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Robust zero-watermarking algorithm based on discrete wavelet transform and daisy descriptors for encrypted medical image

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CAAI Transactions on Intelligence Technology 2024年第1期9卷 40-53页

作者： Yiyi Yuan Jingbing Li Jing Liu Uzair Aslam Bhatti Zilong Liu Yen-wei Chen School of Information and Communication Engineering Hainan UniversityHaikouChina Research Center for Healthcare Data Science Zhejiang LabHangzhouChina Graduate School of Information Science and Engineering Ritsumeikan University ShigaJapan

In the intricate network environment,the secure transmission of medical images faces challenges such as information leakage and malicious tampering,significantly impacting the accuracy of disease diagnoses by medical professionals.To address this problem,the authors propose a robust feature watermarking algorithm for encrypted medical images based on multi-stage discrete wavelet transform(DWT),Daisy descriptor,and discrete cosine transform(DCT).The algorithm initially encrypts the original medical image through DWT-DCT and Logistic mapping.Subsequently,a 3-stage DWT transformation is applied to the encrypted medical image,with the centre point of the LL3 sub-band within its low-frequency component serving as the sampling point.The Daisy descriptor matrix for this point is then computed.Finally,a DCT transformation is performed on the Daisy descriptor matrix,and the low-frequency portion is processed using the perceptual hashing algorithm to generate a 32-bit binary feature vector for the medical image.This scheme utilises cryptographic knowledge and zero-watermarking technique to embed watermarks without modifying medical images and can extract the watermark from test images without the original image,which meets the basic re-quirements of medical image watermarking.The embedding and extraction of water-marks are accomplished in a mere 0.160 and 0.411s,respectively,with minimal computational overhead.Simulation results demonstrate the robustness of the algorithm against both conventional attacks and geometric attacks,with a notable performance in resisting rotation attacks.

关键词： daisy descriptor DCT DWT encryption domain medical image zero-watermarking

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Image Fusion UsingWavelet Transformation and XGboost Algorithm

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Computers, Materials & Continua 2024年第4期79卷 801-817页

作者： Shahid Naseem Tariq Mahmood Amjad Rehman Khan Umer Farooq Samra Nawazish Faten S.Alamri Tanzila Saba Department of Information Sciences Division of S&TUniversity of EducationLahore54770Pakistan Artificial Intelligence and Data Analytics(AIDA)Lab CCIS Prince Sultan UniversityRiyadh11586Saudi Arabia Faculty of Information Sciences University of EducationVehari CampusVehari61100Pakistan Department of Computer Science University of Engineering and TechnologyTaxila47050Pakistan Department of Mathematical Sciences College of SciencePrincess Nourah Bint Abdulrahman UniversityRiyadh84428Saudi Arabia

Recently,there have been several uses for digital image processing.Image fusion has become a prominent application in the domain of imaging processing.To create one final image that provesmore informative and helpful compared to the original input images,image fusion merges two or more initial images of the same item.Image fusion aims to produce,enhance,and transform significant elements of the source images into combined images for the sake of human visual perception.Image fusion is commonly employed for feature extraction in smart robots,clinical imaging,audiovisual camera integration,manufacturing process monitoring,electronic circuit design,advanced device diagnostics,and intelligent assembly line robots,with image quality varying depending on application.The research paper presents various methods for merging images in spatial and frequency domains,including a blend of stable and curvelet transformations,everageMax-Min,weighted principal component analysis(PCA),HIS(Hue,Intensity,Saturation),wavelet transform,discrete cosine transform(DCT),dual-tree Complex Wavelet Transform(CWT),and multiple wavelet transform.Image fusion methods integrate data from several source images of an identical target,thereby enhancing information in an extremely efficient manner.More precisely,in imaging techniques,the depth of field constraint precludes images from focusing on every object,leading to the exclusion of certain characteristics.To tackle thess challanges,a very efficient multi-focus wavelet decomposition and recompositionmethod is proposed.The use of these wavelet decomposition and recomposition techniques enables this method to make use of existing optimized wavelet code and filter choice.The simulated outcomes provide evidence that the suggested approach initially extracts particular characteristics from images in order to accurately reflect the level of clarity portrayed in the original images.This study enhances the performance of the eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)algorithm in detecting brain malignancies with

