彩色图像的量子置乱算法

量子图像置乱是量子图像处理的典型问题,目前国内外文献绝大多数都是针对像素位置实施置乱,这种置乱方法通过改变像素的空间位置,可使图像不再包含任何可视化信息,然而并未改变像素灰度值的统计特性,从而降低了置乱方案的安全性。针对该问题,首先基于改进的FRQI描述,提出了一种针对像素位置的置乱方法,然后基于改进的NEQR描述,提出了一种针对像素颜色的置乱方法。这些方法或者显著加强了位置置乱效果,或者显著改变了像素灰度值的统计特性。经典计算机上的仿真结果验证了提出方法的有效性。      

改进的量子图像水印算法

量子图像水印算法是量子图像处理的典型问题,目前国内外文献还相对较少,且大多针对单色图像。本文分析了一种典型的基于量子傅里叶变换的量子图像水印算法存在的不足,然后提出了改进措施。具体包括三个方面,首先,提出一种改进的量子图像描述方法,将单色图像推广到彩色图像;第二,将水印图像的幅度提高到与载体图像相同;第三,给出了水印嵌入和抽取的量子策略。经典计算机上的仿真结果验证了提出方法的有效性及可行性。      

基于量子比特相位的彩色图像描述方法及应用

为解决量子计算机上彩色图像的描述及加密问题,该文提出一种基于量子比特相位旋转的新方法。首先通过将像素灰度值映射为量子比特的相位,将彩色图像描述成一个量子叠加态,其中基态描述像素的位置,而对应的概率幅即为该像素的灰度值。然后基于量子比特的相位旋转,设计了一些简单的图像处理方法。最后提出了一种新的彩色图像加密算法,该算法包括像素位置的置乱和量子比特的旋转两个过程。所提方法可在将来的量子计算机上执行。经典计算机上的仿真结果验证了方法的有效性。     

医学图像DCT水印的MATLAB实现

医学图像的应用越来越多，由于图像数据量巨大，保存检索不同于常规数据，因此容易引起混乱而导致病人检测错误，也容易引起病人私人信息泄漏。本文在Maltab下实现了一种将病人的相关信息作为水印嵌入到医学图像的DCT域中，很好的解决了医学图像的归属问题和病人信息保密问题，具有良好的应用前景。     

基于DCT的彩色图像水印算法

提出了一种基于DCT的彩色图像水印算法,通过修改彩色图像绿色分量的DCT系数实现水印的嵌入。原始二值水印图像经Arnold置乱加密后,嵌入到绿色分量的DCT中频系数中,并能够根据原始图像提取出来。实验证明,该算法能有效抵抗JPEG压缩、裁剪、加噪、图像增强等攻击,具有良好的不可感知性和很强的鲁棒性。     

一种改进的基于DWT的彩色图像水印算法

文章介绍了数字水印的相关概念,结合HVS提出了一种改进的基于DWT彩色图像水印算法.首先对水印图像进行置乱加密预处理,提高了算法的安全性.然后计算绿色分量的数量,与预先设定的阈值进行比较,根据其关系选择不同的嵌入方式,将不同的色彩分量嵌入到不同的频带中.实验表明该算法在无视觉失真的条件下可以保证较好的嵌入量,且能有效抵抗常见的攻击,具有较好的鲁棒性.     

一种改进的基于DWT的二值图像水印算法

文章介绍了数字水印和信息隐藏的相关概念,提出了一种改进的基于离散小波变换的二值图像盲水印算法.首先利用置乱技术将包含隐藏信息的二值水印图像打乱,然后利用改进的基于离散小波变换的嵌入和提取算法实现盲水印.由于文章中提出的算法可以降低对宿主图像的改动幅度,因而具有良好的不可见性和鲁棒性.     

