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彩色图像隐私部分自动标定及加密

南京理工大学学报 2022年第4期46卷 395-405页

作者：张赛男李千目南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094

为了进一步研究图像隐私加密保护,该文构建了一种安全可靠有效的基于人脸检测改进的彩色图像隐私部分自动标定及加密算法。利用先进的人脸检测模型初步检测图像中的人脸隐私信息;合并扩展图像隐私区域;基于logistic-sine-cosine映射设... 详细信息

为了进一步研究图像隐私加密保护,该文构建了一种安全可靠有效的基于人脸检测改进的彩色图像隐私部分自动标定及加密算法。利用先进的人脸检测模型初步检测图像中的人脸隐私信息;合并扩展图像隐私区域;基于logistic-sine-cosine映射设计置乱扩散算法来加密图像隐私部分。该文提出的自动检测、合并标定图像隐私区域的算法能够有效覆盖并加密保护图像隐私信息。加密算法的密钥空间大,密钥灵敏性高,能够抵抗相关性分析、直方图分析、信息熵等统计分析及差分攻击等,具有良好的混淆和扩散性。

关键词：部分加密隐私保护自动标定人脸检测彩色图像

基于BEMD与DCT的彩色图像多重水印鲁棒算法

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北京航空航天大学学报 2023年第1期49卷 165-176页

作者：胡坤李聪胡建平王小超杜玲王红飞中国科学院大学北京100049 中国科学院太空应用重点实验室北京100094 中国科学院空间应用工程与技术中心北京100094 北京师范大学系统科学学院北京100875 东北电力大学理学院吉林132012 天津工业大学数学科学学院天津300387 天津工业大学计算机科学与技术学院天津300387

为解决现有彩色图像水印算法容错性低及宿主图像与水印图像在嵌入时尺寸匹配问题,并提高算法抵御各种攻击的鲁棒性,提出一种基于二维经验模态分解(BEMD)和离散余弦变换(DCT)的彩色图像多重水印鲁棒算法。使用Arnold变换对3幅二值水印图... 详细信息

为解决现有彩色图像水印算法容错性低及宿主图像与水印图像在嵌入时尺寸匹配问题,并提高算法抵御各种攻击的鲁棒性,提出一种基于二维经验模态分解(BEMD)和离散余弦变换(DCT)的彩色图像多重水印鲁棒算法。使用Arnold变换对3幅二值水印图像进行置乱,分别对彩色宿主图像的三通道进行BEMD,得到各通道的内蕴模态函数(IMF)和余量信息,选择各通道的第1个IMF(记作IMF_(1))作为水印嵌入层,对每个通道的IMF_(1)分割成不重叠子块后进行DCT;再将置乱后的二值水印图像依次重复嵌入在各通道子块经过之字形(Zigzag)扫描后的中频系数中,使用逆Zigzag扫描和逆DCT得到各通道嵌入水印信息后的IMF_(1),并与每个通道其余的IMF及余量重建得到嵌入水印后的彩色图像。水印提取为嵌入过程的逆过程,算法可以实现彩色图像嵌入水印的盲提取。在水印提取过程中对重复嵌入提取到的水印图像使用投票策略,增强了算法的容错性。大量实验结果表明:嵌入水印后的图像峰值信噪比(PSNR)在34 dB以上,水印信息具有较高的不可见性;对嵌入多重水印后的宿主图像进行大尺寸剪切、椒盐噪声等攻击实验,提取到的水印图像与原始图像的归一化系数均在0.96以上,且可达到1,水印信息提取完整清晰可辨。与现有大量彩色图像水印算法相比,所提算法具有较强抵御各种攻击的能力,同时嵌入水印后图像具有较高的不可见性。

关键词：二维经验模态分解多重数字水印离散余弦变换伪随机序列彩色图像

结合RGB-DSM图像和深度学习的城市樟树树冠检测

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遥感学报 2023年第12期27卷 2762-2773页

作者：王昊夏凯杨垠晖冯海林浙江农林大学数学与计算机科学学院杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室杭州311300 林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室杭州311300

