曹文伦[1]2004年在《基于IFS的彩色数字图像编码方法研究》文中认为现代通信技术的发展，提出了大量存贮、记录和传输各种静态图像的问题。对图像压缩的研究也成了人们日益重视的热点问题。 本文首先对图像压缩的历史、现状以及压缩标准、判别标准做了总的概述。在此基础上针对现有图像压缩技术中存在的一些不足，提出了一种新的基于分形理论的图像压缩算法并进行了实验。主要的结果如下： 1 针对现有各种方法都不同程度的存在着压缩算法复杂，信噪比不高和压缩比不高的缺点。本文提出了一种将图像预分割，然后利用图像自身各个部分的自相似性进行分形编码的新方法。该算法能有效缩短编码时间、消除块效应、实现彩色图像快速分形编码。 2 针对分形图像压缩编码耗时长的缺点，提出了就近原则和最大划块复杂度的概念。从定性的角度上，解释了分形图像压缩的图像预分割和子父块匹配方面应遵循的一些原则：对于给定位置的子块R_(10)，搜索到其最优匹配自相似块的位置的分布几乎都集中在子块R_(10)。附近；当图像的长(或宽)N越大(小)时，上述预分割分块越细(粗)匹配会越好。 3 利用彩色图像叁个色彩分量之间存在的密切的相关性，提出将上述分形压缩算法结合图像叁分量之间的相关系数联合进行图像编码。由于只对彩色图像的一种分量进行分形编码，该方法进一步缩短了编码时间，提高了信噪比。 通过大量实验计算表明，本文提出的算法具有良好的有效性和优越性，尤其在中低信噪比时表现更佳。
杨海涛[2]2011年在《基于分形和小波的数字水印及其在图档安全传输中的研究》文中认为在全球一体化的网络环境下，信息交换的便利产生了信息安全的诸多隐患，其重要性也与日俱增，传统密码学已经满足不了当前信息安全越来越多样化和复杂化的要求。信息隐藏可以利用载体信号中存在的冗余来隐藏秘密信号，并且不影响载体信号的正常使用，因而可以有效提高传输系统的安全性和可靠性。本文在研究信息隐藏和数字水印的基础上，结合现有的秘密信息传输系统，提出了基于分形和小波的图档安全传输系统。该系统主要包括秘密图像预处理模块、隐藏模块和提取模块等，能够保证秘密图像传输的安全性。首先，在研究小波域数字水印的基础上，提出了一种使用JND和零树编码的小波域彩色图像水印算法，对置乱后的水印和载体图像进行小波变换，按照频带重要性从低频到高频子带嵌入，并在子带内部根据零树编码方法选择重要的小波系数嵌入，嵌入强度因子为临界可见误差门限。实验证明，本文算法对常见的图像处理具有很好的隐蔽性和鲁棒性。其次，研究了信息隐藏算法，以及小波域分形图像编码在信息隐藏中的应用，在前面设计的彩色图像水印基础上，提出了一种基于分形和小波的信息隐藏算法，首先对秘密图像进行混沌置乱，然后用零树编码方法筛选小波零树，在叁个子带方向的非零树区域根据图像树的分形匹配距离和JND门限选择最优的图像树嵌入，剩余的嵌入到小波零树区域。实验证明，本文算法有较好的透明性，对常见的图像攻击有较好的鲁棒性。最后，设计实现了系统，并在某单位外协生产系统的安全传输上进行了初步应用，实践证明，能够在正常情况、第叁方拦截和干扰攻击下完成安全传输任务。