关键词： Image fusion max-min average CWT XGBoost DCT inclusive innovations spatial and frequency domain

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基于EZW算法的叠前地震数据分频压缩技术

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吉林大学学报（地球科学版） 2023年第4期53卷 1238-1249页

作者：闫海洋周辉刘海波徐朝红孙赞东刘昭罗敏学中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室北京102249 中国石油大学(北京)CNPC物探重点实验室北京102249 中国石油大学(北京)地球物理学院北京102249 中国石油东方地球物理公司海洋物探处天津300457

随着高密度采集技术的发展及采集日效的大幅提高,勘探数据量呈指数增长。为了节省存储空间,提高传输效率,叠前地震数据的高保真压缩与重构研究显得极其迫切。嵌入式零树小波(embedded zerotree wavelet, EZW)算法具有优越的压缩性能,传... 详细信息

随着高密度采集技术的发展及采集日效的大幅提高,勘探数据量呈指数增长。为了节省存储空间,提高传输效率,叠前地震数据的高保真压缩与重构研究显得极其迫切。嵌入式零树小波(embedded zerotree wavelet, EZW)算法具有优越的压缩性能,传统的EZW地震数据压缩基于t-x域(时间-空间域)数据。由于叠前地震数据的波数较宽,频带有限,经离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)后,能量主要集中在低频部分。本文提出一种分频地震数据压缩技术,通过2D-DCT将t-x域数据转换为DCT域数据并进行分频,对高频和低频数据单独进行EZW编码。低频数据编码级数高,保证重构数据的信噪比;高频数据编码级数低,提高数据的压缩比。模型数据和实际数据表明,在解压信噪比基本相当的情况下,分频地震数据压缩的压缩比高于常规EZW压缩方法。

关键词：地震数据压缩 EZW 小波变换 DCT 分频

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基于Patchwork-DCT的医学图像鲁棒多水印算法研究

基于Patchwork-DCT的医学图像鲁棒多水印算法研究

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作者：李元海南大学

学位级别：硕士

随着数字信息技术发展越来越快,各个系统都在逐步实现数字化,医疗系统也不例外,这对医学领域的发展提供了极大的便利,而由于现代医学高科技成像技术的迅速发展,进一步实现医学影像技术的数字信息化是非常重要的。特别是近年来,专家远程... 详细信息

随着数字信息技术发展越来越快,各个系统都在逐步实现数字化,医疗系统也不例外,这对医学领域的发展提供了极大的便利,而由于现代医学高科技成像技术的迅速发展,进一步实现医学影像技术的数字信息化是非常重要的。特别是近年来,专家远程诊断和远程会诊越来越普遍,为了方便患者得到更好的医疗救助,医生需要尽可能准确全面地掌握与患者病情相关的信息,这也就使得需要对大量的医学图像和医学数据进行储存和传输。但是,在对所需医学数据进行传输的过程中,可能会遭受一些恶意攻击,或被人恶意篡改数据,安全性比较低。如今存在的很多医学图像水印算法已经可以尽可能的提升数据的安全性,解决在医学图像受到攻击或是恶意篡改时带来的影响,所以在医学图像处理等相关领域得到了广泛的应用。这种技术既可以为远程信息交流提供便利,又可以提高数字医疗系统的安全性。但是,有一些算法在抵抗常规攻击时的效果不错,抵抗几何攻击的效果却还是不够理想,无法使医学数据的安全性得到更好的保障。而且,在实际的使用中,对于医学图像信息的完整性要求比较高,也需要在医学图像中嵌入更多的数据,而常用的数字水印技术就是零水印技术和多水印嵌入技术。因此,本论文主要针对二维和三维医学图像,提出了一种基于Patchwork-DCT的医学图像鲁棒多水印算法,基本研究内容如下:(1)提出一种基于Patchwork-DCT的二维医学图像鲁棒多水印算法。首先是对原始医学图像进行特征提取,通过Patchwork-DCT变换得到32位低频系数矩阵,然后选取8位特征向量与Logistic产生的伪随机序列进行异或,得到逻辑密钥Key并进行储存,即可实现水印的嵌入。最后对逻辑密钥Key与待测医学图像特征向量进行异或,从而实现水印的提取。这样不仅可以较好地保证水印信息的完整和安全,还能较好地做到对水印信息的还原。实验结果表明,在遭受常规攻击和几何攻击时,均可以提取出水印信息,这表现出了较好的鲁棒性。(2)基于二维医学图像水印算法,提出一种基于Patchwork-DCT的三维体数据鲁棒多水印算法。结合混沌置乱、密码学及第三方概念,找到的水印加密方法既有效,且安全性高。该算法在对水印信息进行嵌入时使用的是零水印技术,不论是嵌入水印还是提取水印都不会改变原始医学体数据,这就能够更好的对原始体数据进行保护。所提出三维医学图像水印算法在遭受到常规攻击和几何攻击时均能表现出较好的鲁棒性,在医疗信息保护等领域具有较高的实用性。

