搜索结果: 16-21 共查到“工学 HVS”相关记录21条 . 查询时间(0.084 秒)
基于HVS特性的自适应K近邻均值滤波算法
人类视觉系统 噪声检测 椒盐噪声
2009/7/21
通过充分考虑宿主图像亮度、纹理、边缘等特征，提出一种改进的图像自适应K近邻均值滤波算法。该方法首先利用基于人眼视觉特性的临界噪声阈值来确定噪声点，然后根据噪声密度自适应调整滤波窗口大小与参与滤波的像素数K值，采用自适应K近邻均值滤波对检测出的噪声点进行处理。该算法能有效去除噪声，并较好地保留图像边缘细节，仿真实验结果表明，提出算法比传统中值滤波、均值滤波和K近邻均值滤波算法有更好的去噪能力。
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HVS的DWT域半脆弱水印算法
算法 DWT域 HVS
2009/7/15
提出了一种用于图像内容认证的半脆弱水印嵌入和提取算法，该算法结合了一种新的人类视觉模型和图像DWT小波分解，提取水印信息时不需要原始载体图像.仿真实验表明，该算法不仅具有较好的透明性，能够抵抗一定的JPEG压缩，而且对恶意篡改有较好的脆弱性.
利用HVS特性与混沌映射的图像水印算法
图像水印技术 混沌映射 人类视觉系统
2009/7/14
提出一种基于混沌序列的图像空域水印算法。首先通过亮度、边缘、纹理特性计算出每象素视觉因子；然后由视觉因子和混沌映射确定每象素水印嵌入比特位；最后通过替换方式嵌入水印。水印提取时不需原始图像的参与，实验表明算法具有较好的水印透明性，并对一般信号处理攻击是鲁棒的。
一种基于SOM和HVS的密写方法
密写 SOM HVS
2009/7/8
为了提供较大的秘密信息嵌入量和保持较好的载密图像质量，提出了一种基于自组织特征映射神经网络和人眼视觉特性的图像密写。该密写方法将对比度和纹理敏感度作为特征向量，并通过自组织特征映射神经网络将像素分为视觉敏感类与视觉不敏感类，将较多秘密信息嵌入属于视觉不敏感类的像素，而将较少秘密信息嵌入属于视觉敏感类的像素。实验结果表明，与SOC算法相比，该算法有更大的嵌入量，并保持了良好的载密图像质量。
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一种基于HVS的彩色图像水印算法
彩色数字水印 人眼视觉系统 DWT域
2008/12/24
讨论了一种将彩色水印图像嵌入到原始彩色图像中的数字水印算法。它利用人眼视觉系统特性，采用了在DWT域下按照频带重要性来嵌入水印的规则，即：水印应当首先嵌入图像小波低频系数，若有剩余，再按图像小波频带重要性的排序嵌入高频带。实验结果表明，提取的水印表现出较好的鲁棒性，且主观视觉失真较小。
基于HVS模型的JPEG2000数字图像水印算法
算法 JPEG2000数字图像 HVS模型
2008/3/6
本文提出了一种基于HVS模型的JPEG2000数字图像水印算法，该算法根据计算原始图像嵌入水印的能力限制和数据量化方法进行水印的嵌入与提取。实验证明，该算法对于常用的图像处理方法以及JPEG2000编码在保持了较好质量的基础上有较强的鲁棒性。