孙炜[3]2002年在《基于分形理论的数字水印技术研究》文中研究指明今天，伴随着信息产业的飞速发展，信息媒体的数字化和计算机网络通讯技术使得人们对数字信息的获取极为迅捷方便，但是由数字化技术自身特性所产生的负面效应——对数字化信息产品的非法侵权盗版和恶意篡改——也日益严峻。如何在目前开放式的数字化网络环境中对数字信息产品提供切实、有效的版权保护和数据安全性维护手段已成为一个非常现实的问题。围绕这一问题，近几年国际上提出了一种新的有效的数字产品版权保护和安全性维护的新技术——数字水印(digital watermarking)技术。 本文对分形理论在数字水印技术中的应用进行了全面研究。 首先，分析了目前数字水印技术的发展状况、基本特征和基本问题，归纳提出了数字水印处理系统的基本框架；概括性论述了分形与分形图像编码理论。 然后，研究了自相似分形集的精细结构，发现其有良好的抗几何形变特性，将此特性应用到数字水印技术中，创造性的构建了一种全新的抗几何形变的数字图像水印算法框架，并在该框架下，进一步提出了基于迭代函数系统(IFS)的抗几何形变的数字图像水印算法。实验证明该算法对几何形变具有很好的顽健性。 最后，从现实图像普遍具有的自相似性特性出发，对分形图像编码在数字水印技术中的应用进行了探讨，提出了切实可行的私有水印和公有水印算法。实验结果充分表明，基于分形图像编码的数字水印算法对JPEG压缩有着很好的顽健性。
陈宇拓[4]2008年在《基于相关模型的彩色图像编码与图像的3D建模研究》文中指出随着信息社会的高速发展,数字彩色图像作为最重要的的信息资源之一,在各个领域被越来越广泛地使用。数字彩色图像已经成为信息社会不可或缺的信息资源。五彩缤纷的真实感彩色图像能给人们带来更贴切、更真实、更愉悦的信息。当今社会对数字彩色图像的需求以迅猛的速度和惊人的数量在增长,怎样快速、实时、高效而又清晰地传送和存储数字彩色图像,是促进计算机网络通信技术和多媒体技术发展的关键。基于平面数字图像(包括彩色图像)的矢量化与3D建模型研究,对促进现代化制造技术,如数字化艺术雕刻、3D喷绘和3D激光加工等技术等的发展与推广应用有着极其重要的意义,是实现智能化和敏捷化制造的关键技术之一。本文对彩色图像编码方法、彩色图像编码质量的评价和图像(包括彩色图像)的矢量化与3D建模等问题进行了研究。本文研究工作的主要内容有以下几个方面:(1)对图像(彩色图像)的压缩编码技术和建模技术的研究历程、现状和发展趋势,以及存在的问题进行了综述。并提出了本文的研究思路。(2)通过对常用色彩模型和新建色彩模型彩色图像的大量实验和深入分析,证实RGB色彩模型叁个色彩分量之间存在着密切的相关性,如纹理相关、梯度相关、边缘相关、象素值及象素分布结构特征相关等,并建立了色彩分量的相关函数模型。提出基于色彩分量相关模型,利用相关向量或相关系数结合JPEG2000的彩色图像混合编码方法;该方法将彩色图像3个色彩分量之一用JPEG2000进行编码,而对另两个色彩分量的编码则是对少量相关向量或相关系数的编码。提出建立色彩相关模板的彩色人头图像压缩编码方法,该方法通过对彩色人头图像的特征分析,采用一种针对性强的而又简洁的算法,较精确地提取彩色人头图像的面部特征区域;将面部特征区域和背景区域细分为4次级个特征区域,建立它们各自色彩分量之间的相关模板或公共模板,实现对彩色人头图像的分级编码。(3)提出一种基于二次Bezier曲面的彩色图像编码方法。该方法融合计算机图形与数字图像处理技术,通过对图像的像素值及分布结构特征进行分析,按照一定的规则选择、计算和组合图像区域块的象素值与位置参数,作为用二次Bezier曲面构建图像曲面模型的特征参数来实现对图像的编码,并将该方法应用于彩色图像的编码。同时对基于二次Bezier曲面的图像建模方法,及在数字化雕刻技术中的应用进行了研讨。对本文的编码方法与一些现有编码方法的实验结果进行了综合分析和对比。