图像感兴趣区域的特征表示与内容保护研究

This project will investigate feature computation and feature representation of image region of interest, and image protection based on feature data hiding. We will establish the model of dynamic feature extraction, determine relation between feature data size and control parameters, and extract optimum features from image region of interest in terms of the given feature data size. We will apply pattern recognition techniques to developing new image feature matching algorithms, find the feature relations such as translation, rotation and symmetry, and obtain image properties. To reduce data storage, we will exploit presentation methods of data structure and digital image to describe feature data and their properties. We will design compressed images based lossless data hiding algorithms with high capacity, embed those features in image region of interest into digital image, and establish new theory and methods of image protection based on information hiding. We will also research new theory and methods of image restoration based on reliable feature data. When digital images are attacked by noise, malicious tamper or other operations, we will extract reliable feature data by lossless data hiding algorithm, exploit the extracted data to restore images, and then improve visual quality of digital images. The project will provide new theory and methods of image processing and be significant to digital media security.

项目主要研究图像感兴趣区域的特征计算、特征表示和基于特征信息隐藏的图像保护。通过建立动态特征提取模型，确定特征数据量与控制参数之间的关系，根据给定的特征数据量计算图像感兴趣区域的最优特征数据。应用模式匹配技术研究图像特征自身的匹配算法，根据匹配结果确定图像特征之间的平移、旋转和对称等关系，从而获得图像本身的性质。应用数据结构和图像的表示方法描述特征数据和性质，减少特征数据的存储容量。研究基于压缩图像的大容量无损信息隐藏算法，将图像感兴趣区域的特征数据隐藏在图像中，建立基于信息隐藏的图像保护理论和方法，实现对图像信息的安全保护。研究基于有效特征信息的图像恢复算法，当图像被噪声和篡改等因素破坏时，利用无损隐藏算法得到有效特征信息，建立基于特征信息的图像恢复理论和方法，有效恢复图像，改善和提高图像视觉质量。项目研究为图像处理提供新的理论和方法，对数字媒体的安全具有重要作用。

图像在传输过程中容易被截获篡改破坏，因此图像信息安全已成为亟待解决的一个重要问题。信息隐藏技术作为一种信息安全保护手段，在信息安全领域具有重要作用。项目主要对特征计算、特征表示和基于信息隐藏的特征保护等内容进行研究，为信息安全提供新方法。. 在特征计算方面，建立了特征点匹配模型，实现了基于平移、旋转和伸缩变换的点模式匹配算法；应用图像的特征点结合平移旋转与反射变换匹配模型，可检测图像的对称轴；建立了基于全局对比和频域的图像显著性区域提取模型，可高效准确的获得图像感兴趣区域；研究了图像感知特征提取，提出基于Canny算子、颜色向量角、DWT等技术的图像哈希系列算法，可用于图像认证和图像检索等。研究图像的特征表示方法，应用回溯算法建立了图像最大平滑区域的计算模型，完成了感兴趣区域、平滑区域、纹理区域的特征数据表示方法。研究基于信息隐藏的特征保护方法，提出了基于抛物线插值和加密图像的大容量信息隐藏算法，基于预测差值的可逆信息隐藏算法，应用这些方法进行信息隐藏时载密图像质量好，隐藏容量大；建立了多备份的信息隐藏的模型，实现多备份隐藏算法，该方法具有较好的抗剪切和噪声能力。以图像平滑区域和感兴趣区域作为图像的特征内容，将这些特征内容的表示数据隐藏在图像中，实现对图像的保护，具有较好的效果。研究隐藏图像恢复方法，建立基于多方向窗口隐藏图像恢复方法和统计插补的隐藏图像恢复模型，提出基于分类的隐藏图像恢复算法。当图像信息被破坏时，应用这些方法可对图像信息进行恢复，提高数据的安全性。. 图像特征作为图像重要组成部分，应用信息隐藏算法将特征数据隐藏在图像中，实现对重要信息的保护，这些研究为信息安全提供新的手段，具有重要的科学意义。