彩色图像中基于几何不变性的数字水印

常规的数字水印算法对几何攻击无能为力,水印算法对几何攻击的鲁棒性被认为是数字水印技术走上实际应用的一个关键点.文中通过对普通的基于几何不变性数字水印算法的分析,提出了一种彩色图像中基于几何不变性的数字水印的嵌入及检测过程,并通过一系列实验证明了该数字水印算法具有很高的抗几何攻击(旋转、缩放等)特性,即提高了鲁棒性.     

基于水印序号的抗裁剪音频数字水印算法

提出一种基于水印序号的抗裁剪音频数字水印算法.该算法在音频信号中嵌入同步码、水印序号和二值水印图像,具有如下特点:利用同步技术,能有效对抗音频信号受到的随机裁剪攻击;水印序号的嵌入,能使检测到的水印信息自动定位在图像上.仿真实验表明,该算法在抵抗加性噪声和裁剪攻击等方面达到了较高的鲁棒性.     

抵抗线性共谋攻击的空域自适应视频水印方案

针对视频水印中存在的线性共谋攻击问题,建立了线性共谋攻击的数学模型,并根据建立的数学模型提出了抵抗线性共谋攻击的视频水印设计规则.基于该规则,提出了一种有效抵抗线性共谋攻击的视频水印方案.该方案从视频帧中自适应地选取一些互不重叠的8×8的块(子帧)作为嵌入区域,嵌入强度自适应于相应子帧的方差.实验表明,该算法在经过线性共谋、帧去除、帧插入、帧重组以及MPEG-2压缩等各种攻击后,水印提取的正确率仍可达到100%.     

基于小波域数字水印技术的图像版权保护方法

提出了一种基于人眼视觉特性的小波变换数字水印算法,该算法能够依据人眼视觉特性,将水印信息嵌入到小波变换域的不同尺度、不同方向分量上,从而提供检测局部空域和频域变化的能力,实现局部水印和全局水印之双重目的.实验结果表明所提出的数字水印不仅具有较好的透明性,而且对诸如剪切、低通滤波等攻击均具有较好的鲁棒性.     

基于双置乱与奇异值分解的彩色图像水印算法

提出了一种基于水印和载体双双置乱的安全水印算法。首先将载体图像由RGB色彩空间转换为YUV彩色空间,再经Fibonacci变换置乱后,对Y分量进行8×8分块,对各块进行奇异值分解。将二值图像经过Arnold置乱后嵌入到Y分量的各块的奇异值中。经仿真实验证明,该算法对JPEG压缩、剪切、旋转、滤波等几何攻击具有比较好的稳健性。     

能区分图像内容或水印篡改的自恢复脆弱水印

分析了现有算法的缺陷,提出了一种能有效区分图像内容或水印篡改的自恢复安全脆弱水印算法.该方案利用检测水印实现篡改定位和篡改区分的功能,采用恢复水印恢复被篡改的图像内容.理论分析和实验仿真均表明,所提出的算法具有很好的篡改区分、篡改定位和篡改恢复的能力,能够抵抗同步伪造攻击和密钥分析攻击.     

基于小波域数字水印技术的图像版权保护方法

提出了一种基于人眼视觉特性的小波变换数字水印算法,该算法能够依据人眼视觉特性,将水印信息嵌入到小波变换域的不同尺度、不同方向分量上,从而提供检测局部空域和频域变化的能力,实现局部水印和全局水印之双重目的.实验结果表明：所提出的数字水印不仅具有较好的透明性,而且对诸如剪切、低通滤波等攻击均具有较好的鲁棒性.     

基于图像连通性的自适应水印同步方案

为提高水印的鲁棒性和安全性,提出了基于图像连通性的自适应水印同步方案.该方案根据图像的连通性得到连通对象,选取较大的连通对象的重心作为水印嵌入的参考点.利用图像的连通性具有拓扑不变性以及图像的重心比较稳定的特性保证水印检测的自适应同步.用作水印嵌入的参考点的高度稳定性,使得该方案不仅对常见图像处理时,而且对全局和局部几何攻击均呈现了较强的鲁棒性.     

混沌映射在彩色图像水印中的应用

提出了一种新的基于混沌理论的彩色图像水印方法.在空域中RGB色彩空间的蓝色信道里嵌入水印以提高水印隐性和鲁棒性.水印的检测同样只在蓝色信道里进行,通过相关性的比较来确定结果.实验结果表明,文中所提出的水印方法速度快、易于实现,具有较高的安全性,并对包括剪裁在内的几何攻击有很好的鲁棒性.     

基于循环结构的脆弱型数字水印算法

为提高水印的篡改定位能力,提出了一种基于循环结构的脆弱型数字水印算法.该算法首先将图像进行分块,利用Logistic映射调制图像块生成水印,然后利用猫映射构造循环结构,建立图像块之间一一对应的循环关系,并将块水印嵌入到对应图像块的最低有效位(LSBs)中.实验结果显示,所提出的算法不仅能准确定位,而且可以有效地抵抗统计攻击和矢量量化攻击.     

