《数字图像处理 Digital Image Processing》课程教学资源（PPT课件讲稿）第10章数字图像处理的应用

第10章齦字图像处狸的应用 内容提要: 10.1图像处理在数字水印上的应用 10.2基于形态学的图像颗粒度分析系统 10.3基于内容的图像检索(CBIR) 10.4数字化医院中的图像存档与通信系统 105 PHOTOSHOP图像处理软件简介

第10章 数字图像处理的应用 内容提要: ◼ 10.1 图像处理在数字水印上的应用 ◼ 10.2 基于形态学的图像颗粒度分析系统 ◼ 10.3 基于内容的图像检索（CBIR） ◼ 10.4 数字化医院中的图像存档与通信系统 ◼ 10.5 PHOTOSHOP图像处理软件简介

10.1图像处理在数字水印上的应用 1011概述 ■10.12数字水印的衡量标准 10.13数字水印的分类 ■10.1.4实现数字水印的一般步骤 ■1015图像水印举例

10.1 图像处理在数字水印上的应用 ◼10.1.1 概述 ◼10.1.2 数字水印的衡量标准 ◼10.1.3 数字水印的分类 ◼10.1.4 实现数字水印的一般步骤 ◼10.1.5 图像水印举例

10.1.1概述 多媒体技术已被广泛应用,需要进行加密、认证 和版权保护的声像数据也越来越多。 ·如果对数字化的声像数据也采用密码加密方式, 则其本身的数字信号属性就被忽略了。 用各种信号处理方法对声像数据进行隐藏加密, 并将该技术用于制作多媒体的“数字水印 ·数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向

10.1.1 概述 • 多媒体技术已被广泛应用，需要进行加密、认证 和版权保护的声像数据也越来越多。 • 如果对数字化的声像数据也采用密码加密方式， 则其本身的数字信号属性就被忽略了。 • 用各种信号处理方法对声像数据进行隐藏加密， 并将该技术用于制作多媒体的“数字水印”。 • 数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向

1011数字水印的衡量标准 (1)不可见性 在数字作品中嵌入水印不会引起明显的降质,并且不 易被察觉。 (2)鲁棒性 在经历多种无意或有意的信号处理过程后,数字水印 仍能保持完整性或仍能被准确鉴别。 处理过程包括信道噪声、滤浪、数模与模澂转换、重 采样、剪切、位移、尺度变化以及有损压缩编码等

10.1.1 数字水印的衡量标准 • （1）不可见性 – 在数字作品中嵌入水印不会引起明显的降质，并且不 易被察觉。 • （2）鲁棒性 – 在经历多种无意或有意的信号处理过程后，数字水印 仍能保持完整性或仍能被准确鉴别。 – 处理过程包括信道噪声、滤波、数/模与模/数转换、重 采样、剪切、位移、尺度变化以及有损压缩编码等

10.1.3数字水印的分粪 (1)按水印的特性分 鲁棒数字水印和脆弱数字水印 (2)按水印的检测过程分 明文水印和盲水印 (3)按数字水印的内容分 有意义水印和无意义水印 (4)按数字水印的隐藏位置分 时(空)坷漖数印、频域水印、时频漖数字水印等

10.1.3 数字水印的分类 • （1）按水印的特性分 – 鲁棒数字水印和脆弱数字水印 • （2）按水印的检测过程分 – 明文水印和盲水印 • （3）按数字水印的内容分 – 有意义水印和无意义水印 • （4）按数字水印的隐藏位置分 – 时（空）域数印、频域水印、时频域数字水印等

10.14实现數字水印的一般步骤 三个阶段: 嵌入过程、传播过程和抽取过程。 嵌入和抽取是相互对应的,即不同的嵌入方法对 应着不同的抽取方法。 水印方案的提出要充分考虑到数字产品在传播过 程中会受到怎样的干扰 这些干扰可能是天然的,比如信道噪声;也可能是人 为的,比如恶意的篡改数字产品。 在嵌入之前,要对嵌入载体作一些预处理或变换, 同样抽取水印也需要作相同的工作

10.1.4 实现数字水印的一般步骤 • 三个阶段： – 嵌入过程、传播过程和抽取过程。 • 嵌入和抽取是相互对应的，即不同的嵌入方法对 应着不同的抽取方法。 • 水印方案的提出要充分考虑到数字产品在传播过 程中会受到怎样的干扰 – 这些干扰可能是天然的，比如信道噪声；也可能是人 为的，比如恶意的篡改数字产品。 • 在嵌入之前，要对嵌入载体作一些预处理或变换， 同样抽取水印也需要作相同的工作

图10.1水印的嵌入和提取流程 水印数据 待加入 水印的处理或变嵌入水 眠入 附带水 加入水 逆变换 图像 印位置 印信息 印图像 (a)嵌入流程 加入水 嵌入水 预处理或变换 是取 水印 印图像 印位置 数据 (b)提取流程

图10.1 水印的嵌入和提取流程

10.1.5圈像水印举例 1.LSB方法 任何一幅图片都具备一定的容噪性,像素数据的 最低有效位(LSB)对人眼的视觉影响很小,秘 密信息就隐藏在图像每一个像素的最低位或次低 位,实现不可见性。 256色灰度图像每个像素值占8bit,其第8位就是最低有 效位。 把水印分别嵌入到图像像素的不同位,越低位嵌 入,人眼越难识别

10.1.5 图像水印举例 • 1．LSB方法 • 任何一幅图片都具备一定的容噪性，像素数据的 最低有效位（LSB）对人眼的视觉影响很小，秘 密信息就隐藏在图像每一个像素的最低位或次低 位，实现不可见性。 – 256色灰度图像每个像素值占8 bit，其第8位就是最低有 效位。 • 把水印分别嵌入到图像像素的不同位，越低位嵌 入，人眼越难识别

图10.2用LSB方法嵌入水印 =鼠 (a)原始图像 (b)水印图像 (c)嵌入在第8位(d)嵌入在第7位 (e)嵌入在第6位(f嵌入在第5位(g)入在第4位

图10.2 用LSB方法嵌入水印

2.在DCT域嵌入水印 先计算DCT,然后将水印叠加到DCT域中幅值最 大的前k系数上(不包括直流分量),通常为图像的 低频分量。 若DCT系数的前k个最大分量表示为D={4} (i=1~k),水印服从高斯分布的随机实数序列 W={w},那么水印的嵌入算法为 Did;(+awi (10.1) 用新的系数做反变换得到水印图像l 解码函数则分别计算原始图像和水印图像的离 散余弦变换,并相减得到水印估计W,再和原始 水印做相关检验以确定水印的存在与否

• 2．在DCT域嵌入水印 • 先计算DCT，然后将水印叠加到DCT域中幅值最 大的前k系数上(不包括直流分量)，通常为图像的 低频分量。 • 若DCT系数的前k个最大分量表示为D={di } （i=1~k），水印服从高斯分布的随机实数序列 W={wi }，那么水印的嵌入算法为 • Di=di (1+αwi ) （10.1） • 用新的系数做反变换得到水印图像IW。 • 解码函数则分别计算原始图像I和水印图像IW的离 散余弦变换，并相减得到水印估计W*，再和原始 水印做相关检验以确定水印的存在与否