基于QR码和Schur分解的双彩色盲水印算法

针对大多数盲水印算法不能抗旋转攻击及鲁棒性差的问题,提出一种将彩色QR码作为水印嵌入彩色宿主图像的强鲁棒性盲水印算法。算法基于Arnold变换对彩色QR码分通道置乱加密并归一化,将水印信息嵌入到彩色载体图像对应通道经小波变换和分块Schur分解后酉矩阵的系数差中。实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性,能够抵抗任意角度的旋转攻击,且对裁切、JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、中值滤波、对比度增强等攻击具有较强的抵抗能力。算法在提取水印过程中不需要任何原载体图像相关信息,属于盲水印算法,在数字产品版权保护中具有较大的实际实用价值。     

一种解密图像无背景噪声的加密全息数字水印技术

提出了一种新的加密计算全息技术,原始水印图像经过双随机相位编码,所得复数图像经过共轭对称延拓和傅里叶变换后得到全息图,所得全息图解密图像上没有视觉可见噪声污染。将快速识别矩阵(QR)码作为原始水印图像,进行加密得到全息图水印,并嵌入在原始图像的Haar小波对角线中频系数中,在较高的水印信息不可见性的情况下,含水印图像经过打印过程获得的印刷品再扫描后,提取出的全息图水印经解密后依然能够得到可解码的QR码,QR码的使用使得算法可以准确定位版权人。所提的数字水印技术有很好的实用价值。     

QR码图像预处理中的滤波研究

QR码图像采集过程中会出现椒盐噪声,为了在滤除图像椒盐噪声的同时能很好地保持图像的细节,将几种常用中值滤波方法应用到QR码的图像预处理中,进一步对其结果进行比较,得出QR码图像中值滤波的规律。据此提出利用窗口系数的新中值滤波方法,先二值化,然后进行基于滤波窗系数的中值滤波处理,经过实验比较找到一组系数。实验结果表明:将该系数的中值滤波用在QR码图像预处理中可以大大提高译码的效率和准确率。在加噪一定情况下,实验的识别率达到了100%。     

基于QR码和算术编码的图像加密无损恢复方法

将QR码作为数据容器引入光学图像加密系统，可以移除光学系统在解密图像时产生的散斑噪声，使得解密图像无损恢复，是一种非常理想和实用的去除噪声的方法。但由于QR码的存储容量有限，只能存储一些字母和简短的句子或者一幅尺寸很小（32×32像素）的灰度图像，严重制约了该技术的进一步应用。为了将一幅更大的灰度图像存入到QR码中，提出一种基于算术编码的图像无损压缩方法。首先将灰度图像以文件的形式读取为二进制数据，然后转换成十进制数据并利用算术编码的方法压缩为二进制数据，最后再转换成十进制数据。实验结果表明，此方法具有较高的压缩效率，能够成功将一幅64×64像素的具有丰富灰度值的图像存入到一张31版QR码中进行加密和解密。     

一种多目标QR码图像快速校正方法

随着信息物联网的发展,快速响应(QR)码的应用越来越多样化。传统单个QR码的识别和应用已不能满足现有需求,因此提出一种多目标QR码的校正方法。对图像进行二值化,利用QR码自身符号特征进行定位,结合连通区域标记算法对图中的多个QR码进行分割。接着利用轮廓跟踪获得QR码探测图形边界,并利用几何关系获得探测图形上的3个顶点。根据探测点和3个顶点的关系,获得第4个顶点,最后用逆投影变换依次对每个QR码进行校正处理。使用C++语言实现算法,并用Zbar对校正后的QR码进行识别测试。实验结果表明,所提算法能够实现对多目标QR码的快速校正,识别率高,且能克服不同光照、背景干扰影响,具有较好的稳健性。     

抗JPEG压缩和几何攻击的鲁棒零水印算法

针对数字图像传输时经常面临JPEG压缩和几何攻击,提出一种抗JPEG压缩和几何攻击的鲁棒零水印算法.将原始图像分割成互不重叠的子块,对每个子块进行奇异值分解,对奇异值矩阵进行harr小波变换,通过比较相邻两个子块奇异值矩阵小波低频逼近子带对角线元素的均值大小关系产生零水印序列.数学理论分析表明:通过比较相邻两个子块奇异值矩阵所有奇异值的均值大小关系产生零水印序列,算法实质上没有对原始图像做任何改动,具有非常好的不可见性.实验结果表明,该算法在抵抗JPEG压缩和旋转、尺寸缩放、随机删除行列、偏移行列、打印-扫描几种几何攻击表现出比较强的鲁棒性.     