反求建模中常见二次曲面拟合方法

针对机械零件反求建模过程中常见二次曲面的表面重建问题,提出了曲面拟合分步计算法.该算法根据数字化离散点的三维坐标及各点的法矢量,利用零件表面的几何特征建立拟合计算目标函数,把二次曲面拟合问题转化为线性最小二乘计算问题;通过拟合计算提取曲面的几何参数,为建立机械零件实体及特征模型打下基础.     

夜间复杂交通场景中的车辆检测和跟踪

为提高夜间车辆视频检测和跟踪的准确率,提出一种夜间车辆检测和跟踪算 法.本算法通过亮斑分割和连通组件匹配来检测和定位车辆前灯,并利用区域跟踪算法对 前灯进行跟踪以提高检测准确率.考虑到夜间行车时车辆前灯的显著特征,通过改进Otsu 方法以自适应地分割明亮区域,并根据前灯的几何形状、尺寸及位置信息滤除非车灯部 分的车辆信息.然后利用前灯的对称性进行前灯的配对和归类;最后采用区域跟踪算法对 前灯进行定位和跟踪.实验结果表明,本算法车辆检测平均准确率大于97%,处理速度比 已有方法提高15.8%以上.     

Algorithm based on morphological component analysis and scale-invariant feature transform for image registration

In this paper, we proposed a registration method by combining the morphological component analysis (MCA) and scale-invariant feature transform (SIFT) algorithm. This method uses the perception dictionaries, and combines the Basis-Pursuit algorithm and the Total-Variation regularization scheme to extract the cartoon part containing basic geometrical information from the original image, and is stable and unsusceptible to noise interference. Then a smaller number of the distinctive key points will be obtained by using the SIFT algorithm based on the cartoon part of the original image. Matching the key points by the constrained Euclidean distance, we will obtain a more correct and robust matching result. The experimental results show that the geometrical transform parameters inferred by the matched key points based on MCA+SIFT registration method are more exact than the ones based on the direct SIFT algorithm.     

基于扩展置信规则库的海盗袭击事件风险预测

为有效应对海盗袭击事件，减少可能产生的损失，本文提出一种新的基于扩展置信规则库 (EBRB)联合优化的海盗袭击事件风险预测模型。通过引入Relief F算法和差分进化算法，从结构和参数两个角度对EBRB系统进行优化，以确保EBRB系统具有最优的参数数量和取值，利用实际海盗事件数据集进行模型验证。结果显示，联合优化的EBRB系统预测结果与实际情况的拟合效果较好，相对于初始的EBRB系统，联合优化EBRB系统将海盗事件的风险预测准确性提高 了60%。此外，与现有其他预测模型对比发现，基于联合优化EBRB系统的预测模型在提高预测准确性方面具有一定的优势。     

极线约束下的多分辨率相关匹配算法

针对计算机视觉在几何测量应用中图像匹配特点,提出了将多分辨率和极线约束与相关法相结合的图像匹配方法。该方法采用金字塔分层和极线约束来弥补相关匹配带来运算量大的不足,克服了图像匹配中精度低的缺点。通过计算机视觉在几何测量检测系统中图像匹配的实际应用,验证了该算法具有较高的测量精度、速度及其实用性。     

一种无线传感器网络抗虫洞攻击DV-HOP定位算法

为抵御虫洞攻击,改善定位性能,提出了一种基于安全邻居发现的抗虫洞攻击DV-HOP (distance vector-Hop)算法(secure neighbor discovery based DV-HOP, NDDV).该算法基于虫洞攻击时网络节点间通信跳数出现的异常,依据节点间路径跳数差异检测虫洞,通过搜索发现、滤除各虚假链路,以保障DV-HOP跳数跳距的准确性,减轻虫洞攻击的影响,提升节点定位精度.以变化参考节点比例的方式,对144个节点进行150次定位仿真实验,结果表明,平均节点度数达到5以上,NDDV即能有效滤除虫洞链路,提升节点定位精度;同等定位精度的情况下相比LBDV (label-based DV-HOP localization against wormhole attacks)算法所需的参考节点比例平均低约17.5%.      

大规模训练集的快速缩减

为了进一步减少支持向量机的训练时间,提出了一种基于类别质心的训练集缩减算法.该算法根据样本的几何分布去除训练集中大部分非支持向量.对样本规模在104数量级的数据集进行了训练实验,结果显示,在基本不损失分类精度的情况下,训练时间比直接用SMO(序贯最小优化)算法减少30%,说明该算法能有效地提高支持向量机的训练速度.     

用于结构可靠指标计算的随机梯度算法

提出了一种基于几何原理求解结构可靠指标的高效实用算法,即随机梯度算法.该算法根据随机搜索方向的梯度反馈信息,采取有效的优化策略对随机搜索方向加以调整,缩短搜索路径,使目标的搜索方向更为准确,搜索效率更高.编制了相应程序对该算法的计算过程进行跟踪演示,以便直观形象地了解程序执行运作情况和算法性能,便于进行参数分析.经3个工程算例验证,该算法适用于结构可靠指标计算,计算精度令人满意.