基于提升小波的图像水印算法

文中提出了一种基于能量特性分块的小波域图像水印算法，采用JPEG2000静态图像压缩标准的变换核——Daubechies9／7双正交小波进行小波变换，利用其三段低频小波系数之间的能量关系，将随机置乱的水印嵌入到图像中，并自适应调整嵌入强度因子。实验证明，该算法具有良好的不可见性和鲁棒性。     

基于小波融合和NPT的水印算法研究

利用自保留变换（NPT）的补偿与重构特性,提出了一种基于混沌置乱和小波图像融合的自保留变换鲁棒图像水印算法。首先利用Arnold混沌系统对水印图像进行置乱,然后利用NPT将水印图像嵌入到载体图像中,其中通过小波融合可以减小NPT变换引入的失真,再通过降噪预处理和迭代算法提取并检测水印。实验结果表明,该水印算法具有较强的安全性和视觉不可见性,对图像JPEG压缩、几何攻击和噪声表现出良好的鲁棒性。     

量子彩色图像的频域滤波

为解决量子彩色图像滤波问题,该文提出一种基于量子傅里叶变换的频域滤波方法。首先采用新颖的增强量子描述(NEQR)方案将彩色图像描述为量子图像,然后对该量子图像实施傅里叶变换,采用基于滤波函数定义的量子Oracle将变换后的图像划分为不同频率的图像,最后通过逆量子傅里叶变换将这些不同频率的量子图像变换到空域,通过对空域量子图像实施测量即可得到不同频率的经典滤波图像。文中给出了具体的量子滤波线路,以彩色图像平滑、锐化、周期噪声消除为例,验证了提出方案的正确性。     

一种鲁棒的彩色图像多功能水印算法

首先转换彩色图像的颜色空间抽取相应的灰度图像,再对灰度图像进行提升小波分解,在分解过程中利用图像压缩操作,引起近半数的小波系数增大,另一半系数减小,基于系数增减特征实现版权水印和消费者数字指纹的同时嵌入,从而获得版权认证和盗版追踪的双重功能。仿真实验表明该算法具有良好的鲁棒性和不可感知性。     

Wavelet-based watermarking for color images through visual masking

In this paper, a wavelet-based watermarking scheme for color images is proposed. The watermarking scheme is based on the design of a color visual model that is the modification of a perceptual model used in the image coding of gray scale images. The model is to estimate the noise detection threshold of each wavelet coefficient in luminance and chrominance components of color images in order to satisfy transparency and robustness required by the color image watermarking technique. The noise detection thresholds of coefficients in each color component are derived in a locally adaptive fashion based on the wavelet decomposition, by which perceptually significant coefficients are selected and a perceptually lossless quantization matrix is constructed for embedding watermarks. Performance in terms of robustness and transparency is obtained by embedding the maximum strength watermark while maintaining the perceptually lossless quality of the watermarked color image. Simulation results show that the proposed scheme is more robust than the existing scheme while retaining the watermark transparency.     

Multiple spatial watermarking technique in color images

This paper presents a novel multiple digital watermarking technique for the copyright protection of digital color images. In order to improve the robustness against cropping attacks, a binary watermark image is divided into four parts. Each is encrypted by a secret key and embedded into different regions of the blue component of the color image in the spatial domain. Watermark extraction is based on the comparisons between the original intensity pixel values and the corresponding watermarked intensity pixel values in blocks of size 8 × 8. The watermark-extracted bits are determined using the probabilities of detecting bit ‘1’ or bit ‘0’. The watermark can be extracted in several parts depending on the size of the host image, but only four of these are selected by a correlation coefficient detector and used to reconstruct the extracted watermark. Experimental results show that the proposed scheme successfully makes the watermark perceptually invisible and robust for a wide range of attacks, including JPEG-loss compression, median filtering, low pass filtering, rotation, rotation-scaling, rotation-crop, image cropping, image scaling, and self-similarity attacks.     

A wavelet-based watermarking algorithm for ownership verificationof digital images

Access to multimedia data has become much easier due to the rapid growth of the Internet. While this is usually considered an improvement of everyday life, it also makes unauthorized copying and distributing of multimedia data much easier, therefore presenting a challenge in the field of copyright protection. Digital watermarking, which is inserting copyright information into the data, has been proposed to solve the problem. In this paper, we first discuss the features that a practical digital watermarking system for ownership verification requires. Besides perceptual invisibility and robustness, we claim that the private control of the watermark is also very important. Second, we present a novel wavelet-based watermarking algorithm. Experimental results and analysis are then given to demonstrate that the proposed algorithm is effective and can be used in a practical system.     

