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公开(公告)号：CN111242831B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202010066301.X
申请日：2020-01-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Zernike矩抗几何攻击的可逆鲁棒水印方法，该方法包括下述步骤：计算原始图像的Zernike矩，采用量化水印方法进行水印嵌入，处理Zernike正反变换过程中存在的失真信息并判断图像是否受到攻击；判定为图像未受到攻击时，采用可逆水印方法提取失真信息，利用该图像的Zernike矩提取量化水印并恢复原始图像；判定为图像受到攻击时，计算受到攻击后带有水印信息图像的Zernike矩，进行量化水印提取得到水印信息。本发明解决了Zernike矩变换过程存在大量累计误差而无法实现可逆鲁棒水印的问题，在未受到攻击时可以提取水印和恢复原始图像，在受到攻击时可以有效提取出水印，对几何攻击和常规信号处理有更强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN103050120B
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201210584103.8
申请日：2012-12-28
Applicant: 暨南大学
IPC: G10L19/018
Abstract: 本发明公开了一种大容量数字音频可逆水印处理方法，所述方法包括：1）通过计算机读取音频数据，再利用前后预测算法，将数字音频数据值转换为整数或非整数预测误差；2）利用兼容非整数预测误差扩展算法，先将信息嵌入到预测误差中，再根据嵌入信息后的预测误差得到新的音频数据；3）在接收音频数据端，对新的音频数据利用兼容非整数预测误差扩展算法的逆算法提取嵌入信息，并在提取后无损恢复原始音频数据。本发明的音频可逆水印处理方法能够有效地减小预测误差幅值，扩大嵌入容量，提出的可逆水印嵌入算法兼容非整数预测误差情况，扩大了算法的适用范围，使算法能更好地运用于数字音频信号处理的无损信息隐藏领域。
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公开(公告)号：CN103050120A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201210584103.8
申请日：2012-12-28
Applicant: 暨南大学
IPC: G10L19/018
Abstract: 本发明公开了一种大容量数字音频可逆水印处理方法，所述方法包括：1）通过计算机读取音频数据，再利用前后预测算法，将数字音频数据值转换为整数或非整数预测误差；2）利用兼容非整数预测误差扩展算法，先将信息嵌入到预测误差中，再根据嵌入信息后的预测误差得到新的音频数据；3）在接收音频数据端，对新的音频数据利用兼容非整数预测误差扩展算法的逆算法提取嵌入信息，并在提取后无损恢复原始音频数据。本发明的音频可逆水印处理方法能够有效地减小预测误差幅值，扩大嵌入容量，提出的可逆水印嵌入算法兼容非整数预测误差情况，扩大了算法的适用范围，使算法能更好地运用于数字音频信号处理的无损信息隐藏领域。
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公开(公告)号：CN111242830B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202010063965.0
申请日：2020-01-20
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于极谐变换的图像可逆鲁棒数据隐藏方法，该方法包括下述步骤：对图像I进行极谐正变换，进行可逆鲁棒数据隐藏嵌入，处理极谐正反变换过程中存在的变换失真并判断图像是否受到攻击；判定为图像未受到攻击时，采用可逆水印方法从图像提取失真信息，进行极谐变换及量化水印提取后恢复出原始图像；判定为图像受到攻击时，对受到攻击后的图像进行极谐正变换及量化水印提取，得到水印信息。本发明解决了极谐变换过程中存在的失真问题，利用极谐变换矩系数的特性，对几何攻击和常规信号处理有更强的鲁棒性，有效抵抗多种攻击。
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公开(公告)号：CN112801922B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110355102.5
申请日：2021-04-01
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种彩色图‑灰度图‑彩色图转换方法，该方法步骤包括彩色图像转换成灰度图像编码过程：对原始彩色图像进行RGB到Ycbcr的颜色空间转换得到亮度平面和两个色度平面，两个色度平面压缩后得到压缩后色度平面，其二进制码流作为水印信息嵌入亮度平面得到水印灰度图像；灰度图像重构彩色图像解码过程：在嵌入水印信息的灰度图像提取出压缩后色度平面的二进制码流，并根据二进制码流恢复两个色度平面，将亮度平面和两个色度平面进行Ycbcr到RGB的颜色空间转换，重构出彩色图像。本发明保存了更多颜色信息，重构时可得到失真很小或无失真的亮度平面，不仅能得到高质量的灰度图像，也能得到高质量的重构的彩色图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106205627B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201610559953.0
