出双选像素点的局部自适应ACE算法。将获得的图像变换到YCbCr色彩空间中,有利于保持图像的原始色彩信息,利用亮度图像的梯度信息与图像局部的均值方差信息进行双层像素点选择,降低算法的运算复杂度,采用局部自适应滤波调整ACE算法中的亮度控制函数,增强图像的局部对比度。实验结果表明,与传统的ACE算法相比,色彩恢复多尺度Retinex算法MSRCR的视觉效果更好,运行速度提高约150倍,计算复杂度得到了明显改进。     

可避免彩色失真的图像对比度增强

为了将灰度变换技术推广到RGB彩色图像增强,并克服其容易引起彩色失真的缺陷,提出了一种通用的自适应彩色图像对比度增强算法.首先采用小波变换,直接在RGB空间分离出原始彩色图像和灰度变换图像的低频部分和高频部分,然后提取原始图像的彩色信息和灰度变换图像的对比度信息,最后进行归一化处理再重构输出彩色图像.实验结果表明.算法能在不引起明显彩色失真的前提下改善图像视觉效果,与基于Betinex理论的多尺度彩色复原(MSRCR)算法相比,逼真度和运算复杂度等指标都更加优异.     

基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法

针对图像处理中的边缘检测问题,提出了一种基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法。首先对原始图像进行小波变换得到小波边缘图像;然后对原始图像进行曲波变换并使用Canny算子得到曲波边缘图像;最后基于小波变换的窗口内边缘强度自适应融合算法将小波边缘图像和曲波边缘图像进行融合得到最终边缘图像。该方法结合了小波变换描述图像细节特征的优势和曲波变换处理曲线或直线边缘特征的优势,能全面刻画边缘图像的纹理与细节信息,提高了图像清晰度。仿真实例表明了该算法的有效性。     

基于色调映射的快速低照度图像增强

在弱光条件下,图像通常具有低能见度。为了增强低照度图像,提出一种基于全局自适应色调映射的快速增强方法。将图像从RGB颜色空间变换到YUV颜色空间,对亮度通道进行双边滤波,得到基本层和细节层;对基本层图像进行自适应全局色调映射,再叠加细节层的图像信息;恢复图像色彩饱和度,并重新变换到RGB空间。该算法能快速实现增强,且增强效果更显著,尤其对有大面积低像素的图像处理得更好。     

改进的基于DCT的自适应水印算法

基于原始图像的纹理特征和亮度特征以及人类视觉系统的特点,给出一种改进的基于DCT的自适应嵌入水印算法。算法采用Arnold变换对水印图像进行预处理,自适应选择强度因子,将一幅二值水印图像嵌入到原始图像中,实现了水印的不可见性和鲁棒性。仿真实验结果表明,算法对常见的图像处理操作具有较强的鲁棒性和稳健性。     

基于分割采样的小波域图像信息隐藏算法及性能分析

提出了一种结合加密技术的小波域变换图像信息隐藏算法.该方法首先利用分割采样置乱变换对待隐藏图像进行变换加密处理,并对载体图像进行多分辨率小波分解,然后根据人眼视觉特性自适应选取信息隐藏的小波变换域系数.在此基础上,将置乱加密信息乘上一个调节嵌入深度的权值后叠加到所选小波域嵌入位置,实现图像信息的自适应隐藏.实验结果表明,所提出的信息隐藏算法具有非常好的不可见性,对于大量的隐藏攻击手段具有较好的安全性和鲁棒性.     

