基于增强型生物启发模型的水印图像质量评价

现有研究中人们更关注于数字水印方法的设计，而忽略了对水印系统的基本性能进行合理评价，这严重制约了数字水印技术的发展和完善。对于图像水印，鲁棒性评价已经取得了显著进展，不可见性评价仍以PSNR为主，但该值不能反映人眼的主观感受，具有很大的局限性。为此，本项目研究基于增强型生物启发模型的水印图像质量评价，探索符合人类视觉感知特性的增强型生物启发模型EBIM的构建方法，并利用该模型分析水印嵌入造成的图像降质，设计与主观感受一致的客观质量评价测度并指导水印的合理嵌入；针对现有客观质量评价测度对几何攻击缺乏准确性的问题，提出基于几何失真水印图像的特征提取与测度综合方法，通过EBIM模型分析几何攻击对水印图像造成的视觉失真，联合多个局部测度和一个全局测度对几何失真水印图像进行客观质量评价。该项目的研究将成为数字水印系统性能评价的有效工具，对推动数字水印和图像质量评估的发展和实用化进程具有重要意义。

网络环境下多媒体内容的无序、不可控、内容虚假等安全问题日益突出，亟需研究网络环境下的版权保护、安全分发等的新机制、新方法；另一方面，网络环境下多媒体数据呈现高维、多源、异构等新特征，利用传统信息检索很难实现认证取证、篡改溯源。为此，在国家自然科学基金的资助下，本人重点研究了多媒体内容安全与信息检索，内容涉及鲁棒图像水印、可逆信息隐藏、图像取证、质量评价、大规模视觉检索及重排序、图像超分辨率重建等方面。..在国家自然科学基金的支持下，累计已发表论文18篇，其中国际知名学术刊物7篇，国际知名学术会议5篇；申请国家发明专利10项、软件著作权1项；获得省部级科研奖励1项。在项目实施过程中，申请人获得“陕西省青年科技新星”称号，入选“教育部新世纪优秀人才支持计划”。此外，在人才培养方面，培养博士生3人，硕士生14人。