关键词：零水印混沌加密医学图像 Patchwork算法 DCT

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基于记忆库和后处理方法解决长尾实例分割问题

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计算机应用研究 2023年第6期40卷 1876-1881页

作者：范馨月刘腾鲍泓潘卫国梁天骄李晗北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学机器人学院北京100020 北京邮电大学信息网络中心北京100876

数据的长尾特性一直是解决计算机视觉问题的一大挑战,为了应对这一挑战在实例分割任务中带来的困难,通常引入图像重采样作为一种简单有效的方法。然而一幅图像中可能存在多个类,仅通过图像重采样不足以在类别的数据量层面上获得足够均... 详细信息

数据的长尾特性一直是解决计算机视觉问题的一大挑战,为了应对这一挑战在实例分割任务中带来的困难,通常引入图像重采样作为一种简单有效的方法。然而一幅图像中可能存在多个类,仅通过图像重采样不足以在类别的数据量层面上获得足够均衡的分布,因此提出一种以目标为中心的记忆库后处理方法。首先引入记忆库模型,设立以目标为单位的存储策略,解决各类别数量不均衡问题;其次使用一种后处理校准方法,通过调整每个类的置信度得分提升稀有类和普通类的预测值。在公开数据集LVIS上的实验验证了所提方法的有效性,并且相比EQL方法,准确率能够提升2.2%。

关键词：长尾分布实例分割记忆库置信度校准 DCT 深度学习

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基于NSST的改进最大最小滤波与DCT-LSF的多聚焦图像融合

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电子测量技术 2022年第22期45卷 99-105页

作者：贺腾飞贺利乐高党国西安建筑科技大学机电工程学院西安710055 陕西省机械研究院咸阳712200

针对图像采集传感器的景深有限,导致采集图像的局部区域产生的失焦现象,本文提出了一种新的多聚焦图像融合算法。在NSST的框架下,对低频子带分解系数采用基于离散余弦变换(DCT)和局部空间频率(LSF)的融合规则;对高频子带分解系数则采用... 详细信息

针对图像采集传感器的景深有限,导致采集图像的局部区域产生的失焦现象,本文提出了一种新的多聚焦图像融合算法。在NSST的框架下,对低频子带分解系数采用基于离散余弦变换(DCT)和局部空间频率(LSF)的融合规则;对高频子带分解系数则采用基于最大最小滤波结合平均滤波、中值滤波(MMAM)的融合规则;然后进行INSST重构获得融合图像。实验结果表明,与经典图像融合算法相比较,本文算法能有效融合图像的高低频子带信息,并在主客观评价方面都达到了较好的效果。

关键词：多聚焦 NSST 最大最小滤波 DCT 局部空间频率

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基于DCT系数的图像显著区域检测

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计算机辅助设计与图形学学报 2016年第4期28卷 638-644页

作者：陈超王晓东陈美子宁波大学信息科学与工程学院宁波315211

针对传统非DCT域图像显著区域检测方法无法直接应用于压缩图像的问题,提出一种基于DCT系数的图像显著区域检测方法.首先利用DCT所得系数提取图像块的亮度、颜色和纹理特征;然后通过分析特征向量分布规律对频率最低的部分特征向量进行替... 详细信息

针对传统非DCT域图像显著区域检测方法无法直接应用于压缩图像的问题,提出一种基于DCT系数的图像显著区域检测方法.首先利用DCT所得系数提取图像块的亮度、颜色和纹理特征;然后通过分析特征向量分布规律对频率最低的部分特征向量进行替换,并计算特征向量全局对比度;最后将构建的高斯系数矩阵与所得对比度结果融合,从而完成图像显著区域检测.仿真实验结果表明,与现有的基于压缩域的显著检测方法相比,该方法可获得更好的显著区域检测结果,并且有着较高的检测效率.