一种基于小波变换的鲁棒数字图像水印

提出了一种基于小波变换的鲁棒数字图像水印算法。该算法首先对水印信息进行置乱以降低空间相关性,然后把原始图像进行三级小波变换。并将水印信息嵌入到原始图像的低频子带中,最后经三级小波反变换得到嵌入水印后的图像。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性。     

HSV颜色空间的彩色图像数字水印算法

提出了一种新的基于HSV颜色空间的彩色图像数字水印算法.该算法采用彩色图像作为水印嵌入到原始彩色图像中.算法根据HSV颜色空间的特点,首先将RGB格式的彩色水印图像转换到HSV颜色空间内,然后分别将水印图像的H、S、V三层进行分块DCT变换,对每一个子块保留左上角的系数,将其它的系数替换为0,得到嵌入矩阵,使得嵌入的有效信息大为减少.再将原始彩色图像转换到HSV域内,对原始图像的H、S和V平面进行分块DCT变换后,将变换后的H、S、V层水印信息分别嵌入到原始图像的H、S和V层变换后的中频和低频系数中,最后通过DCT逆变换和颜色空间转换,将嵌入水印的图像转换成RGB的图像,得到嵌入水印的图像,完成水印的嵌入过程.水印图像小于载体图像,利用冗余嵌入提高了水印的鲁棒性.     

一种基于多小波变换的自适应图像插值算法

为使插值后的图像具有很好的视觉效果和较高的信噪比,并克服使用单小波变换放大图像时的斑点干扰现象,提出了一种新颖的自适应图像插值算法,通过将图像变换到多小波域,并利用多小波域内高频子带的分形维数,自适应的根据低分辨率图像以及该图像进行一级多小波变换后的高频子带信息获取高分辨率图像二级多小波变换的子带信息,对所得到的子带信息进行二级多小波反变换,可以得到更清晰的二倍插值图像。     

一种基于暗通道优先和双边滤波的遥感图像 增强方法

提出了一种基于暗通道原理和双边滤波的遥感图像增强算法。由于暗通道模型的softmatting过程计算复杂性高,本文使用双边滤波代替softmatting以用于透射图的优化,提高了计算效率。针对将暗通道原理应用于遥感图像增强时所产生的色彩失真现象,提出了透射图的改进算法,提高景深图像的取值,同时约束其最大值不大于1。实验结果表明,本文的算法能够有效地增加图像对比度,使图像更符合视觉特性,适用于遥感图像的可视化增强。     

结合暗通道原理和双边滤波的遥感图像增强

目的 在遥感应用如目视解译等任务中,需要提高遥感影像的视觉质量,为此提出一种基于暗通道原理和双边滤波的遥感图像增强算法。方法 由于暗通道模型的softmatting过程计算复杂性高,故使用双边滤波估计大气光幕,进而获得优化透射图,代替He算法中softmatting过程,提高了计算效率。针对将暗通道原理应用于遥感图像增强时所产生的色彩失真现象,提出透射图的改进算法,提高景深图像的取值,同时约束其最大值不大于1。最后,基于景深图像和暗通道原理获得增强后的遥感图像。结果 实验结果表明,本文算法能够有效地增加图像的对比度。与基于双边滤波单尺度Retinex图像增强、四尺度Retinex增强、直方图均衡化及MSRCR增强的结果进行了比较,实验结果验证了算法的有效性。结论 本文模型能够使处理后的遥感图像更符合视觉特性,以便于目视解译与分析。该算法适用于遥感图像的可视化增强。     

一种有效的指纹图像方向滤波增强算法 *

方向滤波是沿着指纹纹线方向滤波的方法。一种方向滤波算法的有效性主要依赖于指纹图像方向估计的准确性和滤波模板构造的合理性。首先利用对低质量指纹图像鲁棒性较高的掩膜法估计点方向 ,并将点方向转换为块方向 ;然后使用八个方向的平滑滤波模板和锐化滤波模板 ,对指纹图像滤波进行增强 ;最后对增强后的指纹图像二值化。通过对 FVC2000指纹数据库 DB2中的指纹图像作增强处理 ,表明该算法增强效果较好。     

基于暗原色先验原理的水下图像增强

针对水下光衰减和散射导致的图像严重降质问题和用传统方法进行水下图像增强 产生色偏现象,提出一种新的水下图像增强方法。基于暗原色先验原理进行水下图像增强,用 软抠图的方法对图像暗通道进行细化;在图像前0.1%最亮的像素点中,用中值滤波算法计算出 这些像素点的中值,再计算这些像素点和与之对应的中值的差值,差值最小的像素点作为背景 光的预估值,并用该像素点所在区域颜色饱和度方差来判断预估背景光的准确性;利用Retinex 算法和图像各颜色通道的衰减系数比对增强后的图像进行颜色校正。实验表明,该方法能有效 地去除水下图像中的雾色、校正图像色偏问题,进而提高图像对比度。     

