一种基于奇异值分解和反传神经网络的多小波域数字水印算法

针对图像经过CARDBAL多小波变换后,各层系数的能量平均分配,且其同一尺度、同一方向上的4个子块系数相近这一特性,结合奇异值分解和BP神经网络将二值图案水印嵌入到多小波系数的高频分量中。实验表明,该算法有良好的不可感知性和强健的鲁棒性。     

基于离散小波变换和奇异值分解的数字水印算法

当前数字作品的版权保护问题备受关注,数字水印是保护数字作品版权的有效手段。本研究针对大容量水印嵌入问题,提出一种基于离散小波变换和奇异值分解的灰度图像数字水印算法。首先,利用离散小波变换将原始图像分为LL、LH、HL和HH四个子带;其次,通过奇异值分解获得LL子带图像的对角矩阵S^l以及水印图像的对角矩阵S^w;然后,将矩阵S^l与S^u进行叠加来完成水印嵌入。该算法的突出特点为嵌入的水印容量大,且算法具有较强的鲁棒性。实验证明,嵌入水印后的图像在经受高斯噪声、椒盐噪声、旋转等攻击后,利用该算法仍能提取到有效的水印图像。     

一种基于DCT的图像灰度水印算法

针对二值水印信息量小的缺陷,提出一种基于DCT的图像灰度水印算法,通过修改DCT域中低频系数值来嵌入水印,易于实现。仿真实验证明本算法能够抵御剪切、噪声和JPEG压缩失真,具有良好的不可见性和鲁棒性。     

基于Logistic映射的排列图软件水印方案

针对排列图编码鲁棒性较差的问题,提出使用Logistic映射生成软件水印的算法。根据版权所有者信息和合法用户信息生成初始值,通过Logistic映射计算混沌序列并生成水印信息。版权所有者随机生成排列图长度后将水印信息用排列图表示并嵌入宿主程序当中。提取排列图后,根据排列图相似度,在拓扑图受到攻击的情况下仍然可以证明版权。实验仿真证实该算法能够抵抗常见攻击,提高排列图的鲁棒性。     

基于双正交小波变换的自适应图像水印算法

提出的基于双正交小波变换的盲水印算法,综合利用小波域中频各子带系数分布特点,选取重要边缘位置嵌入水印,水印强度可根据所处的嵌入位置自适应调节.实验结果表明:该算法能够有效抵抗附加噪声、裁剪和压缩等常见攻击,具有较强的不可见性和鲁棒性.     

基于块奇偶性的数据隐藏

针对嵌入式系统中,图像数字水印算法计算量较大的问题,设计了基于像素奇偶性的数字水印嵌入方法。通过分析原始像素的位置信息,选择像素块的边缘位置嵌入水印数据,减少了对原始图像的影响。与其他数字水印算法相比,在相同条件下,本文的方法计算量小,并具有较高的图像质量。     

基于数字签名和数字水印技术的电子签章算法研究

将数字签名技术、数字水印技术和时间戳技术相结合提出了一种电子签章的实现算法。该算法在数字签名中添加时间戳信息,进一步提高了签章的安全性和抗攻击性。在签章算法中设计了一个基于小波分解信号的局部极大值的数字水印嵌入算法,可以将签名信息作为水印嵌入到签章图片中,增强了签章信息的隐蔽性。经过仿真实验,该方案能够较好地完成电子商务交易中的合同签章应用,实现身份认证和保证合同文本的完整性和不可篡改性。     

基于HVS与小波变换的灰度图像水印技术

提出了基于人类视觉系统(HVS)与小波变换的灰度图像水印技术,将会对其版权保护、非法复制、图像认证等方面发挥重要的作用。该算法采用有意义的灰度图像作为水印信息,实验结果表明,在大多数鲁棒性能攻击测试中,本算法提取水印的归一化相关系数NC值更大,水印性能更优越。实验结果证明了算法的可行性。     

基于VB与MATLAB混合编程的彩色图像水印软件的设计

针对以往图像水印的研究大都停留在理论方面,真正的图像水印软件并不多见,在分析了Visual Basic优越的可视化界面和MATLAB强大的图像处理能力相结合的编程原理基础上,提出了一种通过外部过程的调用将VB和MATLAB结合在一起进行彩色图像水印软件设计的方法,并通过具体的设计表明,通过VB优越的可视化界面和MATLAB强大的图像处理功能的结合开发了一个在Windows工作环境下运行的具有方便的程序接口和彩色图像水印处理能力的应用软件,对解决工程问题具有较大的参考价值。     

