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公开(公告)号：CN111311473A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010070798.2
申请日：2020-01-21
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及一种数字图像隐写方法，包括：对载体图像进行小波变换，依次对小波小波变换后的载体图像的HH波段图像、HL波段图像和LH波段图像进行边缘块检测，当所有边缘块的嵌入总容量足够秘密信息嵌入时，则依次将秘密信息嵌入到HH波段图像、HL波段图像和LH波段图像的边缘块中，得到嵌入秘密信息后的新的波段图像，最后进行小波反变换处理，则得到载密图像。还公开了一种秘密信息提取方法。利用人类视觉系统对低频带的微小改变比较敏感而对高频带的不敏感性，提高了图像隐写的鲁棒性，具有较好的无感知性；利用人眼对载体图像边缘处的变化不敏感性对边缘块进行检测，从而将秘密信息嵌入到满足条件的边缘块中，提高了图像隐写的安全性。
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公开(公告)号：CN108765246A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810285951.6
申请日：2018-04-03
Applicant: 宁波大学
CPC classification number: G06T7/41 , G06T1/0007 , G06T7/40
Abstract: 本发明一种隐写系统的载体图像的选择方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一、选定图像的十维特征参数；步骤二、对图像的均值、方差、熵、纹理复杂度、图像最低位平面复杂度LSBofα、图像各个位平面复杂度平面值AVEofα，这六个特征参量归一化处理；步骤三、对直方图平滑度hsmoo、直方图的最大振荡系数hmaxoc、直方图的最大值hmax、图像最低位平面比特流0/1偏差率Derate，这四个特征参数作分段归一化处理；步骤四、提取待选载体图像的十维特征参数，并画出它的特征雷达图，步骤五、根据多副待选载体图像的特征雷达图，选择合适的待选载体图像为隐写系统的载体图像。与现有技术相比，本发明的优点在于：通过对图像的雷达图的分布与形状判断能快速准确合适的载体图像。
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公开(公告)号：CN108765246B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201810285951.6
申请日：2018-04-03
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明一种隐写系统的载体图像的选择方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一、选定图像的十维特征参数；步骤二、对图像的均值、方差、熵、纹理复杂度、图像最低位平面复杂度LSBofα、图像各个位平面复杂度平面值AVEofα，这六个特征参量归一化处理；步骤三、对直方图平滑度hsmoo、直方图的最大振荡系数hmaxoc、直方图的最大值hmax、图像最低位平面比特流0/1偏差率Derate，这四个特征参数作分段归一化处理；步骤四、提取待选载体图像的十维特征参数，并画出它的特征雷达图，步骤五、根据多副待选载体图像的特征雷达图，选择合适的待选载体图像为隐写系统的载体图像。与现有技术相比，本发明的优点在于：通过对图像的雷达图的分布与形状判断能快速准确合适的载体图像。
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公开(公告)号：CN109658322A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811508099.0
申请日：2018-12-11
Applicant: 宁波大学
Abstract: 一种大容量图像隐写方法，包括：对载体图像进行置乱处理；将置乱后的图像划分成N*N的子块并进行DCT变换；对每个DCT块进行分类，选定嵌入块；对每个嵌入块的DCT系数Z字形扫描后得到的矩阵中提取出选定位置的元素值，得到系数矩阵；在Q表Z字形扫描后得到的矩阵中提取出与选定位置相同的元素值，组成量化矩阵；通过量化矩阵计算划分矩阵和块容量；将秘密信息的比特流按照块容量划分；对划分后的比特流计算嵌入矩阵；计算新的系数矩阵；使用新的系数矩阵中的元素值替换DCT系数，且进行Z字形扫描的逆操作，得到新的DCT系数；对每个子块进行DCT反变换后再进行反置乱处理。还公开了秘密信提取方法。图像复杂度高且嵌入容量大。
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公开(公告)号：CN109785221A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910026881.7
申请日：2019-01-11
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及一种数字图像隐写方法，用于将二进制的秘密消息S嵌入大小为M×N的原始载体图像Gc中，其特征在于：先计算秘密消息的隐写进制B；将原始载体图像Gc分成连续的互不重叠的三像素组序列Q；将二进制的秘密消息S转换成B进制的秘密消息SB；从三像素组序列Q中按照顺序取出一组数据；从B进制的秘密消息SB中按照顺序取出一位秘密数据dB；确定三维空间点(x，y，z)的候选像素值领域集ΦB(x，y，z)，及参数k1和k2：搜索候选像素值领域集ΦB(x，y，z)找到(x′，y′，z′)，满足f(x′，y′，z′)＝dB；用(x′，y′，z′)替换三像素组序列Q中(x，y，z)，完成秘密数据dB的隐写嵌入；与现有技术相比，本发明的优点在于：能够获得更小的均方误差，能有效提高隐写图像的不可感知性和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111311473B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010070798.2
