确定图像降质的鲁棒性数字水印嵌入算法

结合视觉系统的掩蔽特性提出了一种数字图像离散Radon变换(DRAT)域内嵌入水印的新算法。从不可见性和鲁棒性两个方面分析了在DRAT域中可嵌入水印的原因。以水印图像的峰值信噪比作为评价水印图像质量的标准,采用相互独立的Gaussian随机序列作为水印信号,导出了水印长度、嵌入深度、水印图像峰值信噪比三者之间的理论关系,给出了在给定图像质量条件下水印嵌入的自适应参数估计。利用Checkmark1.2系统对新水印算法进行了攻击测试。测试结果表明,新算法对常见的图像处理如滤波、边缘增强、对比度变化、剪切等攻击具有良好的鲁棒性。     

基于非分样ridgelet标架的图像滤噪恢复新算法的研究

提出了一种基于非分样ridgelet标架的图像噪声滤除(UDRIFDA)的新算法。ridgelet标架的特点是:基函数不可分离变量且具有很强的方向性,能够实现对沿直线奇性的有效描述。离散非分样ridgelet标架是通过离散Radon变换切片上的一维非分样小波变换标架来实现的。由于非分样小波变换具有位移不变性,能够很好地刻画多尺度下一维信号的局部特征,基于一维非分样小波变换的软阈值去噪算法能够有效地降低一维信号急剧变化处所产生的震荡现象,故基于非分样ridgelet标架的图像滤噪算法能够大大降低恢复图像上的伪影,有效的克服了文献[1]中分样ridgelet标架滤噪算法(DRITDA)的缺陷。数值实验表明新算法较DRITDA和2D-DWT算法更能提高恢复图像的信噪比和视觉质量。