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基于人类视觉系统的图像感知哈希算法
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官方公共微信人类视觉系统及其在信息隐藏中的应用研究--《福州大学》2003年硕士论文
人类视觉系统及其在信息隐藏中的应用研究
【摘要】：
本文主要针对数字图像，探讨了人类视觉系统（HVS）及其在信息隐藏方面的应用。首先分析了现有的基于人类视觉系统的图像分类方法的特点，在此基础上，分别针对空域和频域给出了几种基于HVS的图像分类原则，并设计和实现了一个通用的图像分类软件，它不仅可应用于信息隐藏，还可用于图像处理的其它方面，大量的实验分析结果表明其分类效果良好；其次，我们将这种基于HVS的图像分类方法分别应用于信息隐藏的两个重要的分支—信息密写和数字水印中，提出了几个相应的处理策略，采用上述策略的算法在具有较强鲁棒性的基础上，进一步提高了秘密信息的隐蔽性；此外，文中还分析了图像质量的MPSNR（掩蔽峰值信噪比）评价标准的具体实现方法，进而提出并实现了一个较简便实用的符合人类视觉系统的评价标准；最后采用Matlab实现了一个基于HVS的信息隐藏软件系统。
【关键词】：
【学位授予单位】：福州大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2003【分类号】：TP391.41【目录】：
第一章 概述6-13
1．1 课题的研究背景6
1．2 信息隐藏及人类视觉系统（HVS）的应用特点6-9
1．3 研究状况和未来发展方向9-10
1．4 本课题的内容、成果及意义10-13
第二章 基于HVS的图像分类算法的设计与实现13-28
2．1 概述13-14
2．2 与图像处理相关的若干视觉特性14
2．3 两个典型的基于HVS的图像分类准则分析14-17
2．3．1 基于图像粗分类的准则分析14-15
2．3．2 基于JND矩阵的准则分析15-17
2．4 一类通用的基于HVS的图像分类算法的设计17-25
2．4．1 平滑区的分类算法17-21
2．4．2 纹理与边缘区的分类算法21-25
2．5 基于HVS的图像分类软件的设计25-27
2．6 本章小结27-28
第三章 基于HVS的信息密写策略28-41
3．1 概述28
3．2 信息密写及基本策略28-31
3．2．1 信息密写与数字水印的异同28-30
3．2．2 信息密写的基本策略30-31
3．3 若干典型算法的特点分析31-32
3．4 基于HVS的信息密写策略32-37
3．4．1 全局密写策略及相关算法的设计与实现33-35
3．4．2 局部密写策略及相关算法的设计与实现35-37
3．5 基于HVS的图像质量评价方法及实现37-41
第四章 基于HVS的数字水印处理策略41-52
4．1 数字水印及相关问题41-44
4．1．1 数字水印分类、应用及基本算法过程41-43
4．1．2 数字水印的攻击方式43-44
4．2 基于HVS的DCT域数字水印处理策略44-49
4．2．1 自适应数字水印处理策略及算法的实现45-47
4．2．2 一种提取时无需原图的数字水印算法的实现47-49
4．3 基于HVS的信息隐藏软件的设计49-51
4．4 本章小结51-52
结论及展望52-53
参考文献53-55
个人简历56
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人类视觉系统
A watermarking algorithm based on HVS and DCT;
基于人类视觉系统和DCT中频水印算法
By exploiting the visual masking and texture characteristics of human visual system (HVS) and considering the properties of the original image, a two?dimension fuzzy controller is designed, whose inputs are parameters of gray and texture of the original image.
利用人类视觉系统的照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性 ,结合原始图像的特点 ,设计了二阶模糊控制器 ,建立了合理的模糊推理规则 ,根据图像的灰度值和块均匀度可以决定水印嵌入的强度 ,使之能够自适应于原始图像 。
A watermarking algorithm based on 2D-barcode and HVS is proposed in this paper.
提出了一种基于二维条码和人类视觉系统(HVS)特性的水印算法,该算法使用结构化PDF417二维条码作为水印。
A Watermark Method Based on HVS and DCT;
一种基于HVS和DCT的数字水印算法
Digital Image Watermarking Based on Orthogonal Spread-spectrum Code and HVS Model in DCT D
基于正交扩频码和HVS的DCT域图像数字水印技术
Digital Watermarking Algorithm Based on HVS and DWT;
基于人类视觉特性HVS和DWT的数字水印算法
人眼视觉系统
Most of existing fast fractal encoding algorithms don t take the HVS (Human Visual System) into consideration.
