基于HVS的小波域信息隐藏方法

为了提高信息隐藏的不可感知性和鲁棒性,结合人眼视觉系统(HVS)的相关知识,提出了一种新的小波域信息隐藏算法。将载体图像的中等亮度区域设为不可用区域,不在该区域隐藏信息,同时选择在载体图像小波变换的高频系数细节子图隐藏信息,并优先选择在对角高频系数细节子图中隐藏。计算局部子块的方差值作为隐藏信息的嵌入系数,并通过计算高频子图的噪声敏感模型ωθ(i,j)决定隐藏信息的位置。充分考虑了人眼的各种视觉掩蔽效应,使得隐藏信息后的结果图像相比隐藏之前没有出现明显的降质。实验结果表明该方法能够有效提高信息隐藏的不可知性,达到了很好的隐藏效果,同时能够有效地抗击噪声、裁剪和压缩等攻击影响,具有很好的鲁棒性,在信息安全领域有较好的应用前景。     

基于非下采样轮廓小波变换增强的从粗到精的显著性检测

随着机器视觉和人工智能的快速发展,视觉注意机制作为机器视觉的重要组成部分,受到越来越多的关注。提出一种建立在非下采样轮廓小波变换(NSCT)基础上的从粗到精的显著性检测方法,该方法作为一种基于频域分析的显著性检测算法,能够充分利用图像的低频和高频信息,并能抑制光照对检测造成的影响。模型首先对输入图像进行非下采样轮廓小波分解,对低频分量进行Retinex增强以改善图像亮度的均匀性,从而抑制光照对显著性检测带来的影响,随后对其进行粗糙显著性检测;对高频分量进行非线性增强以抑制噪声并增强细节,重构得到高频特征图,在低频粗糙显著图的范围内对高频特征图进行全局和局部的显著性分析;最后经过融合得到精细显著图。在三个数据集上进行对比实验,验证了所提算法的可行性和有效性。     

基于峰值信噪比和小波方向特性的图像奇异值去噪技术

提出一种利用小波变换子图像不同的方向特性和峰值信噪比进行奇异值分解的图像去噪算法。由于图像经过小波变换后,低频子图像集中了原图像的大部分能量噪声,故仅作简单维纳滤波;而噪声则主要集中在小波域中的三个不同方向的高频子图中,且系数较小,因此可以利用奇异值分解进行去噪处理,即用较大的奇异值和对应的特征向量重构出去噪图像,然而由于奇异值分解固有的行列方向性,对于高频对角线子图重构出的图像去噪效果不理想,故采取旋转至行列方向后再进行常用的奇异值滤波;最后将去噪后的低频和高频子图进行小波反变换重构出最终的去噪图像,其中重构所需的奇异值个数由图像的峰值信噪比确定。 实验结果表明,该方法在有效去噪的同时较好的保留了原有的高频细节信息。     

基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合EI北大核心CSCD

为了使融合结果突出目标并发掘更多细节,提出了一种基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合方法。首先对红外图像依据二维Tsallis熵和基于图的视觉显著性模型提取目标区域。然后对可见光与红外图像分别进行非下采样Shearlet变换(NSST),并对所得低频分量进行引导滤波增强。由增强后的红外图像和可见光图像低频分量基于目标提取的融合规则得到融合图像的低频分量,高频分量则根据方向子带信息和取大来确定。最后经NSST逆变换得到融合图像。大量实验结果表明,本文方法在增强融合图像空间细节的同时,有效突出了目标,并且在信息熵、平均梯度等指标上优于基于拉普拉斯金字塔变换、基于小波变换、基于平稳小波变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)、基于目标提取与NSCT变换等。     