申请日：2016-07-14
Applicant: 暨南大学
IPC: G10L19/018
Abstract: 本发明公开的基于边信息预测和直方图平移的数字音频可逆水印算法，包含以下步骤：计算该段音频数据的预测系数以及该样本的预测值；将预测值和该样本值相减，得到预测误差，再根据边信息预测算法的两种形式，建立两个不同的直方图，然后将水印信息嵌入到预测误差，得到含水印的预测误差；将含水印预测误差嵌入到目前样本的下一个样本值，得到含水印的音频值；在接收端接收含水印的音频信号，然后将预测值和样本值做差，利用预测误差直方图平移特性，提取嵌入信号，无损恢复原始音频信号。本发明的算法，与原有的预测算法相比，提升了预测的性能，而且还将非因果与直方图平移结合起来，在低嵌入率的时候，本发明具有较好的嵌入性能和较低失真率。
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公开(公告)号：CN111242831A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010066301.X
申请日：2020-01-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Zernike矩抗几何攻击的可逆鲁棒水印方法，该方法包括下述步骤：计算原始图像的Zernike矩，采用量化水印方法进行水印嵌入，处理Zernike正反变换过程中存在的失真信息并判断图像是否受到攻击；判定为图像未受到攻击时，采用可逆水印方法提取失真信息，利用该图像的Zernike矩提取量化水印并恢复原始图像；判定为图像受到攻击时，计算受到攻击后带有水印信息图像的Zernike矩，进行量化水印提取得到水印信息。本发明解决了Zernike矩变换过程存在大量累计误差而无法实现可逆鲁棒水印的问题，在未受到攻击时可以提取水印和恢复原始图像，在受到攻击时可以有效提取出水印，对几何攻击和常规信号处理有更强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106205627A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610559953.0
申请日：2016-07-14
Applicant: 暨南大学
IPC: G10L19/018
Abstract: 本发明公开的基于边信息预测和直方图平移的数字音频可逆水印算法，包含以下步骤：计算该段音频数据的预测系数以及该样本的预测值；将预测值和该样本值相减，得到预测误差，再根据边信息预测算法的两种形式，建立两个不同的直方图，然后将水印信息嵌入到预测误差，得到含水印的预测误差；将含水印预测误差嵌入到目前样本的下一个样本值，得到含水印的音频值；在接收端接收含水印的音频信号，然后将预测值和样本值做差，利用预测误差直方图平移特性，提取嵌入信号，无损恢复原始音频信号。本发明的算法，与原有的预测算法相比，提升了预测的性能，而且还将非因果与直方图平移结合起来，在低嵌入率的时候，本发明具有较好的嵌入性能和较低失真率。
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公开(公告)号：CN112598577B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202011552248.0
申请日：2020-12-24
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了基于错位采样的图像插值方法、系统及存储介质，方法包括以下步骤：对原始图像采用错位下采样；将下采样图像中每个像素恢复到原始图像的采样位置；对未知像素采用双线性插值方法或双三次插值方法重构图像；所述双线性插值方法分为两轮进行插值，第一轮，未知像素由三个相邻的已知像素使用双线性插值方法进行预测，第二轮，剩余的未知像素由竖直和水平方向的四个已知像素预测得到；所述双三次插值方法为未知像素由20个相邻像素使用双三次插值方法预测得到；本发明提出了基于错位采样的双线性插值法和双三次插值法，对比传统的基于直接采样的双线性插值与双三次插值，对采样模型进行改变，使得重构图像得到更好的效果与质量。
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公开(公告)号：CN111242830A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010063965.0
申请日：2020-01-20
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于极谐变换的图像可逆鲁棒数据隐藏方法，该方法包括下述步骤：对图像I进行极谐正变换，进行可逆鲁棒数据隐藏嵌入，处理极谐正反变换过程中存在的变换失真并判断图像是否受到攻击；判定为图像未受到攻击时，采用可逆水印方法从图像提取失真信息，进行极谐变换及量化水印提取后恢复出原始图像；判定为图像受到攻击时，对受到攻击后的图像进行极谐正变换及量化水印提取，得到水印信息。本发明解决了极谐变换过程中存在的失真问题，利用极谐变换矩系数的特性，对几何攻击和常规信号处理有更强的鲁棒性，有效抵抗多种攻击。
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