浮水印和抽樣原理解析課件

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1、,*,按一下以編輯母片標(biāo)題樣式,按一下以編輯母片,第二層,第三層,第四層,第五層,按一下以編輯母片標(biāo)題樣式,按一下以編輯母片,第二層,第三層,第四層,第五層,*,1,第一章光、影像,、浮水印,和抽樣原理,1第一章光、影像、浮水印和抽樣原理,2,1.2 光與顏色,1.3 人眼與照像機的關(guān)係,1.4 彩色模式的轉(zhuǎn)換,-,RGB、YIQ、HSV,和,YUV,1.5 隱像術(shù)與浮水印,1.6 人臉的定位應(yīng)用,1.7 影像抽樣原理,1.9 作業(yè),1.5.1,影像的位元平面剖析,1.5.2,基本原理,1.6.1,形態(tài)學(xué),1.6.2,離散餘弦轉(zhuǎn)換,1.7.1,傅利葉轉(zhuǎn)換,1.7.2,避免混疊效應(yīng),1.1 前言

2、,21.2 光與顏色1.5.1 影像的位元平面剖析1.5.2,3,光,(,Light),是一種粒子，也是一種波。人的眼睛只能看到可見光的部份，卻不能看見,頻率,(,Frequency),低於可見光的紅外線和微波，也無法看見頻率高於可見光的紫外線和加瑪射線。,在影像處理中，像素的,亮度,(,Brightness),和頻率的關(guān)係，如圖1.,2.1,所示。低頻率的紅光和高頻率的紫光的亮度都不如比較中間頻率的黃綠光來的強。,1.2,光與顏色,圖1.,2.1,亮度與頻率的關(guān)係,紅光波長：,紫光波長：,3光(Light)是一種粒子，也是一種波。人的眼睛只能看到可,4,1.3,人眼與照像機的關(guān)係,除了利用,

3、掃描器,(,Scanner,),外，影像處理前的輸入影像有很大的比例是由,照像機,(,Camera,),拍攝而得。,瞳孔的功能很像照像機的光圈，是用來調(diào)節(jié)進(jìn)入人眼內(nèi)部的光通量，光通量一般以,流明,(,Luminance,),為單位。,圖1.,3.1,人眼示意圖,41.3 人眼與照像機的關(guān)係除了利用掃描器(Scanner),5,圖,1.3.2,透鏡成像原理,圖,1.3.2,為透鏡成像的,中央投影,(Central Projection),示意圖。圖中的,f,代表鏡頭的焦距；,f,1,代表物距，,f,2,而代表像距。,f,、,f,1,和,f,2,會滿足下列式子,Q,1,：令,f,1,=3 cm,和

4、,f,2,=6,cm,，求算,f,。,ANS,：根據(jù)式,(1.3.1),，我們得到,所以,f,=2 cm,。,EOA,(1.3.1),5圖1.3.2透鏡成像原理圖1.3.2為透鏡成像的中央投影,6,1.4,彩色模式的轉(zhuǎn)換,在影像的彩色模式中，比較常見的有下列幾種：(1),RGB,，(2),YIQ,，(3),HSV,，(4),YUV,。,RGB,YIQ,(1.,4.1),Q,1,：給一像素，其,(,R,G,B,),為,(100,50,30),，試求其對應(yīng)的灰階值。,A,NS,：由式,(1.4.1),可得,故得灰階值,63,。,EOA,Y,為,亮度信號（Luminance）,；,I 代表In-ph

5、ase，色彩從橙色到青色,；,Q 代表Quadrature-phase，色彩從紫色到黃綠色。,(NTSC,電視系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)。,),61.4 彩色模式的轉(zhuǎn)換在影像的彩色模式中，比較常見的有下列,7,Q,2,：給一,2,2 RGB,影像 請將,I,由,RGB,彩色影像轉(zhuǎn)換成,YIQ,影像，這裡,(10,20,40),代表,R=10,G=20,和,B=40,。,ANS,：利用式子,(1.4.1),可得,經(jīng)過四捨五入後，所得到的,YIQ,影像為,EOA,7Q2：給一22 RGB影像,8,圖1.,4.1,彩色,Lena,影像,圖1.4,.2,轉(zhuǎn)換的高灰階,Lena,影像,給一彩色,Lena,影像，如圖1.,