并提出一种融合人眼视觉特性的彩色图像编码质量评价方法,建立了相关评价模型。(4)提出一种针对手绘复杂雕刻图像的矢量化方法。采用一种自适应算法提取图像区域边缘轮廓,利用分段叁次Bezier曲线实现分段曲线拟合,并实现光滑连接。提出一种基于平面复杂雕刻图像或图形的复杂雕刻型面一体化3D建模方法。采用扫描分析算法、正态分布函数和距离函数创建雕刻模型轨迹。并提出建模过程中,分层建模、模型合成和模型插值等的实现方法。本文提出的彩色图像编码方法,具有编(解)码速度快的特点,实验结果表明,该方法不仅提高了编码效率,还能获得高的压缩比和满意的重构图像信噪比与视觉效果,尤其适合于中低信噪比的彩色图像编码场合。建立色彩相关模板的彩色人头图像编码方法,能够突出彩色人头图像面部特征的编码质量,大大提高彩色人头图像编码效率和压缩比。本文提出图像的矢量化方法,能实现对传统手绘复杂雕刻图像有效矢量化处理,并具有算法复杂度较低、矢量化效果较好等优势,这为实现数字化平面艺术雕刻以及后续3D建模提供了技术条件。本文提出的复杂雕刻型面的一体化3D建模方法,使复杂的雕刻型面的建模更具智能化和敏捷化,能够一次性完成一个复杂雕刻型面的建模,为实现基于平面复杂雕刻花纹图像或图形的一体化3D建模,提供了一种有效途径,具有较广泛的实用性。研究成果被应用于生产实践中,取得较好得社会和经济效益。本文通过大量的实验数据、效果图片、客观分析和实践应用,验证了本文研究方法和结果的优势与存在的不足。
覃凤清[5]2006年在《基于分形的图像压缩研究》文中进行了进一步梳理分形是近二十多年发展起来的一门新的数学分支，是人们对自然界和社会实践中遇到的不规则事物的数学抽象。大量文献显示，分形对自然科学和社会科学的各个领域产生了巨大的影响，既具有深刻的理论意义，又具有巨大的实用价值。 近年来，图像压缩编码领域的研究十分活跃，分形图像编码技术以新颖的思想冲破了传统编码方法的理论框架，以潜在的高压缩比(对特定图像可以达到10000∶1)、解码时间短、与分辨率无关的解码特性，以及良好的重建图像质量，为图像编码开辟了一条新的途径，成为当今图像压缩领域中最新的方法之一。 分形以及基于分形理论的图像压缩编码技术处于发展的过程中，其理论与技术有待完善。分形图像压缩编码方法要迈向实用化，还有诸多问题需要进行深入研究并加以解决。 本文以图像编码以及分形的基本理论为线索，对图像压缩方法作了扼要的归纳总结，并对分形图像编码的产生和发展进行了回顾。系统地阐述了分形的基本理论，以及在分形图像压缩中起着重要作用的迭代函数系统(IFS)。重点研究了图像模型，分形图像压缩的理论基础，以及具有代表性的分形图像压缩编码方法。 通过计算机编程，作者对几个着名的分形集进行了模拟仿真，给出了IFS码的确定方法，并使用迭代函数系统技术来实现分形的构造与模拟。采用分块的方法对图像进行压缩编码与解压缩，给出了分形图像压缩的算法与具体实现。通过仿真实验，研究了块尺寸与编码时间、压缩比以及重建图像质量之间的关系。 仿真结果显示，基于分形的图像压缩算法可以取得比传统编码算法更好的