现有的快速分形编码算法多数是在没有考虑人眼视觉系统(HVS)的前提下实现的,针对这个问题,利用HVS的特性,提出了一种基于新型四叉树的快速分形图像压缩算法。
Using the properties of human visual system (HVS), the combination of subjective and objective measurement methods is the most effective way to assess image quality, and also the trend of this research field.
结合人眼视觉系统(HVS)特性，将传统的图像质量主观评价方法与客观评价方法有机地结合起来是图像质量计测研究领域的发展方向。
Then it describes the human visual system (HVS) and the application of HVS in di.
本文首先阐述了数字水印的研究背景及现状、数字水印技术的原理,介绍了人眼视觉系统HVS的特性及其在数字水印中的应用,列举了一些基于HVS的数字水印算法,在此基础上,提出了一种改进的基于人眼视觉特性和小波变换的彩色图像数字水印算法。
人眼视觉特性
This paper analyzes a digital watermark in wavelet domain and improves it with HVS and DCT.
本文首先分析了前人的小波域数字水印算法,然后应用人眼视觉特性和离散余弦变换变换对算法进行了改进。
This paper analyzes the SPIHT algorithm,and in view of the shortcoming of the algorithm,adopting 9-7 lifted wavelet transform,and based on HVS,the sorting process of SPIHT is optimized.
在分析SPIHT算法的基础上,针对SPIHT算法中存在的不足,采用9-7提升小波对原始图像进行小波变换,结合人眼视觉特性,对SPIHT算法的分集排序过程进行优化。
The steganography based on HVS has good visual imperceptibility, and its payload is the most in all steganographic methods.
基于人眼视觉特性的密写方法具有很好的视觉隐蔽性,在众多密写方法中嵌入数据量是最大的。
人类视觉模型
Then it splits the original image into blocks and classifies these blocks based on HVS and the RGB components characteristic.
算法采用时空混沌模型生成混沌序列对二值水印进行置乱加密,同时结合改进的人类视觉模型(HVS)图像块分类方法和彩色图像RGB分量特点确定水印嵌入强度,最后,水印被重复嵌入到彩色图像RGB各个分量DCT中频变换系数中。
The similiariy between wavelet transformation and HVS(Human Visual Ssytem) in processing an image was analyzed.
介绍了将数字水印技术引入到金融信息安全领域的原因,分析了小波变换与人类视觉模型在处理图像时的相似性。
The humanvisual system (HVS), watermark detection and counter-geometric attack in the robust digi-tal watermarking system and the content authentication in semi-fragil.
本文重点研究鲁棒的和半脆弱的数字水印系统，并围绕着鲁棒水印系统中的人类视觉模型，水印检测和抗几何攻击以及半脆弱水印系统中的内容认证等方面进行了深入研究，主要研究成果如下： (1)提出了两种基于人类视觉模型的鲁棒水印方案，即基于块自适应因子的鲁棒水印方案和基于三维人类视觉模型的鲁棒水印方案。
人眼视觉模型
补充资料：明视觉和暗视觉