申请日：2020-01-21
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及一种数字图像隐写方法，包括：对载体图像进行小波变换，依次对小波小波变换后的载体图像的HH波段图像、HL波段图像和LH波段图像进行边缘块检测，当所有边缘块的嵌入总容量足够秘密信息嵌入时，则依次将秘密信息嵌入到HH波段图像、HL波段图像和LH波段图像的边缘块中，得到嵌入秘密信息后的新的波段图像，最后进行小波反变换处理，则得到载密图像。还公开了一种秘密信息提取方法。利用人类视觉系统对低频带的微小改变比较敏感而对高频带的不敏感性，提高了图像隐写的鲁棒性，具有较好的无感知性；利用人眼对载体图像边缘处的变化不敏感性对边缘块进行检测，从而将秘密信息嵌入到满足条件的边缘块中，提高了图像隐写的安全性。
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公开(公告)号：CN109785221B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201910026881.7
申请日：2019-01-11
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及一种数字图像隐写方法，用于将二进制的秘密消息S嵌入大小为M×N的原始载体图像Gc中，其特征在于：先计算秘密消息的隐写进制B；将原始载体图像Gc分成连续的互不重叠的三像素组序列Q；将二进制的秘密消息S转换成B进制的秘密消息SB；从三像素组序列Q中按照顺序取出一组数据；从B进制的秘密消息SB中按照顺序取出一位秘密数据dB；确定三维空间点(x，y，z)的候选像素值领域集ΦB(x，y，z)，及参数k1和k2：搜索候选像素值领域集ΦB(x，y，z)找到(x′，y′，z′)，满足f(x′，y′，z′)＝dB；用(x′，y′，z′)替换三像素组序列Q中(x，y，z)，完成秘密数据dB的隐写嵌入；与现有技术相比，本发明的优点在于：能够获得更小的均方误差，能有效提高隐写图像的不可感知性和安全性。
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公开(公告)号：CN109658322B
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201811508099.0
申请日：2018-12-11
Applicant: 宁波大学
Abstract: 一种大容量图像隐写方法，包括：对载体图像进行置乱处理；将置乱后的图像划分成N*N的子块并进行DCT变换；对每个DCT块进行分类，选定嵌入块；对每个嵌入块的DCT系数Z字形扫描后得到的矩阵中提取出选定位置的元素值，得到系数矩阵；在Q表Z字形扫描后得到的矩阵中提取出与选定位置相同的元素值，组成量化矩阵；通过量化矩阵计算划分矩阵和块容量；将秘密信息的比特流按照块容量划分；对划分后的比特流计算嵌入矩阵；计算新的系数矩阵；使用新的系数矩阵中的元素值替换DCT系数，且进行Z字形扫描的逆操作，得到新的DCT系数；对每个子块进行DCT反变换后再进行反置乱处理。还公开了秘密信提取方法。图像复杂度高且嵌入容量大。
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公开(公告)号：CN107834983B
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201710998269.7
申请日：2017-10-18
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于云平台的数字预失真线性化参数提取方法，数字预失真硬件平台包括矢量信号发生器、功率放大器、频谱分析仪、衰减器、耦合器和负载，矢量信号发生器和功率放大器连接，衰减器和耦合器连接，耦合器分别与频谱分析仪和负载连接，云平台包括测量服务器和多个数据库，每个数据库分别与多个测量服务器连接，多个测量服务器分别与应用服务器连接，应用服务器通过互联网与和客户终端连接，测量服务器分别与矢量信号发生器和频谱分析仪连接；优点是可以降低硬件使用成本，成本较低，有效提高数字预失真线性化效率，且能满足多功放并发请求数字预失真线性化的处理需求。
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公开(公告)号：CN107834983A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201710998269.7
申请日：2017-10-18
Applicant: 宁波大学
CPC classification number: H03F1/3247 , H04L67/12
Abstract: 本发明公开了一种基于云平台的数字预失真线性化参数提取方法，数字预失真硬件平台包括矢量信号发生器、功率放大器、频谱分析仪、衰减器、耦合器和负载，矢量信号发生器和功率放大器连接，衰减器和耦合器连接，耦合器分别与频谱分析仪和负载连接，云平台包括测量服务器和多个数据库，每个数据库分别与多个测量服务器连接，多个测量服务器分别与应用服务器连接，应用服务器通过互联网与和客户终端连接，测量服务器分别与矢量信号发生器和频谱分析仪连接；优点是可以降低硬件使用成本，成本较低，有效提高数字预失真线性化效率，且能满足多功放并发请求数字预失真线性化的处理需求。
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