6、4.1,所示，利用式(1.,4.1),中,Y,與,RGB,的關(guān)係，我們可得到圖1.4,.2,所示的高灰階影像。,8圖1.4.1 彩色Lena影像 圖1.4.2 轉(zhuǎn)換的高,9,RGB,HSV,(1.,4.2),在,HSV,系統(tǒng)中，,H,=0,時代表紅色，,H,=120,時代表綠色，,H,=240,時代表藍(lán)色。當(dāng)?shù)?S,=0,時，表示影像為灰階式的影像。當(dāng),H,=0,且,S,=1,時，影像為紅色。當(dāng),V,=0,時，表示黑色。反之，當(dāng),V,=1,時，表示白色的亮光。,9RGBHSV(1.4.2)在HSV系統(tǒng)中，H=0時代,10,HSV,系統(tǒng)可以圖,1.4.3,表示其座標(biāo)系統(tǒng)。,HSV,彩色系統(tǒng)有時也

7、稱作,HSB,彩色系統(tǒng)，這裡的,B,代表,Brightness,。,HSV,有時更被稱作,HIS,，這裡的,I,代表,Intensity,，其實就是灰階值。,圖,1.4.3,HSV,彩色系統(tǒng),10HSV系統(tǒng)可以圖1.4.3表示其座標(biāo)系統(tǒng)。圖1.4.3,11,YUVYIQ,在,JPEG,系統(tǒng)中，我們第一步輸入,RGB,彩色影像。第二步將,RGB,彩色轉(zhuǎn)換成,YC,b,C,r,彩色系統(tǒng)。詳細(xì)的,C,b,和,C,r,可由下式獲得,(1.4.3),的 代表“,Blue Minus Black and White”;,代表“,Red Minus Black and White”,。,11YUVYIQ在J

8、PEG系統(tǒng)中，我們第一步輸入RGB彩,12,1.5,隱像術(shù)與浮水印,1.5.1,影像的位元平面剖析,將,RGB,分解成,R,平面、,G,平面和,B,平面,(a)R,平面,(b)G,平面,(a)B,平面,圖,1.5.1.1,彩色,Lena,影像的三張分解圖,121.5 隱像術(shù)與浮水印1.5.1 影像的位元平面剖析,13,(a),第一張位元平面,(b),第二張位元平面,(c),第三張位元平面,(d),第四張位元平面,(e),第五張位元平面,(f),第六張位元平面,(g),第七張位元平面,(h),第八張位元平面,將高灰階,Lena,影像中的灰階像素分解成八個位元平面,圖,1.5.1.2,高灰階,Le

9、na,影像的八張分解平面,13(a)第一張位元平面 (b)第二張位元,14,圖1.,5.1.3,圖1.,5.1.2(e)(h),的合成影像,我們把圖1.6(,e)(h),疊在一起可得到圖1.,5.1.3,。圖1.,5.1.3,中的,Lena,和圖1.4,.2,中的,Lena,在肉眼上幾乎分辨不出什麼差異。,14圖1.5.1.3我們把圖1.6(e)(h)疊在一,15,Q,1,：給一如下的,4,4,子影像，子影像的每一個像素之灰階值佔用,八個位元，請算出第三張位元平面。,8,7,6,5,32,31,30,29,10,11,12,13,0,1,2,3,ANS,：我們首先將上面的子影像轉(zhuǎn)換成,0000

10、1000,00000111,00000110,00000101,00100000,00011111,00011110,00011101,00001010,00001011,00001100,00001101,00000000,00000001,00000010,00000011,將右邊第三位元全部收集起來，我們得到如下的第三位元平面：,0,1,1,1,0,1,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,EOA,15Q1：給一如下的44子影像，子影像的每一個像素之灰階值,16,Q,2,：,前述的隱像術(shù)之優(yōu)缺點為何,?,ANS,：,滿足上圖的函數(shù)也叫單程函數(shù),(One Way Function),。利

