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基于相关性的图像隐写术
1
作者
张军
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第7期142-144,共3页
根据图像间的相关性,提出一种新的隐写方法。将秘密图像和载体图像进行小波分解,并将秘密图像的小波域分块,对每一块采用多尺度块匹配机制在载体图像的小波域中寻找与其相似的块。根据相似块计算秘密图像小波域的替换图。用零树小波编...
根据图像间的相关性,提出一种新的隐写方法。将秘密图像和载体图像进行小波分解,并将秘密图像的小波域分块,对每一块采用多尺度块匹配机制在载体图像的小波域中寻找与其相似的块。根据相似块计算秘密图像小波域的替换图。用零树小波编码方法对替换图编码。将编码信息以及相似块的映射规则等嵌入载体图像的最低有效位。实验结果表明该方法优于相关文献方法。当以典型的F-16飞机图为秘密图像时,用该方法所提取的秘密图像质量至少提高3dB。
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关键词
图像
多尺度块匹配
隐写术
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职称材料
基于组稀疏残差约束的自适应强噪声图像复原算法
2
作者
高红霞
陈展鸿
+3 位作者
曾润浩
罗澜
陈安
马鸽
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期11-18,共8页
组稀疏学习在图像去噪中显示出巨大的潜力,但现有方法仅从图像块级别考虑含噪图像的非局部自相似性,影响了强噪声图像的重建质量.文中在组稀疏复原模型中引入组稀疏残差和全变分正则化约束,将含噪图像复原问题转化为多尺度图像块匹配和...
组稀疏学习在图像去噪中显示出巨大的潜力,但现有方法仅从图像块级别考虑含噪图像的非局部自相似性,影响了强噪声图像的重建质量.文中在组稀疏复原模型中引入组稀疏残差和全变分正则化约束,将含噪图像复原问题转化为多尺度图像块匹配和减小组稀疏残差;基于干净图像的组稀疏系数预估和多尺度图像块匹配,提出了自适应图像复原迭代算法,以提升组稀疏学习算法的图像去噪和精细结构复原能力.实验结果表明,文中算法能更好地保留图像的细节纹理,减少过平滑和伪影现象,在强噪声图像复原的主、客观综合评价上优于BM3D、WNNM等标杆去噪算法.
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关键词
图像去噪
强噪声图像
组稀疏残差
自适应正则化算法
非局部自相似性
多尺度
图像
块
匹配
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职称材料
题名
基于相关性的图像隐写术
1
作者
张军
机构
广东商学院信息学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第7期142-144,共3页
基金
广东省自然科学基金资助项目(06023961)
广东省教育厅自然科学基金资助项目(05Z013)
文摘
根据图像间的相关性,提出一种新的隐写方法。将秘密图像和载体图像进行小波分解,并将秘密图像的小波域分块,对每一块采用多尺度块匹配机制在载体图像的小波域中寻找与其相似的块。根据相似块计算秘密图像小波域的替换图。用零树小波编码方法对替换图编码。将编码信息以及相似块的映射规则等嵌入载体图像的最低有效位。实验结果表明该方法优于相关文献方法。当以典型的F-16飞机图为秘密图像时,用该方法所提取的秘密图像质量至少提高3dB。
关键词
图像
多尺度块匹配
隐写术
Keywords
image
multiresolution block matching
steganography
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于组稀疏残差约束的自适应强噪声图像复原算法
2
作者
高红霞
陈展鸿
曾润浩
罗澜
陈安
马鸽
机构
华南理工大学自动化科学与工程学院
广州大学机械与电气工程学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期11-18,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61403146
61603105)
+2 种基金
广州市科技计划项目(201707010054
201704030072)
华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015ZM128)~~
文摘
组稀疏学习在图像去噪中显示出巨大的潜力,但现有方法仅从图像块级别考虑含噪图像的非局部自相似性,影响了强噪声图像的重建质量.文中在组稀疏复原模型中引入组稀疏残差和全变分正则化约束,将含噪图像复原问题转化为多尺度图像块匹配和减小组稀疏残差;基于干净图像的组稀疏系数预估和多尺度图像块匹配,提出了自适应图像复原迭代算法,以提升组稀疏学习算法的图像去噪和精细结构复原能力.实验结果表明,文中算法能更好地保留图像的细节纹理,减少过平滑和伪影现象,在强噪声图像复原的主、客观综合评价上优于BM3D、WNNM等标杆去噪算法.
关键词
图像去噪
强噪声图像
组稀疏残差
自适应正则化算法
非局部自相似性
多尺度
图像
块
匹配
Keywords
image denoising
images corrupted with strong noise
group sparsity residual
self-adaptive regulari-zation algorithm
nonlocal self-similarity
muhiscale patch matching
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相关性的图像隐写术
张军
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008
0
在线阅读
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职称材料
2
基于组稀疏残差约束的自适应强噪声图像复原算法
高红霞
陈展鸿
曾润浩
罗澜
陈安
马鸽
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
0
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职称材料
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