一种基于模糊成像机理的QR码图像快速盲复原方法

提出了一种基于模糊成像机理的QR码图像快速盲复原方法。在对模糊成像弥散光斑质心不变性研究的基础上,设计圆形寻像图形,在成像模糊时能通过连通域等方法快速检测到图形质心以及QR码符号位置,再结合阶跃边缘特性、梯度强度特性、边缘检测技术以及光学成像机理快速准确估计出模糊QR码图像离焦半径大小,应用维纳滤波算法快速且有效复原QR码图像。与对比算法相比,本文算法在结构相似性和峰值信噪比上都有提升,特别是在复原速度上有显著提高,其平均复原时间为0.329 2 s。该方法能够以较高的精度估算出离焦半径大小,并能快速实现QR码图像的盲复原,具有快速性及稳健性优势,便于嵌入式硬件实现,能较好适用于条码标识相关的工业物联网应用场景。     

利用QR码在光学干涉多图像加密系统中实现信息高质量恢复

为了解决解密图像之间的串扰噪声,在基于干涉原理的多图像加密系统中引入了快速响应矩阵(QR)码。该光学加密系统加密过程使用计算机进行数字运算实现,而解密过程可以使用数字实现,也可以使用光学方法实现。加密时多组原始信息首先被转换为相应的QR码,然后多组QR码被解析地隐藏于两个纯相位板中。解密时,使用相干光照射两个纯相位板,并通过分束镜使二者的衍射光场进行叠加,再经不同的衍射距离后所得的衍射强度即为解密图像,把得到的几组解密图像直接用智能手机进行扫描,即可完全恢复原始信息。相较于原来的基于干涉原理的多图像加密方法,该加密方法成功地解决了串扰噪声问题,实现了信息的高质量恢复。计算机模拟结果证实了该方法的有效性,也分析了对裁剪和噪音攻击的稳健性。     

基于多尺度Radon变换的图像检索

根据Radon变换的统计特性构造了不变量,提出一种新的基于多尺度Radon变换的图像形状检索方法.对检索图像作小波变换,根据小波模极大原理得到边缘图像,对边缘图像构造Radon变换中心矩,在中心矩的基础上根据Radon的统计原理构造出尺度不变矩.由于矩阵的奇异值具有旋转不变性,因此针对不变矩向量矩阵求奇异值,该奇异值特征向量具有平移、尺度和旋转不变性.将该Radon变换的不变量作为形状特征,并进行高斯归一化,按照欧氏距离计算不同图像间的形状相似度.试验结果表明,该方法对高斯噪音具有较强的鲁棒性,与其它方法相比具有较好的检索效果.     

基于PSNR-NC函数优化和非抽样双树复小波变换的自适应多重水印算法

针对多重水印信息的有效嵌入和提取,提出了一种基于峰值信噪比-归一化相关系数函数(PSNR-NC)优化和非抽样双树复小波变换的自适应多重水印算法。该算法首先利用PSNR-NC函数来确定水印的最佳嵌入位置,其次通过非抽样双树复小波变换-奇异值分解(UDTCWT-SVD)算法将多个相互独立的水印信息嵌入到彩色宿主图像中,最后通过水印提取算法在含水印图像中提取多重水印,有效实现了多个版权信息的嵌入和提取。实验结果表明,嵌入水印图像具备良好的不可见性,所提算法对常见的图像处理攻击,特别是在抵抗JPEG压缩、噪声攻击和滤波攻击方面表现出较强的鲁棒性。     

基于小波变换和奇异值分解的图像水印算法研究

利用小波变换频谱特性和图像奇异值分解特征,提出了一种结合人眼对比感知特性的图像水印算法。并通过结合人眼视觉特性,将置乱的水印以一定的强度嵌入到图像的奇异值矩阵中,采用其逆过程提取水印,通过仿真进行了验证。对其实施了压缩、剪切、高斯噪声和中值滤波攻击测试,与前人提出的8种水印算法的抗攻击性能进行对比分析。结果表明,在质量因子为20%的较强压缩攻击下,提取水印的NC值仍能达到0.8359,含水印图的PSNR和SSIM达到25.0908dB和0.8451,且比8种水印算法具有更好的鲁棒性。综合表明,提出的算法有效地解决了水印嵌入过程中鲁棒性、视觉透明性与水印嵌入量之间的平衡问题。     

彩色印刷品莫尔纹防伪技术研究

莫尔纹防伪作为一种防伪方式,具有可靠性高、独占性强、工艺简单、成本低等诸多特点,在包装、印刷和防伪领域具有广泛的应用。对莫尔理论、莫尔纹的形成和防伪原理进行了分析,研究了如何将简单的图像信息隐藏在待复制的彩色印刷图像中,分析了不同的网点形状、网点百分比、加网频率、加网角度等网点特征参数和防伪母版对莫尔纹潜像的嵌入与识别的影响。通过实验对比不同参数下的效果图,得出了适合的彩色莫尔纹防伪参数。该莫尔纹防伪参数可用于半色调莫尔纹防伪潜像的设计,能为在彩色印刷品中嵌入莫尔纹防伪技术提供参考,具有良好的应用性。     