&&&&　　不同波长的光刺激在两种亮度范围内作用于视觉器官而产生的视觉现象。光刺激的亮度在约3个坎德拉(cd)以上时，主要由人眼锥体细胞获得的视觉称明视觉或锥体细胞视觉；光刺激的亮度约在10-3尼特以下，即在暗适应情况下主要由杆体细胞获得的视觉称暗视觉或杆体细胞视觉。人眼视网膜中央凹内锥体细胞最多，视网膜边缘只有少数锥体细胞掺杂在杆体细胞中。杆体细胞主要分布在视网膜的边缘，中央凹内没有杆体细胞，而偏离中央凹20°时，单位面积上的杆体细胞密度最大。明视觉主要是中央视觉，而暗视觉则是边缘视觉。因此在微光条件下，如想发现发光暗淡的星星，把目标保持在视觉注视中心反而不如以边缘视觉观察时清楚。　　　　在明视觉的情况下，人眼能分辨物体的细节，也能分辨颜色，但对不同波长可见光的感受性不同，因此能量相同的不同色光表现出不同的明亮程度。一般说来黄绿色看着最亮，光谱两端的红色和紫色则暗得多。不同波长的光的这种相对发光效率通常称作光谱相对视亮度函数（简称V(λ)函数）或相对发光效率函数、视见函数等，可用光谱相对视亮度曲线表示（见图 ）。V（λ）函数是人们看不同色光时产生同等亮度感觉所需要的能量的倒数，即V(λ)=1/E(λ)。式中：V(λ)为相应波长λ的光谱视亮度函数值；E(λ)为波长λ的单色光能量。目前通用的V(λ)函数主要是K.S.吉布森和E.P.T.廷德尔用步进法与W.科布伦茨和W.B.埃默森用闪烁法测定结果的平均值。1924年为国际照明委员会（简称CIE）所采纳。其峰值在555纳米处。　　　　　　CIE V(λ) 函数是根据白种人眼的测定材料确定的。后来有好几位学者对不同人种（埃及人、高加索人、中非人等）的V(λ)函数进行过测定。结果表明，非白种人的视亮度函数在短波段比CIE V(λ)低些。中国心理学家和生理学家近年来用闪烁法对V(λ)函数进行了测定，结果表明：①中国人眼的V（λ）函数与CIE V(λ)函数很一致。目前尚无充分证据证明人种学上的差别影响V(λ)函数；②随着年龄的增长，光谱短波一侧的V(λ)函数有降低的趋势，这主要是由于水晶体发黄所致。　　　　近60年来不断有人对CIE V(λ)函数提出异议，比较集中的意见是短波段偏低。1951年D.B.贾德提出对CIE V（λ）函数在短波段的修正值。随着气体放电光源和单色光源的发展，CIE V(λ)函数越来越不能满足需要。中国计量科学研究院和中国科学院心理研究所协作，用异色明度匹配法研究V(λ)函数。实验数据已被国际照明委员会采纳，列入1988年CIE第75号出版物推荐的V(λ)2°视场（简称Vb12(λ)）和V(λ)10°视场（简称Vb110(λ)）的国际平均值中。　　　　除年龄外，实验条件和采用的研究方法均影响V(λ)函数，如在明视觉条件下，观察大面积表面时，由于黄斑色素的影响不同和杆体细胞参加，V(λ)曲线比2°视野的V(λ)曲线略有变动。　　　　就正常人眼来说，杆体细胞本身并不能产生彩色视觉，它们只产生无彩色的白、灰和黑的视觉，反以在微光条件下，一切物体呈中性色。暗视觉的光谱相对视亮度函数（简称V′(λ)函数）曲线较V(λ)曲线向短波方面偏移如上图。这说明对长波的感受性降低，而对短波的感受性提高了。这种现象称为普尔金耶现象。　　　　CIE V′(λ)函数是1951年 CIE根据B.H.克劳福德用直接比较法和G.沃尔德用阈限法所得结果推荐使用的。其峰值在507纳米处。这条曲线代表30岁以下经过完全暗适应的观察者,在刺激物离开中央凹超过5°时杆体细胞的平均光谱感受性。V′(λ)曲线的形状主要决定于杆体细胞的感光化学物质对不同波长的吸收特性。视紫红质的吸收曲线与V′（λ）曲线很相似。近年来中国心理学家用直接比较法测定了中国人的V′(λ)结果表明：①V′(λ)曲线形状与CIE V′(λ)曲线形状比较接近,峰值稍向长波位移；②年龄对函数也有影响。　　　　人眼对于亮度约为 10-3～3尼特的光刺激的感觉叫做间视觉。在间视觉中杆体细胞和锥体细胞同时活动并相互作用，它们的相应关系不断变化，致使人们对颜色判断很不可靠。　　
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。四自由度视觉系统的结构设计和控制系统的实现
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人类视觉系统(HVS)
An overall no-reference image quality evaluation principle is presented in accordance with the shortnesses above mentioned,and it suggests that the evaluation principle should be a synthetical index applying fuzzy measures and fuzzy integrals,incorporating Human Vision System(HVS) characteristics and adhering to the philosophy of quantifying quality by blind distortion measurements.
