數(shù)字圖像和互聯(lián)網(wǎng)

中國石油大學(xué)（華東）信控學(xué)院第十二章數(shù)字圖像與互聯(lián)網(wǎng)1第十二章數(shù)字圖像與互聯(lián)網(wǎng)12.1基于互聯(lián)網(wǎng)的圖像系統(tǒng)12.2面向圖像檢索的內(nèi)容匹配12.3面向版權(quán)保護(hù)的數(shù)字水印212.1基于互聯(lián)網(wǎng)的圖像系統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)圖像系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)圖像系統(tǒng)的研究方向解決圖像數(shù)據(jù)大與網(wǎng)絡(luò)帶寬窄的問題與信息安全、版權(quán)保護(hù)相關(guān)的圖像問題靜止、活動圖像的存儲與檢索的問題圖像創(chuàng)建圖像管理（Server）圖像訪問（瀏覽器）312.2面向圖像檢索的內(nèi)容匹配12.2.1內(nèi)容檢索與內(nèi)容匹配12.2.2內(nèi)容匹配的主要策略12.2.3內(nèi)容描述標(biāo)準(zhǔn)MPEG7412.2.1內(nèi)容檢索與內(nèi)容匹配問題的提出當(dāng)我們的數(shù)字圖像數(shù)量很多時（達(dá)到上千張、甚至上百萬張），如何快速有效地找到需要的數(shù)字圖像是一項有挑戰(zhàn)性的工作那么，如何利用計算機(jī)輔助檢索圖像呢？（與文本檢索不同，圖像與圖像之間的比較是一個復(fù)雜的問題）512.2.1內(nèi)容檢索與內(nèi)容匹配傳統(tǒng)的圖像檢索方法通過圖片的元數(shù)據(jù)或標(biāo)引文字進(jìn)行檢索例：圖像元數(shù)據(jù)寬度：210高度：172主題：玻璃瓶與草背景：淡灰內(nèi)容：6個有草的玻璃瓶 3個瓶有紅色液體 3個瓶有透明液體612.2.1內(nèi)容檢索與內(nèi)容匹配標(biāo)引文字的檢索的局限性是：圖片的標(biāo)引文字主要靠人工輸入。對大數(shù)據(jù)量的場合（如Web資源、數(shù)字圖書館等）應(yīng)用困難標(biāo)引文字無法精確完整的刻畫圖片內(nèi)容文字描述一維線性的媒體，而圖片是二維非線性的媒體生成或利用元數(shù)據(jù)的過程實(shí)質(zhì)是在兩種差異很大的媒體間的翻譯過程，有很大的隨意性和信息損失712.2.1內(nèi)容檢索與內(nèi)容匹配基于內(nèi)容的圖像檢索方法一圖勝千言，考慮繞過這些轉(zhuǎn)換（翻譯）過程直接利用圖片去檢索圖片，這就是基于內(nèi)容的檢索的出發(fā)點(diǎn)基于內(nèi)容的圖像檢索的英文縮寫：CBIRContent-BasedImageRetrieval90年代初，國際上就開始了對基于內(nèi)容的多媒體信息檢索方面的研究。812.2.1內(nèi)容檢索與內(nèi)容匹配大量原型系統(tǒng)已經(jīng)推出,技術(shù)正在逐步走向成熟，已經(jīng)出現(xiàn)一些商用系統(tǒng)。商用系統(tǒng)如：IBM的QBIC、 Virage的VIRImageEngine。原型系統(tǒng)如：UCB的BlobWorld（形狀）、 Stanford的系統(tǒng)（顏色）。檢索效果仍需改進(jìn)。912.2.1內(nèi)容檢索與內(nèi)容匹配圖片輸入模塊…查詢處理模塊特征匹配模塊數(shù)字圖像庫特征索引庫基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)結(jié)構(gòu)特征提取模塊10內(nèi)內(nèi)容容檢檢索索與與內(nèi)內(nèi)容容匹匹配配基1）利用圖片樣本檢索（QueryByExample）可以由用戶準(zhǔn)備圖片樣本可以在圖片庫中瀏覽系統(tǒng)給出各類代表圖像從系統(tǒng)中隨機(jī)抽取（檢索是一個逐步求精的過程）1112.22））利利用用草3）利用圖像特征模板檢索如顏色特征模板，指定各種顏色的比率等。4）以上方式結(jié)合先用草圖或指定特征獲取圖片樣本，再用圖片樣本檢索12內(nèi)內(nèi)容容匹匹配配的的主主要要顏色色特特紋理特征匹配形狀特征匹配13內(nèi)內(nèi)容容匹顏色色特特征征匹匹配配基本本原原理理：：顏色色具具有有一一定定的的穩(wěn)穩(wěn)定定性性。。