复杂光照下QR码图像二值化算法研究及应用

在复杂光照条件下二维码扫码器采集到的图像容易出现整体高亮、阴影区域和局部高亮、阴影区域,使得图像分割阈值确定困难,研究了Sauvola算法中的窗口大小w值和修正因子k值对于QR码图像二值化的影响。针对全局二值化方法抗噪能力差和局部二值化方法处理速度慢的缺陷,提出了一种改进的QR码图像二值化方法,将Otsu和Sauvola算法相结合提升算法抗噪能力,并利用积分图算法提高算法运行效率。实验证明,该方法二值化效果优于经典的二值化方法,平均运行效率比原Sauvola算法提高17倍,提升了识别成功率。     

一种基于Logistic混沌系统和奇异值分解的零水印算法

改变了传统通过修改图像内容进行版权保护的做法,描述了一种基于混沌理论和奇异值分解（singular value decomposing,SVD）的零水印方案;利用了Logistic混沌系统的初值敏感性映射信息隐藏的位置,增强了算法的安全性;采用了奇异值的不变特性构造注册中心的水印,保证了在不改变宿主图像任何信息的同时进行有效地版权保护;将有意义的二值图像作为水印图像,解决了零水印方案水印为无意义二值序列的问题;同时深入分析了水印容量和算法安全性之间的关系.通过对标准测试图像、卡通、医学、风景、遥感、诗画等 关键词： 零水印 混沌系统 Logistic系统 奇异值分解     

基于小波变换与小域特征模糊融合的人脸识别

小波变换是一种很好的图像压缩方法,利用小波变换对人脸图像进行三次小波分解,并将低频分量分割成为7个子图像。鉴于人脸上的各小域子图像信息的相互独立性。先利用小域子图像实现软分类,然后使用传统奇异值分解(SVD)法提取出各小域子图像的奇异值(SV),构造出小域奇异值特征向量,给出待识别图像对训练样本图像的隶属度,并采用模糊融合的方法对小域特征进行数据融合,获得识别结果。实验结果表明,该方法实现起来简单、识别速度快,具有很高的识别率。     

基于方差的奇异值分解域鲁棒零水印算法

 针对已提出的奇异值分解域鲁棒水印算法往往将水印嵌入在奇异值矩阵的奇异值上,利用奇异值分解产生的两个正交矩阵提出一种基于方差的鲁棒零水印算法.将图像分割成互不重叠的子块,对每个子块进行奇异值分解,通过判断每个子块U矩阵第一列元素平方的方差与V矩阵第一列元素平方的方差之间的大小关系产生零水印序列.算法实质上没有对原始图像做任何修改,具有非常好的不可见性.算法进行抵抗重采样、平滑处理、加噪音和JPEG压缩攻击实验测试鲁棒性.实验结果表明该算法在以上攻击中表现出很强的鲁棒性.     

基于SIFT特征区域的抗几何攻击图像水印算法

提出了一种基于局部特征区域的抗几何攻击图像水印算法.首先利用尺度不变特征变换在载体图像的尺度空间上提取特征点并形成特征区域,该区域具有缩放、平移不变性;然后通过主方向归一化,使这些区域具有旋转不变性;最后将水印信息重复嵌入到多个不重叠的局部特征区域的DFT中频系数中.仿真结果表明,该算法在获得较好的不可见性的同时,对几何攻击和常规信号处理均具有良好的鲁棒性.     

多尺度奇异值分解的偏振图像融合去雾算法与实验

针对现有偏振去雾算法鲁棒性不强和图像增强效果有限的问题,提出一种基于多尺度奇异值分解的图像融合去雾算法。首先,利用偏振测量信息的冗余特性,采用最小二乘法,提高了传统偏振图像去雾算法中偏振信息的准确度;然后,从传统偏振图像去雾算法的局限性出发,定性分析了偏振图像融合去雾的可行性,并提出了一种基于多尺度奇异值分解的偏振图像融合去雾算法;最后,设计了不同能见度条件下的验证实验并进行了量化评价。结果表明,与经典偏振图像去雾算法相比,该算法不需要进行人工参数调节,具有较强的自适应性和鲁棒性,能够有效改善传统算法中出现的光晕以及天空区域过曝的问题,图像信息熵与平均梯度最大可分别提高18.9%和38.4%,有效地增强了复杂光照条件下的视觉成像质量,具有较广泛的应用前景。     

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。     

基于调频的相位调制潜像防伪方法

针对线状光栅仅适用于调幅图像的属性,研究了基于调频图像为载体的相位调制潜像防伪技术。采用相位调制法将潜像隐藏在误差扩散加网图像上,将图像互信息值作为隐藏效果的评价指标;基于光栅提取原理,设计一种不规则光栅;基于不规则光栅的设计理念,探究其在调幅图像上的适用范围。实验结果表明:不规则光栅能清晰地提取调频图像中的潜像,还可用于调幅图像的不同阶调。该研究实现了相位调制光栅防伪技术对调频加网方式和调幅全阶调潜像的提取,依赖原稿生成的不规则光栅具有抗复制性,使该防伪方法具有天然的防伪性能。