圖像數(shù)字水印和視頻跟蹤算法的研究.pdf

1、近年來(lái)，圖像處理技術(shù)的研究受到了國(guó)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(kāi)展了研究，重點(diǎn)涉及了各類(lèi)圖像處理新算法的建立，及其可行性論證或算法性能的實(shí)驗(yàn)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(yùn)用提升格式實(shí)現(xiàn)了二維圖像中數(shù)字水印的嵌入和提取，即對(duì)宿主圖像進(jìn)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(duì)低頻信號(hào)逼近，

2、并運(yùn)用第二代小波變換技術(shù)嵌入水印，同時(shí)在圖像的中頻帶應(yīng)用閾值法重復(fù)嵌入水印。實(shí)驗(yàn)表明:該算法可以有效地實(shí)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(cè)和指數(shù)平滑法運(yùn)動(dòng)估計(jì)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(yùn)算速度;同時(shí)指數(shù)平滑法不需要存儲(chǔ)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(shí)時(shí)性。實(shí)驗(yàn)表明:該

3、算法處理圖像的準(zhǔn)確率隨處理環(huán)境的復(fù)雜性變化而變化，變化趨勢(shì)呈現(xiàn)反向趨勢(shì);系統(tǒng)處理一到兩個(gè)人臉跟蹤目標(biāo)時(shí)，處理效率呈現(xiàn)穩(wěn)定狀態(tài)，實(shí)時(shí)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(yàn)思想對(duì)匹配結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，設(shè)計(jì)了一種新的目標(biāo)物體跟蹤算法，對(duì)物體運(yùn)動(dòng)模式已知和未知的情況分別展開(kāi)了討論和實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明:該算法均能有效地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)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(jì)氣象學(xué)的啟發(fā)，建立了一種能同時(shí)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(guò)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(biāo)體系。研究提出了基于SVM檢測(cè)和相似離度匹配的人臉跟蹤算法，并開(kāi)展實(shí)驗(yàn)研究。實(shí)驗(yàn)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(duì)靜態(tài)圖像和動(dòng)態(tài)視頻的匹配跟蹤均表現(xiàn)出了良好的準(zhǔn)確性。
　　(5)研究提出了基于Har