在在許許多多情情況況下下,顏色色是是描描述述一一幅幅圖圖像像最最簡簡便 用圖像的顏色信息作為圖像之間進(jìn)行匹配的特征依據(jù)。14顏色色比比率率匹匹配配舉舉例例：：從從1萬萬張張圖圖片片中中檢檢索索的的結(jié)結(jié)果果15顏色色16內(nèi)內(nèi)容容匹匹配配的的主主要要策策略略紋理理特特征征匹匹配配雖然圖像的紋理特征在局部區(qū)域內(nèi)可能沒有規(guī)則,但在整體上卻往往呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性。紋理特征主要由紋理的均勻度對比度方向的特征量表示17內(nèi)內(nèi)容容匹匹配配的的主主要要策策略略紋理理特特征征匹匹配配基本本原原理均勻度反映紋理的尺寸

18內(nèi)內(nèi)容容匹匹配配的的紋理理特特征征匹匹配配基本本原原理理：：對比度度反映映紋理理的清晰度19內(nèi)內(nèi)容容匹配基本原理：方向反映實(shí)體是否有規(guī)則的方向性。20內(nèi)內(nèi)容容匹配配的主主要策策略紋理特特征匹匹配常用的的匹配配方法法有：：基于傳傳統(tǒng)數(shù)數(shù)學(xué)模模型的的共生生矩陣陣法紋理譜分析法K-L變換法小波方法21紋理特特征匹匹配舉舉例：：從1萬張張圖片片中檢檢索的的結(jié)果果22紋理特特征匹匹配舉舉例：：從1萬張張圖片片中檢檢索的的結(jié)果果23內(nèi)內(nèi)容容匹配配的主主要策策略基本原理形狀是刻劃物體的本質(zhì)特征之一,可以針對面積(可用象素點(diǎn)的個數(shù)計算)、環(huán)形性(即周長*周長/面積,周長也用象素點(diǎn)的個數(shù)表示)、主軸方向、偏心率、圓形率、連通性、正切角等形狀特征進(jìn)行匹配。形狀檢索主要有兩種方法1）針對圖像邊緣輪廓線進(jìn)行的檢索2）針對圖形矢量特征進(jìn)行的檢索2412MPEG-7的基本本思想想MPMPEG-7的范圍不包括特征提取和檢索引擎，目的是留有競爭的余地MPEG-7不是基于像素的壓縮標(biāo)準(zhǔn)，不是要取代已有標(biāo)準(zhǔn)2512.3面面向向版權(quán)權(quán)保護(hù)護(hù)的數(shù)數(shù)字水水印數(shù)數(shù)字字水印印的基基本概概述數(shù)數(shù)字字水印印技術(shù)術(shù)的特特性數(shù)數(shù)字字水印印的典典型算算法26數(shù)數(shù)字字水印印的基基本概概述問題的的提出出隨著因因特網(wǎng)網(wǎng)在這些作品的版權(quán)保護(hù)就成為一個迫切而又比較困難的問題數(shù)字水?。╠igitalwatermarking)是解決這一問題的有效辦法27數(shù)數(shù)字字水印印的基基本概概述如何通通過數(shù)數(shù)字水水印實(shí)實(shí)現(xiàn)版定義：通過在原始數(shù)據(jù)中嵌入秘密信息——水印(watermark)來證實(shí)該數(shù)據(jù)的所有權(quán)。形式：這種被嵌入的水印可以是一段文字、標(biāo)識、序列號、其他圖像等，而且水印通常是不可見或不可察的，它與原始數(shù)據(jù)緊密結(jié)合，并隱藏其中，成為源數(shù)據(jù)不可分離的一部分。特性：水印信息應(yīng)該能夠在經(jīng)歷了某些不破壞原始數(shù)據(jù)的操作（如壓縮等）后仍然保存下來。28數(shù)數(shù)字字水印印的基基本概概述密鑰載體數(shù)數(shù)據(jù)數(shù)字水水印系系統(tǒng)模模型水印信信號嵌嵌入水印載體數(shù)據(jù)水印信息水印嵌入算法29數(shù)數(shù)字字水印印的基基本概概述密鑰載體數(shù)數(shù)據(jù)數(shù)字水水印系系統(tǒng)模模型水印信信號嵌嵌入水印載載體數(shù)據(jù)水印信息水印嵌嵌入算法30數(shù)數(shù)字字水印印的基基本概概述數(shù)字水水印系系統(tǒng)模模型水印信信號的的恢復(fù)復(fù)密鑰原始載載體數(shù)據(jù)水印信息水印提取取算法水印載體體數(shù)據(jù)31數(shù)數(shù)字水水印的基基本概述述原始水印信息息數(shù)字水印印系統(tǒng)模模型水印信號號的檢測測密鑰原始載體體數(shù)據(jù)水印信息水印提取取算法水印載體體數(shù)據(jù)水印檢測32數(shù)數(shù)字水水印的基基本概述述水印技術(shù)術(shù)與信息息隱藏技水印技術(shù)是信息隱藏技術(shù)的一個分支水印技術(shù)和信息隱藏技術(shù)的差異：如果隱藏的信息被破壞，對于信息隱藏技術(shù)而言，因?yàn)槊孛苄畔⒉⑽葱孤到y(tǒng)可以認(rèn)為是安全的；但對于數(shù)字水印系統(tǒng)來說，隱藏信息的丟失，意味著版權(quán)信息的丟失，從而失去了版權(quán)保護(hù)的功能，因此，這樣的系統(tǒng)是失敗的。33數(shù)數(shù)字水水印技術(shù)術(shù)的技術(shù)術(shù)特性魯棒性(robustness)指不會因因?yàn)閳D像像文件的的某些改改動而導(dǎo)導(dǎo)致隱藏藏信息丟丟失的能能力。其不可檢測性(undetectability)指隱藏載體與原始數(shù)據(jù)具有一致的特性。如具有一致的統(tǒng)計噪聲分布等，以便使非法攔截者無法判斷是否有隱蔽信息34數(shù)數(shù)字水水印技術(shù)術(shù)的技術(shù)術(shù)特性透明性(invisibility)利用人類類視覺系系統(tǒng)屬性性，經(jīng)過過一系列列隱藏處處理，使使目標(biāo)數(shù)數(shù)據(jù)沒有有明顯的的質(zhì)量下下降的同同時，隱隱藏的數(shù)數(shù)據(jù)不會會被發(fā)現(xiàn)現(xiàn)安全性(security)指隱藏算算法有較較強(qiáng)的抗抗攻擊能能力，即即它能夠夠承受一一定程度度的人為攻擊擊，而使隱隱藏信息息不會被被破壞。。3512.3.2數(shù)字水印印技術(shù)的技術(shù)術(shù)特性自恢復(fù)性由于經(jīng)過一些些操作或變換換后，可能會會使原圖產(chǎn)生生較大的破壞壞，如果只從從留下的片段段數(shù)據(jù)，仍能能恢復(fù)隱藏信信號，而且恢恢復(fù)過程不需需要宿主信號號，我們就說說這樣的算法法具有自恢復(fù)復(fù)性。高通濾波直直方圖均均衡化銳銳化處理3612.3.2數(shù)字水印印技術(shù)的技術(shù)術(shù)特性自恢復(fù)性平滑處理JPEG壓縮JPEG2000壓壓縮3712.3.2數(shù)字水印印技術(shù)的技術(shù)術(shù)特性裁剪對水印的的影響3812.3.3數(shù)字水印印的典型算法法空域算法早期的數(shù)字水水印算法以空空域算法為主主。空域算法通常常比較簡單，，運(yùn)算量小。。缺點(diǎn)是抵抗抗攻擊的能力力往往會比較較弱。Schyndel算法是是空域算法（（Schyndel算法法是Schyndel等等人在1994年提出，，就數(shù)字水印印技術(shù)領(lǐng)域而而言，它可以以說是具有一一定程度的始始祖意義）3912.3.3數(shù)字水印印的典型算法法Schyndel算法：：首先把一個密密鑰輸入到一一個m-序列列發(fā)生器來產(chǎn)產(chǎn)生水印信號號，然后此m-序列被重重新排列成2維水印信號號，并按象素素點(diǎn)逐一插入入到原始圖像像象素值的最最低位。由于水印信號號被安排在最最低位，因此此可以滿足不不可見性。人4012.3.3數(shù)字字水印的典典型算法頻域算法：：把源數(shù)據(jù)經(jīng)經(jīng)過某種變變換（例如如DCT變變換）之后后，對頻域域數(shù)據(jù)嵌入入水印信息息。頻域算法通通常比較復(fù)復(fù)雜，運(yùn)算算量大。但但抵抗攻擊擊的能力往往往會強(qiáng)一一些。目前比較主主流的頻域域算法包括括DCT域域數(shù)字水印印算法、小小波域數(shù)字字水印算法法等。4112.3.3數(shù)字字水印的典典型算法DCT域數(shù)數(shù)字水印算算法添加水印的的算法首先把圖像像分成8××8的不重重疊象素塊塊對每塊數(shù)據(jù)據(jù)做DCT變換，得得到DCT系數(shù)組由密碼控制制選擇一些些DCT系系數(shù)，對這這些系數(shù)進(jìn)進(jìn)行微小變變換以滿足足特定的關(guān)關(guān)系。4212.3.3數(shù)字字水印的典典型算法DCT域數(shù)數(shù)字水印算算法提取水印的的算法