当前,结合遥感图像和深度学习进行单木树冠检测已经成为一种趋势。RGB图像是检测中最常用的数据类型,但由于树冠的颜色和纹理一般比较接近,在树冠密度较高的区域,仅使用RGB图像的颜色和纹理信息难以区分不同个体的树冠。对此,本研究在RG... 详细信息

当前,结合遥感图像和深度学习进行单木树冠检测已经成为一种趋势。RGB图像是检测中最常用的数据类型,但由于树冠的颜色和纹理一般比较接近,在树冠密度较高的区域,仅使用RGB图像的颜色和纹理信息难以区分不同个体的树冠。对此,本研究在RGB图像的基础上,叠加了高程信息,以提高单木树冠检测的精度。实验采用彩色图像RGB图像和数字表面模型DSM (Digital Surface Model)作为数据源,并分别利用波段组合和双源检测网络模型两种方法结合RGB和DSM进行单木树冠检测。在前一种方法中,对RGB和DSM进行波段组合,生成GBD、RGD和RBD 3类图像,并使用这3类图像分别进行网络的训练和测试。在后一种方法中,将RGB和DSM输入双源检测网络模型,并得到检测结果。本文使用FPN-Faster-R-CNN和Yolov3进行实验,相比于RGB方案(仅使用地物的颜色和纹理信息进行单木树冠检测,是对照方案),FPN-Faster-R-CNN在GBD方案、RBD方案和双源检测网络方案中的平均精度分别上升了3.36%、2.45%和7.77%,在RGD方案中的平均精度下降了0.17%,Yolov3在GBD方案、RBD方案和双源检测网络方案中的平均精度分别上升了0.72%、0.14%和5.71%,在RGD方案中的平均精度下降了0.98%。在两个网络下,双源检测网络方案都在各方案中取得了最佳的检测结果。并且相对于RGB方案,双源检测网络方案在平均精度上的提升幅度随着树冠密度的上升呈现出上升的趋势。对比分析实验结果可知,在基于深度学习的城市单木树冠检测任务中,妥善结合并利用地物的颜色、纹理信息和高程信息有利于提高任务性能。

关键词：遥感单木树冠检测深度学习城市高程彩色图像无人机

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蛋鸡羽毛覆盖度计算及其与体温关系研究

农业机械学报 2022年第10期53卷 242-251,276页

作者：杨断利张然陈辉鲍惠玲宣凤苓高媛河北农业大学信息科学与技术学院保定071001 河北省农业大数据重点实验室保定071001 河北农业大学动物科技学院保定071000 石家庄市动物疫病预防控制中心石家庄050026

为解决通过人工及温度阈值分割评估蛋鸡羽毛覆盖度准确度不够的问题,提出基于热红外图像和彩色图像计算羽毛覆盖度的方法。利用Otsu算法结合不同的颜色模型提取鸡体目标及背部羽毛覆盖完好区域,通过计算面积比值,获取背部羽毛覆盖度。... 详细信息

为解决通过人工及温度阈值分割评估蛋鸡羽毛覆盖度准确度不够的问题,提出基于热红外图像和彩色图像计算羽毛覆盖度的方法。利用Otsu算法结合不同的颜色模型提取鸡体目标及背部羽毛覆盖完好区域,通过计算面积比值,获取背部羽毛覆盖度。针对热红外图像目标鸡体边缘模糊导致分割效果较差的问题,提出基于分量R、B灰度直方图的自适应性热红外图像增强方法,该方法突出了前景与背景的差异,增强了边缘的清晰度。实验结果表明,热红外图像鸡体目标及羽毛覆盖完好区域的分割准确度达到97.18%和96.86%,彩色图像分割准确度达到99.58%和97.86%。对于羽毛覆盖度,热红外图像的计算结果接近羽毛覆盖度真实值。对同一批蛋鸡计算羽毛覆盖度,热红外图像比彩色图像的计算结果最少时高2.01个百分点,最大时高30.29个百分点。通过分析原因,发现蛋鸡剐蹭鸡笼等行为露出的白色羽毛根部,是彩色图像计算覆盖度结果出现偏差的主要因素。羽毛覆盖度会影响鸡体体表温度。通过实验发现,鸡体羽毛覆盖度与体表温度呈极显著负相关(P<0.01),依据羽毛覆盖度对蛋鸡进行分级,对比相同级别、不同区域的蛋鸡体表温度,发现相同级别的羽毛严重损伤区域平均温度比背部平均温度高10℃以上,对比相同区域、不同级别的蛋鸡体表温度,发现背部平均温度最高相差3.89℃,损伤区域平均温度最高相差5.36℃。

