數(shù)字圖像處理的應(yīng)用(已修改)
2025-05-13 04:24 本頁面
【正文】 上 一 頁 下 一 頁 home 第 10章 數(shù)字圖像處理的應(yīng)用 內(nèi)容提要 : ? 圖像處理在數(shù)字水印上的應(yīng)用 ? 基于形態(tài)學(xué)的圖像顆粒度分析系統(tǒng) ? 基于內(nèi)容的圖像檢索 （ CBIR） ? 數(shù)字化醫(yī)院中的圖像存檔與通信系統(tǒng) ? 基于多分辨率分析的圖像融合方法 ? PHOTOSHOP圖像處理軟件簡介 上 一 頁 下 一 頁 home 圖像處理在數(shù)字水印上的應(yīng)用 ? 概述 ? 數(shù)字水印的衡量標(biāo)準(zhǔn) ? 數(shù)字水印的分類 ? 實(shí)現(xiàn)數(shù)字水印的一般步驟 ? 圖像水印舉例 上 一 頁 下 一 頁 home 概述 ? 多媒體技術(shù)已被廣泛應(yīng)用，需要進(jìn)行加密、認(rèn)證和版權(quán)保護(hù)的聲像數(shù)據(jù)也越來越多。 ? 如果對數(shù)字化的聲像數(shù)據(jù)也采用密碼加密方式，則其本身的數(shù)字信號屬性就被忽略了。 ? 用各種信號處理方法對聲像數(shù)據(jù)進(jìn)行隱藏加密，并將該技術(shù)用于制作多媒體的“數(shù)字水印”。 ? 數(shù)字水印是信息隱藏技術(shù)的一個重要研究方向。 上 一 頁 下 一 頁 home 數(shù)字水印的衡量標(biāo)準(zhǔn) ? （ 1）不可見性 – 在數(shù)字作品中嵌入水印不會引起明顯的降質(zhì)，并且不易被察覺。 ? （ 2）魯棒性 – 在經(jīng)歷多種無意或有意的信號處理過程后，數(shù)字水印仍能保持完整性或仍能被準(zhǔn)確鑒別。 – 處理過程包括信道噪聲、濾波、數(shù) /模與模 /數(shù)轉(zhuǎn)換、重采樣、剪切、位移、尺度變化以及有損壓縮編碼等。 上 一 頁 下 一 頁 home 數(shù)字水印的分類 ? （ 1）按水印的特性分 – 魯棒數(shù)字水印和脆弱數(shù)字水印 ? （ 2）按水印的檢測過程分 – 明文水印和盲水印 ? （ 3）按數(shù)字水印的內(nèi)容分 – 有意義水印和無意義水印 ? （ 4）按數(shù)字水印的隱藏位置分 – 時（空）域數(shù)印、頻域水印、時頻域數(shù)字水印等。 上 一 頁 下 一 頁 home 實(shí)現(xiàn)數(shù)字水印的一般步驟 ? 三個階段： – 嵌入過程、傳播過程和抽取過程。 ? 嵌入和抽取是相互對應(yīng)的，即不同的嵌入方法對應(yīng)著不同的抽取方法。 ? 水印方案的提出要充分考慮到數(shù)字產(chǎn)品在傳播過程中會受到怎樣的干擾 – 這些干擾可能是天然的，比如信道噪聲；也可能是人為的，比如惡意的篡改數(shù)字產(chǎn)品。 ? 在嵌入之前，要對嵌入載體作一些預(yù)處理或變換，同樣抽取水印也需要作相同的工作 上 一 頁 下 一 頁 home 圖 水印的嵌入和提取流程 上 一 頁 下 一 頁 home 圖像水印舉例 ? 1． LSB方法 ? 任何一幅圖片都具備一定的容噪性，像素數(shù)據(jù)的最低有效位（ LSB）對人眼的視覺影響很小，秘密信息就隱藏在圖像每一個像素的最低位或次低位，實(shí)現(xiàn)不可見性。 – 256色灰度圖像每個像素值占 8 bit，其第 8位就是最低有效位。 ? 把水印分別嵌入到圖像像素的不同位，越低位嵌入，人眼越難識別。 上 一 頁 下 一 頁 home 圖 用 LSB方法嵌入水印 上 一 頁 下 一 頁 home ? 2．在 DCT域嵌入水印 ? 先計算 DCT，然后將水印疊加到 DCT域中幅值最大的前 k系數(shù)上 (不包括直流分量 )，通常為圖像的低頻分量。 ? 若 DCT系數(shù)的前 k個最大分量表示為 D={di}（ i=1~k），水印服從高斯分布的隨機(jī)實(shí)數(shù)序列 W={wi}，那么水印的嵌入算法為 ? Di=di(1+αwi) （ ） ? 用新的系數(shù)做反變換得到水印圖像 IW。 ? 解碼函數(shù)則分別計算原始圖像 I和水印圖像 IW的離散余弦變換，并相減得到水印估計 W*，再和原始水印做相關(guān)檢驗以確定水印的存在與否。 上 一 頁 下 一 頁 home 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像顆粒度分析系統(tǒng) ? 概述 ? 求圖像中目標(biāo)的面積和顆粒度 ? 實(shí)驗結(jié)果與分析 ? 小結(jié) 上 一 頁 下 一 頁 home 概述 ? 細(xì)胞圖片中可能包含多個彼此分離的細(xì)胞；金相圖片中可能有多個氣泡或顆粒；遙感圖片中可能有不同的目標(biāo)。 ? 以有噪醫(yī)學(xué)圖像為例采用開運(yùn)算去除噪聲，再根據(jù)結(jié)構(gòu)元素的變化定義并繪制圖像面積函數(shù)和顆粒度函數(shù) ? 研究圖像中各個顆?；颉白幽繕?biāo)圖像”的分布狀況，得出的結(jié)論可供圖像的顆粒度分析參考。 上 一 頁 下 一 頁 home 求圖像中目標(biāo)的面積和顆粒度 ? 1. 面積的求解 ? （ 1）幾何方法 ?不利于編程 – （ 2）運(yùn)用格林公式 ?有利于編程 – （ 3）用邊界行程碼或鏈碼 ?程序復(fù)雜度與運(yùn)用格林公式相當(dāng) 上 一 頁 下 一 頁 home ? 2. 顆粒度的求解
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