以IMEI/IMSI为水印的手机图像数字水印算法的实现

随着网络、无线通信和摄像机便携设备的快速发展,带来了数字图像很容易散布、复制和修改.针对此类问题,提出一种以手机IMEI/IMSI码为水印信息并嵌入到手机图像的数字水印算法,从而达到手机图像的版权保护.首先获取手机IMEI/IMSI,使用BCD编码将其转换成二进制向量,再使用BCH编码转换成64 ×64水印位图作为水印信息;然后采用离散余弦变换、离散小波变换和奇异值分解结合的算法将水印信息嵌入到手机图像;最后提取水印信息来获取用户的手机信息.实验表明该算法能够实现盲提取,具有良好的不可见性、鲁棒性,能够抵抗一定的压缩、噪声等攻击.     

基于小波变换的彩色图像数字水印新算法

提出了一种将灰度图像嵌入到原始彩色图像中的新数字水印算法.对RGB色彩空间彩色图像的绿色分量和蓝色分量进行haar小波变换.低频系数经过量化,将经过Arnold置乱后的灰度水印图像的位平面嵌入到低频子带.水印提取不需要原始载体图像.实验结果表明,该彩色图像数字水印算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强和马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性.     

基于双树复小波变换的彩色视频水印算法

本文利用双树复小波变换(DTCWT)的多方向选择性和平移不变性,结合人眼视觉特征和MPEG运动编码原理,分析视频纹理复杂的运动区域来嵌入水印。仿真实验结果表明,该算法在抵抗加性Gaussian噪声、高压缩比的MPEG压缩编码、帧重组、帧平均和丢帧等攻击方面具有很好的鲁棒性。     

一种基于彩色图像的双重水印算法

针对传统水印算法功能单一,抗几何攻击能力较弱的问题,提出了一种基于离散小波变换(DWT)、奇异值分解(SVD)、离散余弦变换(DCT)和HSV空间模型的彩色图像双重水印算法.该算法基本思想是在彩色载体图像中先后嵌入可见水印和不可见水印.根据HSV 空间模型和DCT变换实现二值可见水印自适应嵌入,用来标识版权;通过DWT和SVD变换实现不可见彩色水印的嵌入,用于加强版权保护,利用Zernike矩进行旋转校正.实验结果表明,该算法在保证图像质量的前提下,可见水印具有较好的视觉可见性,不可见水印的抗几何攻击能力得到了提升.双重水印相互作用,功能互补提高了水印的版权保护功能.     

色差图像的数字图像拼接算法

针对有明显色彩和亮度差异的图片,在进行传统的图像拼接后,会产生肉眼可见的拼接缝,严重影响拼接效果。因此,提出一种针对存在色差的图像拼接算法。首先,计算相邻图片间的色彩校正参数和每个彩色通道的全局色彩调整参数,选择适合的颜色和亮度,对每一幅图片进行色彩校正。其次,引入SIFT和RANSAC算法,实现了图像的准确配准。最后,采取0．1加权融合算法和平均融合算法结合进行图像融合,得到最终的全景图像。实验结果表明,由于已经进行图像间的校正,减少了待拼接图像的色差,使得图像的融合更加简单。该算法对于存在色差的图片序列可以实现无缝快速的拼接,并且可根据需要调整图像的色彩和亮度。     

A blind DCT based color watermarking algorithm for embedding multiple watermarks

Multiple watermarking based techniques are receiving more attention in recent times for its wide variety of applications in different fields. To protect the copyright ownership and validate the authenticity of multiple owners, in this paper a color multiple watermarking method based on DCT (Discrete Cosine Transform) and repetition code is proposed and simulated. Initially, green and blue components of color host image are selected for inserting multiple watermarks. Then, each green and blue component of the image is decomposed into non overlapping blocks and subsequently DCT is employed on each block. In this technique, a binary bit of watermark is embedded into green/blue component’s transformed block by modifying some middle significant AC coefficients using repetition code. During multiple watermarks embedding in green and blue components of the proposed method, DC and some higher AC coefficients are kept intact after zigzag scanning of each DCT block to ensure the imperceptibility of the watermarked host image. The proposed scheme is experimented to establish the validity by extracting adequate multiple watermark data from the restructured cover image after applying common geometric transformation attacks (like rotation, cropping, scaling and deletion of lines/columns etc.), common enhancement technique attacks (like lowpass filtering, histogram equalization, sharpening, gamma correction, noise addition etc.) and JPEG compression attacks.