关键词：蛋鸡羽毛覆盖度体表温度图像处理彩色图像热红外图像

基于中心差分卷积和注意力的空域彩色图像隐写分析

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软件学报 2024年

作者：魏康康骆伟祺刘明林郑州大学网络空间安全学院广东省信息安全技术重点实验室中山大学计算机学院

目前,大多数已发表的图像隐写分析方法都是针对灰度图像设计的,因此这些方法无法有效检测广泛应用于社交媒体的彩色图像.为解决这一问题,提出一种基于中心差分卷积和注意力增强的彩色图像隐写分析方法.首先设计一个包含预处理,特征提取... 详细信息

目前,大多数已发表的图像隐写分析方法都是针对灰度图像设计的,因此这些方法无法有效检测广泛应用于社交媒体的彩色图像.为解决这一问题,提出一种基于中心差分卷积和注意力增强的彩色图像隐写分析方法.首先设计一个包含预处理,特征提取和特征分类这3个阶段的主干流.在预处理阶段,对输入的彩色图像进行颜色通道分离,并串联各通道经过SRM滤波后的残差图.在特征提取阶段,构建3个基于中心差分卷积的卷积块来提取更深层的隐写分析特征图.在分类阶段,使用全局协方差池化和带有丢弃操作的两个全连接层来对载体和载密图像进行分类.此外,为了进一步增强主干流在不同时期的特征表达能力,在主干流的前期和后期分别引入一个残差空间注意力增强模块和一个通道注意力增强模块.其中,残差空间注意力增强模块首先使用Gabor滤波核对输入图像进行通道分离卷积再串联相应的残差,然后通过空间注意力机制获取残差特征图的有效信息.而通道注意力增强模块则通过获取通道间的依赖关系来增强模型最后的特征分类能力.进行大量的对比实验,结果表明所提出方法可以显著提高对彩色图像隐写的检测性能,并取得当前最好的结果.此外,还进行相应的消融实验来验证所提出的网络架构的合理性.

关键词：隐写分析隐写彩色图像卷积神经网络注意力机制

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彩色图像对比度增强技术研究

彩色图像对比度增强技术研究

作者：关智豪华南理工大学

学位级别：硕士

对比度增强技术是一种应用广泛的图像处理技术,通过对比度增强技术可以有效提高图像细节的可视性。近年来,基于可逆数据隐藏的可逆对比度增强技术得到了广泛研究,利用该技术使原始图像在改变对比度后能够无损恢复。由于大多数可逆对比... 详细信息