何传江[6]2004年在《分形图像编码技术的算法研究》文中研究表明在各种多媒体服务和数字通信等应用领域,图像压缩/编码是至关重要的技术。近年来发表的大量文献显示,图像编码已取得了重要的进展,许多新的思想被提出。分形编码就是其中最引人瞩目的技术之一,它打开了图像压缩的一个全新的编码思路。自20世纪90年代初以来,分形编码在短短的十余年间已取得了令人瞩目的成就。分形编码是由Barnsley首次提出的,源于迭代函数系统理论(分形几何的重要组成部分)。在分形编码中,一幅图像由一个使它近似不变的压缩仿射变换表示,重构图像是压缩变换的不动点,压缩仿射变换的参数组成原始图像的分形码。因此,一幅图像的分形编码就是寻找一个合适的压缩仿射变换,它的不动点是原始图像尽可能好的近似。分形解码是一个相对简单的快速迭代过程,解码图像由分形码表示的压缩变换迭代作用于任意初始图像来逼近。自2001年中期以来,作者一直致力于收集分形编码及其相关主题的杂志论文、会议论文和技术报告,特别是发表在IEEE/IEE杂志和IEEE/IEE会议文集上的论文,至今已收集了500余篇。基于这些论文,作者对分形编码的许多方面进行了探索,改进了一些现有的分形编码/解码算法,也提出了几个新的分形编码/解码算法。本学位论文收录了作者改进或提出的分形编码/解码算法的一部分。本学位论文的主要内容如下:第1章是绪论部分,简单介绍几种着名的图像压缩方法,如预测编码、变换编码、矢量量化编码和基本分形编码等。 第 2 章简单介绍分形编码必需的一些基本数学知识,如度量空间、不动点定理、拼贴定理以及迭代函数系统,并概述分形在图像处理中的应用。 第3章介绍分形编码的基本原理、基本分形算法的描述与实现,以及实验结果的讨论。第4章是文献综述,介绍静态灰度图像的分形编码的研究概况,但没有包含视频与彩色图像的分形编码。接下来的第5章至第7章介绍作者改进或提出的一部分分形编码/解码算法。第5章提出从图像质量和编码时间方面改进分形编码的一个新方案。改进是通过使用适应码本缩减策略实现的,即预先从码本中排除那些不太可能满足对比度因子约束的码块。实验结果显示了本算法的有效性,与对应的全搜索分形算法比较,在解码图像主客观质量没有下降的前提下,编码时间大大减少(10余倍)。第6章介绍两个快速分形编码算法。第一个算法基于作者定义的新概念——
李敏[7]2003年在《基于分形邻距和四叉树编码的目标图像识别方法》文中提出分形理论在图像处理方面已经获得了一系列成功的应用，特别是分形压缩编码。现在人们已经开始将分形理论用于目标识别。 由于分形压缩编码中已经携带了图像的特征，因而可以利用它进行目标图像识别。本文引入了分形邻距的概念，利用分形邻距来对图像进行分割和判别，并提出了具体的识别方法和步骤。 分形邻距是针对进行了分形编码的图像而定义的一种图像间相似度的测距方式，它具有编码的吸引子唯一不变性的特点，因而对旋转、缩放、平移以及光照都有不变性，这样可以很好实现正确识别。 分形压缩编码的质量直接影响到识别的效果，本文利用四叉树的方法进行分形编码，并针对目标图像进行参数调节，以提高了编码的准确性。这些参数包括有最小最大深度、Domain集类型、比例系数、偏移系数、匹配域类型；在解码过程中，有迭代次数、比例系数、偏移系数，针对要编码的图像，调节以上参数，得到一组最佳参数，这样，利用最佳参数可以达到最好的编码质量，从而提高识别的效果。 最后以ORL人脸库为例，证明了基于分形邻距的目标图像识别方法的有效性。