数码打印技术在烟草行业的应用

数码打印技术的优势，涵盖了产品的质量保证、产品检查及鉴别等。该技术的使用，可以把产品的信息嵌入到印刷的信息之中。事实证明．数码打印技术特别适用于产品的防伪，整个防伪程序可以在打印之前进行较好的组合。这些组合包括条码、三维彩色码和数码水印，它们都可以事先编程到打印机内。     

基于可视化技术的农产品防伪溯源监控系统设计

随着中国农产品物流规模不断壮大,农产品物流系统无法从源头保证产品采摘、包装、物流中的可信性。为了解决这个问题,提出一种现场作业可视化系统,即将可视化技术应用于农产品防伪溯源监控系统中,从而满足远程管理的需求。对相关可视化技术的一般方法进行了分析,选择COFDM作为主要解决方案。农产品防伪溯源监控系统有效克服了复杂环境下的各类干扰,将物流中的实时监控信息传送到中继通信和监控设备上,并依托公用通信网络或专用通信网络进一步实现广域范围内的实时高质量监控图像传输、存储和浏览。通过实时现场视频监控,消费者可以保证买到真实可信的高质量农产品;生产者可以提高农产品的生产、运输效率,还可以提升相应产品的信誉,促进高质量农产品的销售。     

基于MBP算法和深度学习的人脸识别

为了解决在深度学习提取人脸图像特征时,易忽略其局部结构特征和缺乏对其旋转不变性学习的问题,提出了一种基于单演局部二值模式(MBP)与深度学习相结合的高效率人脸识别方法。首先,用多尺度单演滤波器对图像进行滤波,得到幅值和方向信息;其次,用LBP算法和象限比特的方法进行编码,分块计算组合其直方图特征;然后,将提取的单演特征作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练优化网络参数,得到优异的网络模型;最后,将训练好的DBN网络在ORL人脸数据库上进行人脸识别实验,进行识别率计算,其识别率为98.75%。所提出的方法使用无监督的贪婪算法,隐藏层设定为2层,使用反向传播算法优化网络。相较于已知的人脸识别方法,MBP+DBN算法对光照、表情和部分遮挡变化具有较好的鲁棒性,在人脸识别中识别率较高,具有一定的优势,为图像特征提供了一种新的识别方法。     

基于像素级估计的视频显著性检测

为了减少背景噪声干扰,准确地从复杂视频中提取显著目标,提出一种具有时空一致性的视频显著区域检测算法。将视频帧划分为超像素,以超像素为基本单元提取光流特征,在时空一致性原则指导下动态融合颜色、边界信息和光流特征,获取视频显著图。在此基础上,借助视频帧的细节和区域特征对视频显著图进行细化增强。实验结果表明,算法的准确率[CD*2]召回率曲线在复杂图像数据库中高于传统经典算法,具有足够高的鲁棒性,能够减少相机运动和背景运动以及突变情况对跟踪检测的影响。所提方法能够在各种运动模式下和外观复杂场景中较为完整地提取显著目标,可作为预处理技术,改善目标跟踪、行为检测、视频压缩等的性能。     

基于消除空间冗余和图像修复的图像压缩技术

本文介绍了一种基于图像修复方法的图像压缩算法。首先对能够被精确覆盖的图像区域进行定位;然后将这些区域的信息消除以减少数据量;除了用于恢复被消除区域必要细节的数据外,对其余的数据进行编码以产生输出数据。在解码器中,使用从编码器中提取的信息可以重新获得被消除的图像区域。该修复技术利用偏微分方程（PDE）进行图像信息收集,其目的是达到图像压缩标准中的较高质量。本文还针对各种图像开展该算法的研究。采用这种算法,在图像质量可接受的条件下,压缩比可高达1：40。实验结果表明,与JPEG压缩方法相比,该算法在高压缩比下图像质量明显提高。     

基于多尺度小波的图像增强算法

提出了一种基于多尺度小波的图像增强算法.首先对图像做小波分层,利用散布矩阵对分层后的图像提取更丰富的局部结构信息,最后对每一个子图像进行局部直方图均衡化,就可将这些子图像合成为一个完整的输出图像.实验结果表明该方法的增强效果明显优于传统的直方图均衡化方法,既提高了图像的整体对比度又突出了图像的局部细节,同时还抑制了噪声...