对比度增强技术是一种应用广泛的图像处理技术,通过对比度增强技术可以有效提高图像细节的可视性。近年来,基于可逆数据隐藏的可逆对比度增强技术得到了广泛研究,利用该技术使原始图像在改变对比度后能够无损恢复。由于大多数可逆对比度增强方法主要是针对灰度图像提出的,直接应用于彩色图像可能会造成视觉畸变。考虑到,相比之灰度图像,彩色图像是一种视觉效果更丰富的图像,因此,如何将目前已经日渐成熟的灰度图像可逆对比度增强技术推广到彩色空间是一个急需解决的重要问题。由于深度学习的广泛研究以及其技术特点,运用深度学习技术解决计算机视觉领域的相关任务取得了许多重大进展。例如,基于深度学习的低照度图像增强技术能很好地提高低照度图像的亮度和对比度,并还原图像细节。目前,对于正常照度图像的对比度增强和视觉效果提升的需求也逐渐凸显,而目前运用深度学习技术针对低照度图像的对比度增强算法却无法直接用于该场景下的对比度增强。针对上述的彩色图像可逆对比度增强问题,本文提出了一种基于HSV颜色模型的可逆对比度增强方法。具体而言,该方法在V分量进行可逆的直方图均衡化,并基于色相不变的原则调节其余的分量。此外,本文针对增强前的RGB通道设计了新的可逆预处理方法。实验结果表明,该方案能够实现对所有原始图像的无损恢复。此外,实验部分还采用了几个客观度量指标来分别度量增强效应、图像质量和色差。与其他尝试在彩色图像上进行可逆对比度增强的方法相比,该算法可以同时获得更少的色差和更好的图像质量。为了使在正常光照条件下采集到的图像进行对比度增强,并提高视觉效果和图像质量,本文基于深度学习技术,构建了一个并行式的双卷积神经网络,其中分别包含一个整体结构增强网络分支以及一个局部细节增强网络分支。构建的网络在分别进行结构和细节增强后,合成最终的增强图像。本文提出的网络在经过训练集训练后,能有效地增强测试图像,提高了图像细节的对比度,获得更好的视觉效果,能很好地完成正常光照图像的对比度增强任务。

关键词：彩色图像对比度增强可逆数据隐藏卷积神经网络

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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基于组合变换域的彩色图像大容量零水印算法

北京航空航天大学学报 2023年

作者：韩绍程刘欢中国民航大学工程技术训练中心中国民航大学电子信息与自动化学院

针对现有大多数彩色图像零水印方案中水印嵌入容量小且抗几何攻击鲁棒性能不佳等问题，提出一种基于组合变换域和位平面分解的大容量鲁棒零水印算法。首先对彩色载体图像的R、G、B通道分别进行快速有限剪切波变换（FFST），并对变换后... 详细信息

针对现有大多数彩色图像零水印方案中水印嵌入容量小且抗几何攻击鲁棒性能不佳等问题，提出一种基于组合变换域和位平面分解的大容量鲁棒零水印算法。首先对彩色载体图像的R、G、B通道分别进行快速有限剪切波变换（FFST），并对变换后的各低频子带进行非重叠分块置乱，将置乱后各子带的分块离散余弦变换（DCT）系数用于构造四元数离散余弦变换（QDCT）系数矩阵，然后在每个QDCT系数矩阵中选取两个低频系数，利用其各实部和虚部的符号极性构造8个二值鲁棒特征矩阵；最后将经过正交拉丁方置乱加密后的灰度水印图像按位分解，把位分解后的8个二值位平面分别与以上二值鲁棒特征矩阵进行异或并重组得到灰度级认证零水印。此外，在水印检测前，采用ORB算法对待认证图像进行几何校正。实验结果表明，所提算法水印嵌入容量和安全性高，且对于常规非几何攻击和几何攻击均具有较强的鲁棒性。

关键词：零水印彩色图像灰度级水印组合变换域位平面分解

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彩色图像数据库中目标特征数据挖掘方法

沈阳工业大学学报 2018年第1期40卷 60-64页

作者：杨品林大连艺术学院文化艺术管理学院辽宁大连116600

针对由于彩色图像数据特征较多使得目标特征挖掘容易出现不确定性的问题,提出一种新的彩色图像数据库中目标特征数据挖掘方法.采用减法聚类算法对彩色图像数据进行聚类,采用离群点检测技术对聚类数据进行分类处理,采用量子行为粒子群优... 详细信息

针对由于彩色图像数据特征较多使得目标特征挖掘容易出现不确定性的问题,提出一种新的彩色图像数据库中目标特征数据挖掘方法.采用减法聚类算法对彩色图像数据进行聚类,采用离群点检测技术对聚类数据进行分类处理,采用量子行为粒子群优化方法选取最优目标图像特征数据,并与结构相似度计算方法相结合,实现对最优目标图像特征数据的挖掘.结果证明,该方法相比传统的挖掘方法,其挖掘召回率降低了约17%,挖掘精确度提高了约28.6%.