杨树国[8]2003年在《鲁棒图像数字水印技术的研究》文中指出近年来，多媒体存储与传输技术的不断进步，尤其是Internet技术的盛行，带动了数字媒体应用的迅猛发展，各种形式的多媒体作品包括图像、视频、音频等得以网络的途径向外发布，这些技术给人们带来了极大的方便，但随之而来的副作用也十分明显，例如任何人都可以通过网络轻而易举地得到他人的原始作品，尤其是数字化的图像、音乐、电影等，甚至有些人不经作者的同意而对原作品任意加以复制、修改，严重地侵害了作者的着作权，因此如何在网络中实施有效的版权保护和解决信息安全的问题，也就成为了一个迫在眉睫的研究课题。 在这种情况下，一种专门解决互联网上多媒体信息安全的技术——数字水印技术诞生了，它将水印嵌入到数字化媒体中，然后通过对它的检测(提取)来对图像的使用情况进行跟踪，从而实现隐藏传输、存储、版权保护等功能。目前数字水印已经成为多媒体版权认证和完整性保护的有效手段。 本文以静止图像为研究对象，首先对水印技术中亟待解决的问题进行了研究，接着将目前最流行的图像处理技术(如DCT、小波变换、分形技术)引入到数字水印技术中来，创造性地提出了基于分形变换的数字水印解决方案，最后又在零水印技术方面进行了探索，主要内容如下： 1．对人类视觉系统的特性进行了全面的分析和研究 人类视觉系统的特性是任何图像处理技术必须优先考虑的环节，数字水印技术也不例外，为了使人类视觉系统的特性和数字水印技术很好地结合，本文首先对人类视觉系统理论进行了全面细致的分析和研究，在详细阐述了人眼的生理结构及人眼对颜色的感知过程的基础上，建立了人眼的感知模型和人类视觉系统的JND模型，这些工作为后来水印信道容量的研究、水印嵌入强度的确定等工作奠定了基础。 2．全面系统地研究了水印信号的处理技术 数字水印技术除了水印嵌入和提取的算法外，还有许多工作需要做，如水印的选码、编码、调制、解调、能量的确定等等，这些预处理和后处理工作是算法有效实施的必要保证，正是基于这样的认识，本文利用较大的篇幅对水印的基本理论知识进行了详细的分析和研究，在水印的调制方面，提出了混沌调制法；在图像水印的置乱方面，提出了混沌置乱法；在文字水印的处理上，引入了BCH编码；在水印容量分析方面，结合现代通信理论，对图像在DCT域和小波域内的水印容量估算进行了详细的探讨，这些工作不仅为本文后期工作铺平了道路，而且对数字水印的研究具有重要的意义。 3.提出了基于分形理论的数字水印方法 将分形技术、DCT和DWT变换技术、水印技术有机地结合起来是本文的一大创新，分形技术在图像编码方面具有强大的生命力，DCT和DWT变换技术在图像处理方面有着广泛的应用，因此本文将分形变换技术引入到数字水印技术中来，分别在DCT域和小波域内提出了分形水印技术，并且通过大量的实验证实了分形水印技术的可行性，这无疑是一种新的思想和解决方案。 4.在小波域内提出了一种新的零水印技术及其解决方案 本文突破了传统的“向原始图像中嵌入水印”的常规解决方案，创造性提出了一种新的零水印技术，该方法从数字水印的根本目的出发，不通过向图像中嵌入任何数据而解决图像的版权认证问题，不但使图像无任何失真，而且水印的鲁棒性好，此外该方法还可实现数据隐藏功能，是一种非常新颖的、前景看好的数字水印技术。
杨超颖[9]2015年在《基于分形彩色图像编码的数字水印技术研究》文中提出数字水印技术的提出是为了解决版权问题。近年来,基于分形编码的图像数字水印方法有了一定的发展。传统的分形彩色图像编码是在RGB空间中讨论的。为了更好地实现图像压缩,它用叁个灰度级分别对图像像素的r、g、b分量进行编码。不同于传统的编码方式,本论文着眼于嵌入水印后的图像质量,提出了一种对于彩色图像编码的方法。在该方法中,彩色图像的像素被认为是RGB空间中的一个叁维向量,并且利用一个一般的3?3矩阵作为分形彩色图像编码的尺度因子,值域块的均值向量代替分形变换的亮度偏移向量。其次,我们提出了分形系数矩阵的量化方法,保证了分形彩色图像编码的收敛性。