基于视觉感知机理的大容量彩色图像盲隐写算法

针对现有彩色图像隐写算法大多将灰度图像的算法直接用于彩色通道,未能运用彩色视觉感知机理的问题,提出一种YUV空间上的、基于视觉感知机理的大容量彩色图像盲隐写算法。主要方法是在Y分量上通过标准差来分析载体图像的局部复杂性,利用视觉感知机理将信息分成两部分隐写于Y和V分量中,灵活性较差的U分量则作为隐写信息的通道指示器,无需大的改变。大量实验结果表明,所提算法与其他方法相比在嵌入大容量信息后依然能够保持很好的不可感知性,而且可以抵抗直方图对比和RS隐写分析方法,因而所提算法是合理、简洁、有效的。     

基于视觉特性的JPEG图像自适应隐写算法

提出一种基于视觉特性的图像隐写算法。该算法利用亮度和纹理阈值等人类视觉系统特性,并结合图像各个局部分块的亮度与纹理特征,将图像划分为强嵌入区、次嵌入区、弱嵌入区,计算各个局部分块亮度和纹理,分别嵌入不同比特数的秘密信息。实验结果表明,该算法能够增加图像秘密信息的嵌入容量,提高抗检测性能,以及保持较高的峰值信噪比。     

基于颜色复杂度的加权颜色直方图图像检索算法

为了进一步提高基于颜色直方图的图像检索系统工作效率,以人眼视觉感知特性为基础,结合局部图像相关性,提出一种基于颜色复杂度的加权颜色直方图图像检索新方法.该方法计算反映局部区域变化的像素点颜色复杂度,利用颜色复杂度对每个像素点进行加权处理,构造能有效反映视觉感知特性的加权颜色直方图并进行图像检索.仿真实验结果表明,本文算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率.     

基于视觉感知与菱形编码的图像隐写算法

为提供较大的隐写容量和保持良好的载密图像质量,提出一种基于视觉感知和菱形编码的图像隐写算法。根据人类视觉系统,针对人眼对图像的高中低灰度区、纹理区及平滑区的敏感度的不同,在不同区域选择嵌入不同数量的秘密信息;同时为了尽可能减少对图像像素值的改变,采用改进的菱形编码来嵌入秘密信息。实验结果表明,与HVS-OPAP算法相比,该算法图像的嵌入容量提高了4.09%,获取的隐写图像具有更好的不可感知性,同时峰值信噪比平均提高了1.5dB,而且该算法具有抗RS隐写分析能力,安全性更高。     

应用视觉注意多分辨率分析的图像检索

基于人类视觉感知理论,提出一个改进的Itti视觉注意模型用于图像检索。该改进视觉注意模型是在充分考虑纹理特征与视觉感知关系的基础上,构造一个粗糙度图,用作视觉注意模型的一个初级视觉特征。首先通过该改进视觉注意模型得到50个视觉特征图;然后分别对每个视觉特征图采用局部二值模式傅里叶直方图（LBP-HF）方法抽取其分布信息,从而获得每幅图像的高维特征;最后利用局部保持投影(LPP)方法进行维数约简,以获取具有图像间局部几何和鉴别信息的低维特征用于图像检索。实验结果表明,该算法能获得较好的检索效果。     

基于人眼视觉特性的单眼盲点效果模拟

针对目前单眼盲点模拟效果与人眼感知不符的缺陷,提出一种新的基于人眼视觉特性的单眼盲点视觉模拟算法.首先基于人眼盲点产生的生理机制和相关的实验数据确定出视图上盲点区域的位置及形状;然后根据人眼视觉对视图纹理与结构敏感度不同的特点,将含盲点区域的场景图像分解成纹理和结构2个子图:对于人眼敏感的纹理子图,提出一种结合马尔可夫随机场的基于块的图像修补算法对盲点区域进行填补;对结构子图则采用能量最优化方法进行迭代填补;将修复后的纹理和结构子图叠加,再采用非线性的Mip-map方法对场景图像进行凝视处理,最终得到单眼盲点场景效果的模拟图像.大量的用户调查测试结果表明,文中提出的填补算法效果更加符合人类的生理与心理感知特性.     

一种基于视觉特性的仿生图像增强算法

常见的基于人类视觉特性的图像增强算法由于是同时完成动态范围压缩和对比度增强,导致增强图像的整体对比度不高、边缘部分效果不佳.通过分析人类视觉系统的全局和局部自适应调节原理及人眼视网膜神经节细胞感受野的传输特性,提出一种仿生图像增强算法.为适应人类视觉系统对光强的主观感觉特性,对图像作全局亮度对数变换;并利用人眼的主观亮度感觉与实际光强的对数呈局部线性关系的特性,采用视网膜神经元感受野三高斯模型来调整亮度图像的局部对比度;最后利用线性变换恢复图像的彩色信息.实验结果表明,该算法的增强效果良好,特别是对于图像边界处,既能很好地增强边缘对比,又可有效地提升区域亮度对比和亮度梯度信息.     

