基于PSNR小波域量化调制水印嵌入方法的参数定量估算

量化步长是量化调制方法中的重要参量,但是目前无法定量计算。针对这个问题,以抖动量化调制方法为研究对象,以小波变换系数为量化系数,提出了基于峰值信噪比(PSNR)的量化步长定量估算方法。首先根据量化误差的分布情况给出了基于量化步长的量化误差定量估算方法,然后根据小波变换的性质推导出了量化步长、水印序列长度与PSNR之间的定量关系式。实验结果显示,量化步长取值相同时实验测得的PSNR值和定量关系式计算出的PSNR值基本一致,验证了推导的定量关系式。     

变换域水印的量化模型分析

随着水印技术的不断应用,建立水印测评理论基础的需求越来越迫切。基于量化的水印嵌入方法是一类能够实现盲抽取的重要方法。文章对经典变换域量化模型进行数学分析,讨论了量化步长对于水印视觉可见性的影响,估算了含水印图像的峰值信噪比(PSNR)的理论下限,并通过实验验证了理论分析的结果。     

一个基于DWT的自适应数字水印算法

本文提出了一个新的DWT域自适应数字水印算法。该算法利用小波域高、低频部分嵌入水印的优势互补特点,在载体图像的高频和低频子带分别嵌入相同水印来增强水印抵抗多种攻击的能力;水印的嵌入采用量化调制方式,其量化步长可根据人类视觉系统和载体图像的局部特点自适应地调整。此外,由于奇异值分解具有良好的性能,因而被用于高频部分水印的嵌入以提高其鲁棒性。实验结果表明水印具有良好的鲁棒性和不可见性,与相近算法相比,本文方法可以有效抵抗更多的攻击。     

采用均值量化的DCT域数字水印

采用均值量化的方法隐藏二值水印图像，分析了水印能够被正确盲提取的原理，讨论了量化步长对水印性能的影响，并估计了含水印图像的峰值信噪比(PSNR)的理论下限，最后通过实验验证了理论分析的结果．文中算法计算复杂度低，易于实时操作．     

基于DWT域对数量化索引调制的数字水印算法

为了提高水印的透明性和鲁棒性,解决QIM均匀量化不适用于非均匀信号的问题。引入μ律技术,将小波分解与对数量化索引调制结合,提出基于DWT域的对数量化索引调制数字水印算法。算法对原始图像进行离散小波变换,对变换后的近似部分系数运用μ律函数,再用QIM方法嵌入二值水印。选择合适的嵌入位置,通过对量化步长和参数进行讨论得到其最优值。仿真实验结果表明,该算法与以前的量化算法相比提高了水印的透明性,并对高斯噪声、中值滤波、JPEG压缩等常见攻击具有更强的鲁棒性。     

一种自适应的奇偶量化水印算法

数字水印是数字媒体版权保护的一种有效方法。提出了一种自适应的奇偶量化水印算法,其量化步长由Watson模型和JPEG量化表共同确定,并通过二者自适应地调节量化步长。水印在DCT的中频系数中嵌入,由于采用奇偶量化,水印提取方法简单。实验结果表明,该算法具有良好的不可见性,算法简单,并能抵抗常规的图像处理和噪声攻击,具有很强的鲁棒性。     

一种自适应的空域数字水印算法

提出了一种以二值图像作为水印的基于图像块的自适应空域数字水印算法.为实现水印图像的叠加,首先将水印图像进行延拓预处理并利用混沌序列调制成二进制序列,然后对载体图像进行块操作,并依据各块方差值对块内像素的灰度值的和进行不同量化,最后将水印信息按不同量化幅值嵌入图像.实验结果证明,该算法具有较好的鲁棒性.     

改进量化表的数字水印算法

为了提高数字水印算法的鲁棒性和不可见性,提出了一种基于Watson模型改进量化表的水印嵌入模型.通过对模型的实例化,得到具体的可行算法.对Watson模型和JPEG量化表自适应调节后的量化步长做“全偶数”处理,选取特定的低频位置作为水印嵌入位,采用奇偶量化达到水印嵌入的目的.通过实验仿真并对实验数据进行分析,表明了该算法的有效性.     

一种鲁棒的基于DWT域自适应量化步长的图像盲水印算法

提出了一种可用于版权认证的基于小波变换域自适应量化步长的图像盲水印算法.该算法首先在DWT（离散小波变换）的低频子带中选择感知重要系数作为水印的嵌入区间,然后选择一个同时可满足不可见性与鲁棒性要求的最小量化步长,对所选择的重要系数进行量化,再通过自适应增大量化步长,把二值水印信息交替地嵌入到不同的量化层上.作为这种算法的一个特例,就是用所选系数的低5位表示水印信息.在嵌入过程中,根据小波变换所具有的良好的空域局部化特性,采用了分块舍入技术,实现了水印信息的精确嵌入;在检测过程中,提出了一种新颖的差分检测方法,增强了系统的鲁棒性.实验结果证明,该算法具有嵌入信息量大,水印透明性好,对各种常见的图像处理操作、有损压缩、裁剪和几何变换抵抗性强等特点.     

