圖像數(shù)字水印和視頻跟蹤算法的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來,圖像處理技術(shù)的研究受到了國內(nèi)外各界的廣泛關(guān)注。本文分別在圖像數(shù)字水印和視頻跟蹤領(lǐng)域開展了研究,重點涉及了各類圖像處理新算法的建立,及其可行性論證或算法性能的實驗研究。具體工作和結(jié)果如下:
  (1)研究提出了利用第二代小波技術(shù)在靜態(tài)圖片中嵌入和提取數(shù)字水印的算法。算法在小波變換的基礎(chǔ)上運用提升格式實現(xiàn)了二維圖像中數(shù)字水印的嵌入和提取,即對宿主圖像進行小波多分辨率分解,利用圖像本身的特性作為嵌入掩蔽參數(shù)因子,對低頻信號逼近,

2、并運用第二代小波變換技術(shù)嵌入水印,同時在圖像的中頻帶應(yīng)用閾值法重復(fù)嵌入水印。實驗表明:該算法可以有效地實現(xiàn)圖像數(shù)字水印的嵌入和提取,具有一定的穩(wěn)定性和抗攻擊能力。
  (2)研究提出了基于FloatBoost檢測和指數(shù)平滑法運動估計的人臉快速跟蹤算法。算法中FloatBoost去掉了較弱的特征,具有較快的運算速度;同時指數(shù)平滑法不需要存儲很多的歷史數(shù)據(jù),且考慮了各期數(shù)據(jù)的重要性,使用了全部歷史資料,也具有較高的實時性。實驗表明:該

3、算法處理圖像的準確率隨處理環(huán)境的復(fù)雜性變化而變化,變化趨勢呈現(xiàn)反向趨勢;系統(tǒng)處理一到兩個人臉跟蹤目標時,處理效率呈現(xiàn)穩(wěn)定狀態(tài),實時性較好。
  (3)研究在Chebyshev距離思想的基礎(chǔ)上,提出一種新的區(qū)域特征匹配度量體系。引入假設(shè)檢驗思想對匹配結(jié)果進行檢驗,設(shè)計了一種新的目標物體跟蹤算法,對物體運動模式已知和未知的情況分別展開了討論和實驗。實驗表明:該算法均能有效地實現(xiàn)目標物體跟蹤,其跟蹤精度比卡爾曼濾波法高,算法具有一定的魯

4、棒性。
  (4)受統(tǒng)計氣象學(xué)的啟發(fā),建立了一種能同時體現(xiàn)數(shù)據(jù)樣本形似和值似程度的匹配度量體系——相似離度,并通過符合數(shù)學(xué)邏輯和物理意義的方法,建立了描述圖像信息近似程度的歸一化指標體系。研究提出了基于SVM檢測和相似離度匹配的人臉跟蹤算法,并開展實驗研究。實驗表明:利用相似離度匹配可有效地找尋和模板樣本最近似的候選數(shù)據(jù)樣本,且不易受干擾;對靜態(tài)圖像和動態(tài)視頻的匹配跟蹤均表現(xiàn)出了良好的準確性。
  (5)研究提出了基于Har

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