基于流形特征相似度的感知图像质量评价

图像质量评价（Image quality assessment, IQA）的目标是利用设计的计算模型得到与主观评价一致的结果,而人类视觉感知特性是感知图像质量评价的关键.大量研究发现,认知流形和拓扑连续性是人类感知的基础即人类感知局限在低维流形之上.基于图像低维流形特征分析,本文提出了基于流形特征相似度（Manifold feature similarity, MFS）的全参考图像质量评价方法.首先,利用正交局部保持投影算法来模拟大脑的视觉处理过程获取最佳映射矩阵进而得到图像的低维流形特征,通过流形特征的相似度来表征两幅图像的结构差异,从而反映感知质量上的差异.其次,考虑亮度失真对人眼视觉感知的影响,通过图像块均值计算亮度相似度并用于评价图像的亮度失真;最后,结合两个相似度得到图像的客观质量评价值.在四个公开图像测试库上的实验结果表明,所提出方法与现有代表性的图像质量方法相比总体上具有更好的评价结果.     

具有人类视觉特性的可见水印算法

论文提出一种基于小波变换的可见水印算法,该算法利用人类视觉模型的亮度CSF和纹理敏感特性,根据主图像和水印图像的局部和全局特征,建立确定水印嵌入的拉伸系数数学模型。首先描述了人类视觉及小波分解系数分析,给出了小波系数视觉重要性权重值。把原图像和水印图像小波系数频率子带分成不同的块,基于视觉掩模对子块进行分类。利用人眼的纹理敏感特性,进一步增强了嵌入水印的图像视觉质量。仿真实验表明该算法结果良好。     

基于人类视觉智能和粒子滤波的鲁棒目标跟踪算法

与计算机视觉目标跟踪算法遇到的各种困难和瓶颈不同的是,鲁棒视觉目标跟踪仅仅是人类视觉系统的一项基本功能.为此,基于自顶向下的视觉注意机制,构建了一种相应的计算模型,提出一种利用检测视觉注意力焦点区域的方法来模拟人类视觉系统的全局搜索过程,并用粒子滤波跟踪来模拟人类视觉系统的局部跟踪过程的目标跟踪算法.多组对比实验结果表明了所提出的算法在视觉目标跟踪中的优越性.     

基于图像分类的动态阈值位平面复杂度分割密写算法

为提高位平面复杂度分割(BPCS)密写算法的安全性,提出了一种抗统计分析的BPCS密写算法。首先,将载体图像分块,计算图像块的信息熵和小波对比度;然后,利用模糊C-均值(FCM)对其进行分类,根据分类结果及随机数确定每个位面小块的复杂度阈值;最后,将载体和秘密数据位面小块相似程度小于0.5的秘密数据位面小块取反,再替换载体位面小块。实验结果表明,该方法能有效地抵抗复杂度直方图统计分析的检测,同时载密图像视觉不可感知性有了很大的提高。     

Color local complexity estimation based steganographic (CLCES) method

In this paper we present the color local complexity estimation based steganographic (CLCES) method that is able of both preventing visual degradation and providing a large embedding capacity. A preprocessing stage is applied in the proposed scheme to improve the steganography security. The embedding capacity of each pixel is determined by the local complexity of the cover image, allowing good visual quality as well as embedding a large amount of secret messages. We classify the pixels using a threshold based on the standard deviation of the local complexity in the cover image to provide a compromise between the embedding capacity and the image visual quality. The experimental results demonstrated that the algorithm CLCES proposed produces insignificant visual distortion due to the hidden message. It provides a high embedding capacity that is superior respect to the offered by the existing schemes. The proposed method is a secure steganographic algorithm; it can resist the image quality measures (IQM) steganalysis attack. The RGB, YCbCr, and HSV color spaces are incorporated in the proposed scheme to ensure that the difference between the cover image and the stego-image which is indistinguishable by the human visual system (HVS). Finally, the proposed scheme is simple, efficient, and feasible for the adaptive steganographic applications.     

深度视觉特征与策略互补融合的图像质量评价*

视觉多特征融合方法未考虑图像不同特征之间和不同评价算法之间的视觉互补性.通过融合人类视觉系统前端生理感知和后端心理处理特性,文中提出深度视觉特征互补融合(CPDVF)的图像质量评价方法.CPDVF深度提取图像的多通道直方图统计和多通道梯度结构这2种互补视觉特征,并进行深度视觉处理.然后设计局部失真度评价和局部相似度评价2种互补算法,分别对失真图像的上述互补视觉特征进行评价.最后联合视觉心理特性和回归函数,融合2种特征评价,获得失真图像质量的客观评价.实验表明,相比特征相似度、视觉显著等多特征联合方法,文中方法在准确度、单调性和可靠性指标上优势明显.     