关键词：图像显著性 DCT 视觉注意力高斯模型

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Light network high performance discrete cosine transform for digital images

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Visual Informatics 2021年第2期5卷 41-50页

作者： Zahraa Ch.Oleiwi Dhiah Al-Shammary Muntasir Al-Asfoor Ayman Ibaida College of Science University of Al-QadisiyahIraq College of Computer Science and Information Technology University Al-QadisiyahIraq Discipline of IT College of Engineering&ScienceVictoria UniversityAustralia

This paper proposes a new high-performance Discrete Cosine Transform(DCT)for image and signal processing applications.Generally,DCT has been developed in a wide range of applications such as image compression and motion detection.However,the high complexity and required processing have effectively minimized the practical utilization of DCT.A New mathematical derivation for DCT is achieved in this paper with the purpose to reduce its complexity and speed up its processing.The new fast DCT version is mainly based on removing coefficients redundant calculations.The new developed model has shown a potential performance in comparison with standard DCT.Moreover,the proposed model has a high quality that has been investigated based on Mean Square Error(MSE)and Peak Signal to Noise Ratio(PSNR).Fast DCT requires only 0.15%–6%processing time in comparison with traditional DCT.

关键词： Fast DCT DCT Health network Network

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永仁心左心室辅助装置新型双缝边无尖端入血管植入技术应用

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中华胸心血管外科杂志 2024年第1期40卷 17-19页

作者：于涛方明王文艳左明良李映雪谢揆择黄克力四川省医学科学院四川省人民医院电子科技大学附属医院心脏外科中心成都610072 重庆永仁心医疗器械有限公司重庆400700 四川省医学科学院四川省人民医院电子科技大学附属医院心衰中心成都610072 四川省医学科学院四川省人民医院电子科技大学附属医院心血管超声及心功能科成都610072 成都中医药大学医学与生命科学学院成都610075

结合永仁心(EVAHEART)植入式左心室辅助装置新一代双缝边无尖端(double cuff tip-less,DCT)入血管的结构特点,阐述其在临床中的设计优势:手术容错性高且不易损伤心内膜。重点介绍DCT入血管的术前评估、具体手术步骤及技术细节,结合常见... 详细信息

结合永仁心(EVAHEART)植入式左心室辅助装置新一代双缝边无尖端(double cuff tip-less,DCT)入血管的结构特点,阐述其在临床中的设计优势:手术容错性高且不易损伤心内膜。重点介绍DCT入血管的术前评估、具体手术步骤及技术细节,结合常见临床最佳手术方法与错误手法进行对比。

关键词：植入式技术细节双缝容错性 DCT 永仁 EAR 术前评估

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基于DCT-CS的脉冲星周期超快速估计方法

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导航定位与授时 2023年第6期10卷 32-40页

作者：贾运泽刘劲王奕迪潘超武汉科技大学信息科学与工程学院武汉430081 国防科技大学空天科学学院长沙410003 湖北经济大学信息与通信工程学院武汉430205

受快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)的影响,基于FFT和压缩感知(compressive sensing, CS)的脉冲星周期快速估计算法的计算量大。为进一步减小计算量并提高计算精度,利用离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)取代F... 详细信息

受快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)的影响,基于FFT和压缩感知(compressive sensing, CS)的脉冲星周期快速估计算法的计算量大。为进一步减小计算量并提高计算精度,利用离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)取代FFT,提出了一种基于DCT-CS的脉冲星周期超快速估计算法。在该方法中,利用DCT提取脉冲星信号的低频部分构建低频DCT矩阵;构建畸变轮廓字典并获取累积轮廓;提出了利用最大值超分辨率稀疏恢复估计脉冲星周期的方法。仿真结果表明,DCT-CS的脉冲星周期估计精度达到了3.82×10^(-12) s,计算时间达到了9.31 ms。与FFT-CS相比,周期估计精度提高了约16%,计算时间缩短了约37.5%,实现了实时高精度的脉冲星周期估计。

关键词：周期估计历元折叠压缩感知 X射线脉冲星 DCT

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