像素位置与像素值双重置换的混沌加密算法

提出了一种数字图像像素位置与像素值双重置换的混沌加密算法,对常用的基于混沌的数字图像加密技术进行了改进,利用Logistic混沌映射对数字图像像素位置进行置换加密,然后再次利用Logistic混沌映射对数字图像像素值进行置乱,从而达到对像素位置和像素值双重加密的效果。仿真实验表明：其加密效果优于利用Logistic混沌序列对数字图像像素点置乱的加密技术。     

基于直方图修改的图像可逆信息隐藏算法

提出了一种基于直方图修改的可逆信息隐藏算法,并给出了算法的详细实现方案.该算法利用了图像直方图中的一组零点(或者是最小点)和最大值点,通过修改图像像素的灰度值来隐藏信息,利用直方图隐藏信息的一般算法是利用每一个最大点隐藏一位信息,而提出的算法是利用每一个最大点进行多位信息隐藏,其位数可以根据原图像和隐藏信息后的峰值信噪比进行自适应确定,实验结果表明,该方法不仅可以进行较大容量的信息隐藏,而且相对原始图像能够达到满意的峰值信噪比,具有良好的性能.     

一种基于块中值整数变换的可逆数据隐藏

在基于可逆整数变换的数据隐藏算法中,传统的方法利用左上角像素值与块中其他像素值得到差值。提出的方法利用块中值与块中其他像素值得到差值,差值变小,从而使得藏密图像失真降低。同时该方法采用在平滑区域优先嵌入数据的策略,使藏密图像的信噪比显著提高。将该方法与类似的方法进行实验比较,结果表明提出方法在嵌入相同数据量时确实具有更好的隐蔽性,并且隐密数据和原宿主图像均能从隐藏图像无损恢复,验证了提出算法的有效性。     

基于最大目标函数的医学图像边缘检测

鉴于医学图像特点和传统算法的缺点,提出一种新的医学图像边缘检测算法,该算法通过考察3×3模板的理想边缘结构特征,将模板像素沿边缘方向分为两个集合,通过距离度量函数构造适当的目标函数,计算四个方向的目标函数值,从而获得最大目标函数值,并与给定的阈值比较,应用非极大抑制方法,判别该象素是否为边缘点,最后进行双阈值连接,可得到单像素边缘图像。仿真结果表明,该算法能够有效检测医学图像边缘,所检测出的图像边缘细节丰富,单像素宽,定位准确。     

基于改进萤火虫优化算法的视频监控图像增强

针对视频图像增强问题中连续多帧图像序列中的像素相关性,建立了一种有效的视频图像增强模型,将视频连续图像增强问题转化为从原始低质量图像像素序列到高质量增强图像像素序列的寻优问题。基本萤火虫(GSO)算法具有容易陷入极值振荡和局部最优的缺陷,为了解决这个问题,在位置更新策略中引入了全局最优个体影响因子与局部最优个体影响因子,同时为了保证迭代过程中荧光素更新的多样性,对萤火虫荧光素的挥发及增益系数进行改进,提出了改进萤火虫(IGSO)算法。结合视频图像增强问题特性,重新定义了算法的群体的输入、萤火虫的荧光素和位置更新运动方程,设定了优化目标函数准则。最后典型的道路和室内监控视频图像增强实例验证了所提出的模型和算法的可行性。     

pi序列的似混沌特性及其在图像加密中的应用

提出一新的概念——pi序列,并利用非线性时间序列分析方法揭示pi序列的似混沌特性。然后提出一种基于pi序列的图像加密算法,对数字图像分别进行像素位置和像素值扰乱。最后图像加密算法的安全性分析结果表明此加密算法很强地抵抗统计攻击与差分攻击。