然后再用获得的正交化分形彩色图像编码方法去得到高质量的图像。实验表明用我们的算法得到的图像质量要优于传统分形编码得到的图像质量。最后,我们提出了实现分形彩色图像数字水印技术的具体算法。通过理论分析可以得到彩色图像的正交化分形解码是关于值域块的均值向量不变迭代。所以将水印隐藏在值域块的均值向量之中。同时利用人类视觉系统(HVS)的特性,在CIE**La b空间中嵌入水印,并且利用最小可觉差(JND)来确保水印的不可见性。通过大量的实验表明该方法不仅能很好地保证嵌入水印后的图像质量,并且具有良好的鲁棒性,能有效抵御各种典型的攻击。
郑菲菲[10]2014年在《基于数值分类的分形图像压缩算法研究》文中指出随着互联网以指数的速度飞速的增长,人们从现场传输数字数据的数量急剧增加。现在比以往任何时候都更需要快速的数据传输方法和更有效的利用内存空间。不幸的是,众所周知,图像需要大量的内存,因此不可能传输很快。分形图像压缩技术的出现就是来解决这个问题的。这些技术允许一个图像存储在比它通常所需要的更少的内存,因此其传播速度会更快。现有的Fisher基于灰度均值分类的分形图像压缩算法将图像分成叁个大类,每个大类下有24个小类,一共可将图像分成72个类。该算法存在编码时间长、匹配精度差、搜索时间长等问题。本文主要研究基于数值分类的分形图像压缩算法。文中介绍了分形图像压缩的基本理论、分形的几种基本模型、分形图像压缩算法的分类以及已有的基于灰度均值分类的分形图像压缩算法。针对现有的Fisher基于灰度均值分类的分形图像压缩算法的缺点,本文提出了基于数值分类的分形图像压缩算法。该算法包括了图像的分割方法、图像的旋转-仿射变换操作以及误差的计算等本文的主要工作包括以下两个方面：1.在对图像进行分类的过程中,本文采用了“求和-抽样”变换而不是“平均-抽样”变换,原因是“平均-抽样”变换相对于“求和-抽样”变换多了个除法运算,相对计算量大且有失精度。2.本文的改进方法是在Fisher分类方法的基础上,对灰度值进行排序后,将其灰度值范围分成八个等级。根据排序后的灰度值在八个等级间的不同对应关系,我们可以将图像分成一个相当可观的类的个数,以此来提高搜索速度,解决编码速度慢的问题。仿真实验结果证明,本文提出的改进方法在保证图像质量的前提下,有效的加快了编码速度,缩短了编码时间。
参考文献：
[1]. 基于IFS的彩色数字图像编码方法研究[D]. 曹文伦. 西北工业大学. 2004
[2]. 基于分形和小波的数字水印及其在图档安全传输中的研究[D]. 杨海涛. 南京航空航天大学. 2011
[3]. 基于分形理论的数字水印技术研究[D]. 孙炜. 广东工业大学. 2002
[4]. 基于相关模型的彩色图像编码与图像的3D建模研究[D]. 陈宇拓. 中南大学. 2008
[5]. 基于分形的图像压缩研究[D]. 覃凤清. 四川大学. 2006
[6]. 分形图像编码技术的算法研究[D]. 何传江. 重庆大学. 2004
[7]. 基于分形邻距和四叉树编码的目标图像识别方法[D]. 李敏. 中国海洋大学. 2003
[8]. 鲁棒图像数字水印技术的研究[D]. 杨树国. 哈尔滨工程大学. 2003
[9]. 基于分形彩色图像编码的数字水印技术研究[D]. 杨超颖. 深圳大学. 2015
[10]. 基于数值分类的分形图像压缩算法研究[D]. 郑菲菲. 兰州理工大学. 2014
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