数字图像处理新的技术讲课教案

? 文字描述一维线性的媒体，而图片是二维非线性的 媒体
? 生成或利用元数据的过程实质是在两种差异很大的 媒体间的翻译过程，有很大的随意性和信息损失
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基于内容的图像检索方法
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一图胜千言，考虑绕过这些转换（翻译）过程直接 利用图片去检索图片，这就是基于内容的图像检索 （CBIR，Content-Based Image Retrieval ）的出发点
特性：
水印信息应该能够在经历了某些不破坏原始数据的操 作（如压缩等）后仍然保存下来。
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水印信号嵌入
密钥
水印 信息
载体数据
数字水印系统模型
水印嵌入 算法
水印载体 数据
密钥
水印 信息
载体数据
水印嵌入 算法
水印载体 数据
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水印信号的提取
密钥
水印载体 数据
原始载体 数据
数字水印系统模型
90年代初，国际上就开始了对基于内容的多媒体信 息检索方面的研究
大量原型系统已经推出 ,技术正在逐步走向成熟， 已经出现一些商用系统。
数字水印（digital watermarking)是解决这一问题的有效 办法
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如何通过数字水印实现版权保护
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定义：
通过在原始数据中嵌入秘密信息——水印(watermark) 来证实该数据的所有权。
形式：
这种被嵌入的水印可以是一段文字、标识、序列号、 其他图像等，而且水印通常是不可见或不可察的，它 与原始数据紧密结合，并隐藏其中，成为源数据不可 分离的一部分。
互联网图像系统的研究方向
解决图像数据大与网络带宽窄的问题 与信息安全、版权保护相关的图像问题 静止、活动图像的存储与检索的问题
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图像处理在数字水印中的应用
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数字水印
随着因特网在各个应用领域的蔓延，多媒体数字作品 （图像、视频、音频等）纷纷以网络形式发表，这些 作品的版权保护就成为一个迫切而又比较困难的问题
频域算法通常比较复杂，运算量大。但抵抗攻击的能 力往往会强一些。
目前比较主流的频域算法包括DCT域数字水印算法、 小波域数字水印算法等
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DCT域数字水印算法
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添加水印的算法
首先把图像分成8×8的不重叠象素块 对每块数据做DCT变换，得到DCT系数组 由密码控制选择一些DCT系数，对这些系数进行微小 变换以满足特定的关系。
水印提取 算法
水印 信息
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水印信号的检测
数字水印系统模型
密钥
水印载体 数据
原始载体 数据
水印提取 算法
水印 信息
原始 水印信息
水印 检测

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水印技术与信息隐藏技术
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水印技术是信息隐藏技术的一个分支
水印技术和信息隐藏技术的差异：
如果隐藏的信息被破坏，对于信息隐藏技术而言，因 为秘密信息并未泄漏，系统可以认为是安全的；
提取水印的算法
在水印提取时，选取相同的DCT系数 并根据系数之间的关系抽取特定信息。
算法分析
数据改变的幅度比较小，透明性好。 抵抗几何变换攻击的能力会比较弱。
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数字水印的典型算法
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压缩域算法
基于JPEG、MPEG标准。
水印信号的嵌入、提取、检测直接在压缩域数据中进 行。 节省了解码和重新编码的过程
不可检测性 (undetectability)
指隐藏载体与原始数据具有一致的特性。如具有一致 的统计噪声分布等，以便使非法拦截者无法判断是否 有隐蔽信息
透明性 (invisibility)
利用人类视觉系统特性，经过一系列隐藏处理，使目 标数据没有明显的质量下降，隐藏数据也不会被发现
安全性 (security)
但对于数字水印系统来说，隐藏信息的丢失，意味着 版权信息的丢失，从而失去了版权保护的功能，因此， 这样的系统是失败的
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数字水印技术的技术特性
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鲁棒性 (robustness)
不因图像文件的某些改动而导致隐藏信息丢失的能力。 如传输过程中的信道噪声、滤波采样、有损压缩编码、 D/A或A/D转换
数字水印技术的技术特性
平滑处理
JPEG压缩
JPEG2000压缩
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数字水印的典型算法
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空域算法
早期的数字水印算法以空域算法为主。
空域算法通常比较简单，运算量小。缺点是抵抗攻击 的能力往往会比较弱。
Schyndel算法是空域算法（Schyndel算法是Schyndel等 人在1994年提出，就数字水印技术领域而言，它可以 说是具有一定程度的始祖意义）
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数字水印的典型算法
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Schyndel 算法：
首先把一个密钥输入到一个 m-序列发生器来产生水印 信号，然后此m-序列被重新排列成2维水印信号，并按 象素点逐一插入到原始图像象素值的最低位。
由于水印信号被安排在最低位，因此可以满足不可见 性。
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数字水印的典型算法
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频域算法：
把源数据经过某种变换（例如DCT变换）之后，对频 域数据嵌入水印信息。
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数字图像处理新的技术
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图像处理的主要应用
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航天和航空技术方面的应用 生物医学工程方面的应用 通信工程方面的应用 工业和工程方面的应用 军事公安方面的应用 文化艺术方面的应用
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基于互联网的图像系统
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互联网图像系统的结构
图像创建
图像管理 （Server ）
图像访问
（浏览器）
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内容检索与内容匹配
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当我们的数字图像数量很多时（达到上千张、甚至 上百万张），如何快速有效地找到需要的数字图像 是一项有挑战性的工作
那么，如何利用计算机辅助检索图像呢？（与文本 检索不同，图像与图像之间的比较是一个复杂的问 题）
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传统的图像检索方法
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通过图片的元数据或标引文字进行检索
例：图像元数据
宽度/高度：210/172 内容：6个有草的玻璃瓶、3个瓶有红色液体、3个瓶有 透明液体 主题：玻璃瓶与草 背景：淡灰
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传统的图像检索方法
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标引文字的检索的局限性是：
图片的标引文字主要靠人工输入。对大数据量的场合 （如Web资源、数字图书馆等）应用困难
标引文字无法精确完整的刻画图片内容
指隐藏算法有较强的抗攻击能力，隐藏信息不易破坏
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数字水印技术的技术特性
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自恢复性
由于经过一些操作或变换后，可能会使原图产生较大 的破坏，如果只从留下的片段数据，仍能恢复隐藏信 号，而且恢复过程不需要宿主信号，我们就说这样的 算法具有自恢复性
高通滤波
直方图均衡化
锐化处理
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自恢复性