采用量化嵌入的二元纯位相滤波器图像水印

二元纯位相滤波器数字图像水印算法将图像离散Fourier变换的相位信息作为水印嵌入到其相应的幅值中,较好地实现了图像自认证。研究了通过量化幅值实现水印嵌入,讨论了根据嵌入水印的各幅值系数所处的频率位置调整量化步长,以及在低频域量化嵌入水印。理论分析和实验结果表明,通过量化幅值嵌入水印,可有效改进算法的灵活性、安全性、水印不可感知性和检测有效性,并且在一定程度上提高了抗JPEG压缩性能。     

自适应补偿矢量量化

提出了一种基于ＬＢＧ码书设计的新的图像矢量量化算法。该算法利用图像信号在正交矢量空间中的能量集中性,有效地减小了码书的搜索范围,加快了矢量量化速度。同时利用原始图像和重建图像之间的差值进行了自适应补偿,在保证较高压缩比的同时,有效地克服了矢量量化的致命缺陷,即重建图像存在严重的方块效应。     

一种基于动态码书的矢量量化图像编码算法

针对快速相关矢量量化算法重建图像质量不高、存在明显方块效应的问题，采用后向搜索一定区域的预测与有限状态矢量量化相结合的编码方法，并用MEENS-2和PDS结合搜索算法完成码字搜索。实验结果表明，该编码方法既提供了高压缩比，又减少了额外失真的影响，保证了图像的重建质量。     

一种基于积分投影的矢量量化器的设计与实现

提出了一种积分投影和矢量量化（VQ）相结合的图像压缩算法,将图像的每一个4×4分块先进行积分投影,然后再与积分投影后的码书进行量化匹配,大大减少运算量和码书存储面积,而图像的质量只有轻微损失。实验结果表明,与普通VQ相比,本文算法的编码速度有很大幅度的提高,而解码图像的峰值信噪比（PSNR）平均仅降低0.25%,对于某些单纯背景的图像,解码后的质量比普通VQ还会有所增加,此算法有很大的应用前景。设计了编码电路,并在FPGA上进行了验证。整个系统最高时钟频率可达78.12 MHz。     

一种基于WPT和LVQ神经网络的手部动作识别方法

针对表面肌电信号(SEMG)的手部动作识别,提出一种采用小波包变换(WPT)和学习向量量化(LVQ)算法的神经网络分类器。对SEMG信号进行基于熵准则的最优小波包基分解得到各个节点分解系数,计算信号各个节点相应子频段的系数能量,归一化处理后的特征向量输入LVQ神经网络,实现基于SEMG的手部动作识别。实验结果表明,采取两路SEMG信号,该分类器能有效识别伸腕、屈腕、展拳和握拳4种动作模式,达到96%的识别率,能可靠应用于2个自由度肌电假手的控制。     

基于独立分量分析和矢量量化的说话人识别

使用独立分量分析（ICA）来提取说话人特征并与矢量量化（VQ）判决方法相结合,实现了一个高性能的基于ICA特征的VQ （ICA VQ）说话人识别系统。通过ICA变换得到说话人语音特征基函数系数用于生成VQ码书,并导出包含能量失真的ICA VQ码书失真测度和质心确定条件,生成最终的判决。仿真实验中ICA提取的特征分别用于不同系统实现说话人确认任务,各系统的DET曲线对比验证了VQ方法用于ICA特征分类判决的优势,同时不同码书尺寸下的等差率（EER）对比证明了VQ码书设计的有效性。     

针对QIM信息隐藏的高效盲检测算法

提出一种基于频谱分析和神经网络分类的盲检测算法,该算法不仅较准确地判断出图像中是否存在隐藏信息,而且可以确定信息隐藏的位置。针对基于QIM方法的信息隐藏,检测时所使用的特征量分别从DCT域和小波域中提取。使用标准图像集所做的实验结果验证了该算法的有效性。     

一种高效的H.264反变换反量化结构设计

在分析H.264反变换反量化算法的基础上,提出了一种高效的H.264反变换反量化硬件结构.在反变换中,采用了一个可重构的一维IDCT变换结构;在反量化中,采用了4个反量化单元的并行结构,并通过LUT取代了占用电路面积大的模运算和除法运算;在整体结构设计中,采用了门控时钟方案和流水线技术.结果表明,本设计可提高系统输出能力和降低硬件功耗,并满足1080i高清码流实时解码的要求.     

基于核方法的彩色图像量化研究

彩色图像量化是指将一幅具有N种颜色的图像用K（K<相似文献   

一种基于VQ的自适应多重水印算法

提出一种基于矢量量化和DCT的多重鲁棒性水印算法,所提算法利用人类HVS及图像特征将不同的水印信号分别嵌入到载体图像的码书和DCT域中,通过自适应选择嵌入参数,保证水印算法的不可见性及抗攻击性能。实验结果表明所提水印算法比基于扩频调制的水印算法在抵抗各种信号处理所带来的攻击的鲁棒性方面有较大的改进,特别在抵抗同谋攻击方面具有较好的鲁棒性。     

基于哈夫曼编码的矢量量化图像压缩算法

现有边缘匹配矢量量化(SMVQ)算法没有考虑码字索引分布规律。针对该问题,通过理论分析得到码字索引严重非均匀分布的规律,基于该规律提出结合哈夫曼编码的SMVQ图像压缩算法。实验结果表明,与穷尽搜索算法相比,该算法在保持相同编码质量的情况下,编码码率下降50%,与SMVQ相比,其PSNR提高0.8 dB,编码码率下降30%。