Effective reversible image steganography based on rhombus prediction and local complexity

Reversible image steganography attracts much attention of researchers since such technique has ability to reconstruct the original version of the host image losslessly after image steganography. In this paper, we propose a new reversible image steganography based on rhombus prediction and local complexity. To maintain good quality of stego images and to achieve high accuracy of tamper detection, the local complexity of each pixel is first evaluated, then, the prediction error is calculated by using rhombus prediction for embedding the authentication code. Experimental results demonstrated that the proposed scheme has ability to recover the original version of the host images. In addition, the proposed scheme obtains better performance than previous schemes in terms of tamper detection and image quality.     

抗统计分析的BPCS隐写算法

位平面复杂度分割（BPCS）隐写在复杂度较高的位面小块嵌入秘密信息,有较好的隐蔽性,但会引起图像位面小块复杂度的统计特性的变化。通过深入分析图像位平面上相邻像素之间的相关性,本文提出了一种改进的BPCS隐写法。它更好地利用人的视觉特性,结合图像的局部特征来嵌入秘密信息。实验结果表明,改进后的算法能够抵御针对原BPCS隐写的分析方法,有较大的嵌入量,并对原图像所作的改变具有更好的不可见性。     

视觉注意机制在大视场目标快速定位中的应用

视觉心理学研究表明人类在看一个场景时,往往会在很短时间内找到几个显著区,然后再细看显著区域的内容,这样可以使得人类可以快速分析复杂图像。算法首先模拟人类视觉系统特点,根据图像的底层信息如对比度、方向、亮度等提取图像中几个最需要关注的显著区域,然后按照显著性由强到弱的顺序分别在每个显著区域利用具有尺度旋转不变性的对数极坐标变换方法进行目标的匹配定位。该方法在没有牺牲定位准确度的前提下,大幅减小了运算复杂度。实验表明该算法定位速度快而且准确。     

图像复杂度研究综述

图像相关复杂度的研究领域很广泛,除了计算机科学领域,还延伸到医学、认知心理学等研究领域。在以上应用领域,与图像相关的复杂度的定义有很多,包括图像复杂度、视觉复杂度、场景复杂度,其中图像复杂度又可以进一步细分为颜色复杂度、纹理复杂度和形状复杂度。文中对以上这些复杂度的应用、定义和计算方法进行了归纳总结,并依据组成论中相关复杂度的定义,提出了一种研究图像复杂度的思路,即从图像组成元素的角度来研究图像复杂度。这种图像复杂度的定义只与图像本身所包含的元素、内容有关系,与图像处理任务和算法无关。同时,这种图像复杂度的定义符合一般意义下人对图像复杂性的感受和理解。图像元素可以分为颜色、形状、纹理三大类,它们又可以进一步用一些特征来表示。根据组成论,文中给出了定义这3种特征的广义集的方法。后续研究将进一步给出图像复杂度的计算算法,并通过与人工实验的相关性分析来验证计算结果是否与人的感受相一致。     

基于人类视觉系统的非抽样Contourlet变换域图像隐写算法

为提高图像信息隐藏的容量和隐蔽性,对比分析了非抽样Contourlet变换(NSCT)和Contourlet变换各自的优缺点和适用范围,提出了一种基于NSCT和人类视觉系统(HVS)的图像隐写方案。通过对人眼的视觉掩蔽效应进行建模,在NSCT分解的最精细尺度的各方向子带中,对不同系数分别嵌入不同的秘密信息量。仿真实验表明,新的算法相比小波域中的隐写方案,隐写的嵌入量至少提高了70000b,峰值信噪比(PSNR)提高约4dB,较好地兼顾了隐写在不可见性和嵌入容量上的要求,较小波域中的隐写方案具有更好的应用前景。     

基于视觉感知的梯度结构相似度图像质量评价*

尽管SSIM(Structural Similarity)图像质量评价算法结构简单,评价性能优于一般客观评价算法,但该算法没有考虑人类视觉系统HVS(human visual system)对视觉感知的影响,且其算法定义中对“结构信息”的表述过于简单,并不能完全描述自然图像的结构信息。在SSIM算法的基础上,结合亮度和对比度掩蔽等视觉感知信息构造视觉感知（Visual Perception）函数,提出基于视觉感知的梯度结构相似度评价方法VI_GSSIM（Visual Perception and Gradient based SSIM, VI_GSSIM）。该方法通过图像质量与图像内容和失真类型的相关性,结合图像的误差可视性与内容可视性构造视觉感知函数,对HVS底层视觉系统建模,同时利用梯度重新定义结构信息,得到基于视觉感知的梯度结构相似度模型,对图像进行质量评价。实验结果表明提出的VI_GSSIM算法比SSIM更符合人眼的视觉特性,尤其适合评价降质较严重的图像。