基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合

为了使融合结果突出目标并发掘更多细节,提出了一种基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合方法。首先对红外图像依据二维Tsallis熵和基于图的视觉显著性模型提取目标区域。然后对可见光与红外图像分别进行非下采样Shearlet变换(NSST),并对所得低频分量进行引导滤波增强。由增强后的红外图像和可见光图像低频分量基于目标提取的融合规则得到融合图像的低频分量,高频分量则根据方向子带信息和取大来确定。最后经NSST逆变换得到融合图像。大量实验结果表明,本文方法在增强融合图像空间细节的同时,有效突出了目标,并且在信息熵、平均梯度等指标上优于基于拉普拉斯金字塔变换、基于小波变换、基于平稳小波变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)、基于目标提取与NSCT变换等。     

结合多元经验模态分解和加权最小二乘滤波器的遥感图像融合

为了提高多光谱图像的空间分辨能力的同时更大程度地保持光谱信息,提出了结合多元经验模态分解和加权最小二乘滤波器的遥感图像融合方法.多元经验模态分解解决了传统的基于单变量经验模态分解的遥感图像融合方法中多光谱图像的亮度分量和全色图像分解出的子图像频率不匹配导致融合图像空间细节信息缺失问题,加权最小二乘滤波器可以精确地估计出源图像的低频信息继而得到高频信息,减小了传统的经验模态分解方法估计的高频信息中混有低频成分而导致的光谱失真问题.将两者的优点结合,采用不同的融合规则得到的融合图像在空间细节和光谱信息的保持度较好.选取多组不同卫星数据进行仿真实验,并与结合多元经验模态分解和àtrous小波变换的方法以及基于加权最小二乘滤波器的遥感图像融合方法等方法进行比较,实验结果表明本文方法在光谱质量和空间分辨率方面都取得了很好的性能.     

结合人眼视觉关注特性的视频质量评价

考虑到人眼视觉关注特性在视频质量评价(VQA)中所具有的重要作用,提出了一种结合人眼视觉关注特性的视频质量评价方法。首先利用三维Sobel算子以及恰可察觉失真模型得到全局显著图,对全局显著图的每个显著像素点构建结构张量来求取一帧的全局质量;然后利用视频运动信息以及人眼中心关注特性求得局部显著图来进行感知加权,得到一帧的局部质量;最后均衡局部与全局质量得到视频中一帧的质量,并采用机器学习的方法获得时域加权模型,对视频帧进行加权,从而得到客观视频质量评价值。在LIVE视频数据库上进行性能测试,得到PLCC(Pearson Linear Correlation Coefficient)为0.827,SROCC(Spearman Rank Order Correlation Coefficient)为0.802,与已有相关算法相比,所提出的VQA方法的评价结果更接近人眼的主观感知。     

一种基于小波变换的红外图像放大算法

图像放大技术的关键在于使放大后的图像尽可能地保持原始图像的清晰度。对于红外图像而言，传统的内插法存在着一定的缺陷。提出了一种基于小波变换的图像放大新算法，该算法对原始图像先进行小波变换获得高频系数，然后运用牛顿插值算法放大高频系数，以此作为放大图像的高频成份，而将原始图像作为低频成份，最后进行小波逆变换，重构出放大图像。实验证明该方法在图像细节方面具有很好的放大效果。     

基于信息量的眼镜镜片光学性能评价北大核心CSCD

针对眼镜镜片成像性能评价,根据信息论的概念,对物面与像面图像进行小波变换分解得到多个不同子频带图像,计算分解之后的各个子频带的区域互信息值(RMI)。依据人眼视觉系统对不同频率光学信号敏感度不同的特点,采用小波滤波器和人眼模型的MTF的空间频段积分比反映人眼对不同频率信号的敏感程度,以该积分比作为各频带RMI的权重系数,加权计算得到MRMI值。选取了目前市场上六款不同阿贝数和折射率的镜片进行测量实验,得到每款镜片的成像MRMI值,其定量反映了镜片的成像性能,与人眼视觉主观感知相符。     

基于小波包变换的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像特点,提出一种基于小波包变换的融合算法。该算法先对源图像进行小波包分解,得到低频分量和各带通方向子带分量,并对不同分量采用不同的融合规则进行融合处理,得到各融合系数,然后经小波包重构获得融合图像。该方法可提取源图像细节信息,取得较好的融合效果。