关键词：彩色图像数据库目标特征数据挖掘数据聚类相似度计算离群点检测粒子群优化

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彩色图像抗打印扫描数字水印技术研究

彩色图像抗打印扫描数字水印技术研究

作者：郝慧娟西安电子科技大学

学位级别：硕士

数字时代的到来为人们的工作、学习和生活带来了极大的便利,多媒体技术的发展与应用也成为了不可忽视的重要研究领域。如何保护创作者的权益,追踪盗版产品的来源成为了近些年的研究热点。彩色图像作为多媒体产品的重要分支,容易被硬拷... 详细信息

数字时代的到来为人们的工作、学习和生活带来了极大的便利,多媒体技术的发展与应用也成为了不可忽视的重要研究领域。如何保护创作者的权益,追踪盗版产品的来源成为了近些年的研究热点。彩色图像作为多媒体产品的重要分支,容易被硬拷贝复制,并经打印扫描传播,因此对彩色图像进行抗打印扫描保护具有重要的研究价值。数字水印技术可以将信息嵌入到彩色图像中作为身份验证的信息或打印过程的证明,从而有效保护彩色图像的版权并追溯来源,因此研究彩色图像的抗打印扫描数字水印技术具有非常重要的学术意义与实用价值。由于彩色图像的打印扫描过程是复杂的多重攻击过程,因此在目前已有的数字水印算法中,针对彩色图像抗打印扫描攻击的算法较少,且算法的抗打印扫描攻击能力有待提高,自适应性较差。为解决以上问题,本文通过研究并分析彩色图像打印扫描过程前后发生的变化,使算法兼顾水印的不可见性与鲁棒性,并使用优化算法提高水印的自适应性。本文的主要研究内容如下:一、针对空间域水印鲁棒性较差的问题,本文对彩色图像的蓝色分量在打印扫描前后的像素特征进行了分析统计,通过对打印扫描加性噪声模型的重新推导与验证实验,获得了彩色图像蓝色分量在打印扫描过程前后的近似不变量。通过实验证明了该近似不变量的有效性,并基于该近似不变量提出了针对彩色图像的抗打印扫描数字水印算法。二、为使水印算法具有更好的不可见性与鲁棒性,本文提出了一种基于打印扫描近似不变量的彩色图像抗打印扫描数字水印算法。首先通过分析经典的像素翻转模型,并结合打印扫描近似不变量对其进行改进,再使用彩色图像的像素改变模型确定图像分块内的水印嵌入位置。其次为更好地保护水印信息的安全性,对载体彩色图像与原始水印图像均进行置乱操作,并将两幅图像的置乱次数作为密钥。然后为增强算法的水印容量,使用改进的图像分块方式,并通过对图像的水印嵌入与近似不变量调整这两部分进行像素数目的调整实现水印嵌入。最后通过对比实验证明,该算法具有良好的水印不可见性,可以抵抗打印扫描攻击,同时对多种典型的图像攻击均具有一定的鲁棒性。三、针对人工设置嵌入强度无法实现水印的自适应嵌入、以及嵌入强度较高时简单纹理图像水印不可见性较差的问题,本文提出了一种基于麻雀搜索优化的抗打印扫描数字水印算法。首先分析了纹理较为简单、存在大量颜色相近背景的彩色图像使用像素改变模型时存在的问题。其次对彩色图像的真实打印扫描过程进行了数学模拟,通过使用多重噪声及其他攻击手段得到与真实打印扫描攻击相似的图像效果。然后使用麻雀搜索优化算法与模拟打印扫描攻击确定图像分块内水印的最佳嵌入位置与嵌入强度。最后通过对比实验证明,该算法可以对多幅彩色图像实现水印的自适应嵌入,有效提高了简单纹理图像嵌入水印后的视觉效果,具有良好的水印不可见性与抗打印扫描攻击能力,对多种典型的图像攻击均具有一定的抵抗能力。

关键词：打印扫描近似不变量麻雀搜索优化算法彩色图像数字水印