根据现有的NR图像质量方法都存在针对特定的类型而设计的缺陷,应用模糊测度和模糊积分,结合人类视觉系统(HVS)特性,并考虑盲失真度量遵循量化质量定律,提出了一个全面的NR图像质量评价方法的设计原则。
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补充资料：明视觉和暗视觉
&&&&　　不同波长的光刺激在两种亮度范围内作用于视觉器官而产生的视觉现象。光刺激的亮度在约3个坎德拉(cd)以上时，主要由人眼锥体细胞获得的视觉称明视觉或锥体细胞视觉；光刺激的亮度约在10-3尼特以下，即在暗适应情况下主要由杆体细胞获得的视觉称暗视觉或杆体细胞视觉。人眼视网膜中央凹内锥体细胞最多，视网膜边缘只有少数锥体细胞掺杂在杆体细胞中。杆体细胞主要分布在视网膜的边缘，中央凹内没有杆体细胞，而偏离中央凹20°时，单位面积上的杆体细胞密度最大。明视觉主要是中央视觉，而暗视觉则是边缘视觉。因此在微光条件下，如想发现发光暗淡的星星，把目标保持在视觉注视中心反而不如以边缘视觉观察时清楚。　　　　在明视觉的情况下，人眼能分辨物体的细节，也能分辨颜色，但对不同波长可见光的感受性不同，因此能量相同的不同色光表现出不同的明亮程度。一般说来黄绿色看着最亮，光谱两端的红色和紫色则暗得多。不同波长的光的这种相对发光效率通常称作光谱相对视亮度函数（简称V(λ)函数）或相对发光效率函数、视见函数等，可用光谱相对视亮度曲线表示（见图 ）。V（λ）函数是人们看不同色光时产生同等亮度感觉所需要的能量的倒数，即V(λ)=1/E(λ)。式中：V(λ)为相应波长λ的光谱视亮度函数值；E(λ)为波长λ的单色光能量。目前通用的V(λ)函数主要是K.S.吉布森和E.P.T.廷德尔用步进法与W.科布伦茨和W.B.埃默森用闪烁法测定结果的平均值。1924年为国际照明委员会（简称CIE）所采纳。其峰值在555纳米处。　　　　　　CIE V(λ) 函数是根据白种人眼的测定材料确定的。后来有好几位学者对不同人种（埃及人、高加索人、中非人等）的V(λ)函数进行过测定。结果表明，非白种人的视亮度函数在短波段比CIE V(λ)低些。中国心理学家和生理学家近年来用闪烁法对V(λ)函数进行了测定，结果表明：①中国人眼的V（λ）函数与CIE V(λ)函数很一致。目前尚无充分证据证明人种学上的差别影响V(λ)函数；②随着年龄的增长，光谱短波一侧的V(λ)函数有降低的趋势，这主要是由于水晶体发黄所致。　　　　近60年来不断有人对CIE V(λ)函数提出异议，比较集中的意见是短波段偏低。1951年D.B.贾德提出对CIE V（λ）函数在短波段的修正值。随着气体放电光源和单色光源的发展，CIE V(λ)函数越来越不能满足需要。中国计量科学研究院和中国科学院心理研究所协作，用异色明度匹配法研究V(λ)函数。实验数据已被国际照明委员会采纳，列入1988年CIE第75号出版物推荐的V(λ)2°视场（简称Vb12(λ)）和V(λ)10°视场（简称Vb110(λ)）的国际平均值中。　　　　除年龄外，实验条件和采用的研究方法均影响V(λ)函数，如在明视觉条件下，观察大面积表面时，由于黄斑色素的影响不同和杆体细胞参加，V(λ)曲线比2°视野的V(λ)曲线略有变动。　　　　就正常人眼来说，杆体细胞本身并不能产生彩色视觉，它们只产生无彩色的白、灰和黑的视觉，反以在微光条件下，一切物体呈中性色。暗视觉的光谱相对视亮度函数（简称V′(λ)函数）曲线较V(λ)曲线向短波方面偏移如上图。这说明对长波的感受性降低，而对短波的感受性提高了。这种现象称为普尔金耶现象。　　　　CIE V′(λ)函数是1951年 CIE根据B.H.克劳福德用直接比较法和G.沃尔德用阈限法所得结果推荐使用的。其峰值在507纳米处。这条曲线代表30岁以下经过完全暗适应的观察者,在刺激物离开中央凹超过5°时杆体细胞的平均光谱感受性。V′(λ)曲线的形状主要决定于杆体细胞的感光化学物质对不同波长的吸收特性。视紫红质的吸收曲线与V′（λ）曲线很相似。近年来中国心理学家用直接比较法测定了中国人的V′(λ)结果表明：①V′(λ)曲线形状与CIE V′(λ)曲线形状比较接近,峰值稍向长波位移；②年龄对函数也有影响。　　　　人眼对于亮度约为 10-3～3尼特的光刺激的感觉叫做间视觉。在间视觉中杆体细胞和锥体细胞同时活动并相互作用，它们的相应关系不断变化，致使人们对颜色判断很不可靠。　　
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。