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依据HVS的改进Bandelet变换域图像数字水印
图像数字水印 人类视觉系统（HVS） Bandelet变换 角度方向 奇偶量化
2010/3/15
提出了一种新颖的基于第二代Bandelet变换域的有意义鲁棒性数字水印算法。第二代Bandelet变换是一种新兴的多尺度几何分析方法，能自适应地跟踪图像的几何正则方向。算法首先通过改进变换中的几何角度方向搜索方法降低了运算量，提高了变换速度。依据HVS（Human Visual System）关于人眼对图像的纹理和边缘变换不敏感的特性，选择表示几何方向、纹理、边缘特征的大幅值变换系数，利用奇偶量化...
图像质量的HVS评价方法
图像质量评价 人类视觉系统 峰值信噪比 平均意见得分
2010/2/21
在充分分析人类视觉系统（HVS）的亮度、纹理、边缘等特性，并给出相应的视觉特性计算模型后，提出一种结合HVS特性的加权峰值信噪比计算方法。实验结果表明该模型计算出的HVS值能充分反映人类视觉系统的屏蔽特性；该图像质量评价方法的评价结果与主观评价结果相一致，效果优于传统图像质量评价方法。
基于梯度及HVS特性的离焦模糊图像质量评价
图像质量评价 人眼视觉系统 梯度 离焦模糊图像
2010/8/31
在当前人眼视觉系统（HVS）特性研究的基础上提出基于梯度及HVS特性的离焦模糊图像质量评价模型（GVSSIM）。该模型利用Sobel边缘梯度算子提取图像的梯度信息，并根据人眼视觉特性进行视觉加权，得到新的结构相似性评价指标，进而获得图像质量评价指标。该方法与SSIM(图像结构相似度)评价模型相比，具有计算简单的特点，对离焦模糊图像的评价结果能更好地反映人眼视觉感受。
一种基于HVS的变换域数字水印算法
离散余弦变换 离散小波变换 人眼视觉特性 数字水印
2009/9/25
以离散余弦变换(DCT)、离散小波变换(DWT)、静态图像压缩编码为基础,依据人眼视觉特性(HVS),提出了一种将二维数字水印信息(灰度图像)经过压缩编码变换后,嵌入到经DWT和DCT变换的原始载体图像的数字水印算法.实验结果表明,此算法对叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、旋转变换等攻击均具有较好的鲁棒性.
基于HVS特性的图像自适应中值滤波算法
中值滤波 人类视觉系统 噪声检测 椒盐噪声
2009/8/19
通过考虑宿主图像亮度、纹理、边缘等特征，提出一种图像自适应中值滤波算法。该算法利用基于人眼视觉特性的临界噪声阈值确定噪声点，根据噪声密度自适应调整滤波窗口大小，采用改进的中值滤波对检测出的噪声点进行处理，从而在去除噪声的同时较好地保护图像细节。实验结果表明，该算法比传统中值滤波及其改进算法有更好的滤波性能，对于噪声污染严重的图像，滤波效果更好。
基于HVS模型的JPEG2000数字图像水印算法
算法 JPEG2000数字图像 HVS模型
2008/3/6
本文提出了一种基于HVS模型的JPEG2000数字图像水印算法，该算法根据计算原始图像嵌入水印的能力限制和数据量化方法进行水印的嵌入与提取。实验证明，该算法对于常用的图像处理方法以及JPEG2000编码在保持了较好质量的基础上有较强的鲁棒性。