11、用位元平面來植入影像的最大缺點為：一旦經(jīng)過壓縮後，所植入的影像很容易受到破壞，解壓後所取出的影像常常已遭到很嚴(yán)重的破損。,EOA,16Q2：前述的隱像術(shù)之優(yōu)缺點為何?ANS：,17,1.5.2,基本原理,給二張影像,A,和,B,，,所謂的,隱像術(shù),就是把,A,影像隱藏在,B,影像並且讓人無法察覺,B,影像中藏了,A,影像。,而所謂的,浮水印,，可把,A,看成標(biāo)誌(,Logo)，,通常這個標(biāo)誌可想成一種版權(quán)。,隱像術(shù),PSNR,令,B,為將,A,隱藏在,B,後的結(jié)果。,PSNR,(Peak Signal-to-Noise Ratio),很常被用來評估,B,和,B,的相似性，,PSNR,的定義如下

12、,浮水印,171.5.2 基本原理 給二張影像A和B，所謂的隱像術(shù),18,SVD,隱像術(shù)方法,已知有一 的灰階影像,A,，,假設(shè),A,的,秩,(,Rank),為,r,，,則,A,的,SVD,可表示為,V,和,U,為,正交矩陣,(,Orthogonal Matrix),且 ，其中,滿足 和 。,這裏 等於 ，為矩陣,A,t,A,的第,i,個,特徵值,(Eigenvalue),。,18SVD隱像術(shù)方法V和U為正交矩陣(Orthogonal,19,Q,1,：如何知道？,ANS,：利用,EOA,19Q1：如何知道？ANS：利用EO,20,Q,2,：如何知道,A,可進(jìn)行,SVD,分解？也就是，如何得到,

13、ANS,：,(1.5.2.1),20Q2：如何知道A可進(jìn)行SVD分解？也就是，如何得到ANS,21,例如，令 ，則 。,的,特徵值,(,Eigenvalues),為 和 。將特徵值開根號，,A,的奇異值為 和 。特徵值為,16,的特徵向量為,而特徵值為0的特徵向量為 ，利用這二個特徵向量可建構(gòu)出,利用 可得,所以,21例如，令 ，則,22,又由 ，可得 。利用 可找出,和 來。所以,A,的,SVD,可表示為,我們可利用前人提出的結(jié)合,SVD,及,VQ,之方法，在壓縮效果和失真之間得到一個較好的平衡。,22又由 ，可得,SVD,隱像術(shù)方法,23,SVD隱像術(shù)方法23,24,圖1.,5.2.1(a

14、),為待植入的,F16,影像，圖1.,5.2.1(b),為將,F16,植入圖1.4,.2,後的結(jié)果。,F16,經(jīng)隱像後，效果的確蠻好的，畢竟在圖1.,5.2.1(b),中，用肉眼實在看不出,F16,隱藏其中。,(,a),待植入的,F16,(,b),將,F16,植入圖1.4.2後的結(jié)果,圖1.,5.2.1,隱像後的效果,24圖1.5.2.1(a)為待植入的F16影像，圖1.5.2,25,Q,3,：一般而言，怎樣分辨浮水印和資料隱藏,?,ANS,：用浮水印所加入的影像，主要是想確定誰是影像的真正所有者；而資料隱藏只是想透過隱像術(shù)的技巧將資料隱藏起來。,EOA,25Q3：一般而言，怎樣分辨浮水印和資

15、料隱藏?ANS：用,26,1.6,人臉的定位應(yīng)用,圖1.,6.1.1,輸入的影像,圖1.,6.1.2,皮膚色所在,封閉,(,Closing),算子,開放,(,Opening),算子,1.6.1,型態(tài)學(xué),261.6 人臉的定位應(yīng)用圖1.6.1.1 輸入的影像圖1,27,圖,1.,6.1.3,集合,A,和,B,圖1.,6.1.4 D(A,B),圖1.,6.1.5 E(A,B),令,A,為待處理的區(qū)塊集而,B,為,結(jié)構(gòu)化元素集,(Structuring Elements),：,擴張(,Dilation),和侵蝕,(,Erosion),擴張,運算,侵蝕,運算,27圖1.6.1.3 集合A和B圖1.6.

16、1.4 D(A,28,Q,1,：今將圖,1.11,的區(qū)塊集改成下圖所示的區(qū)塊：,ANS,：根據(jù)前面,D,(,A,B,),和,E,(,A,B,),的定義，我們有,試求,D,(,A,B,),和,E,(,A,B,),。,EOA,28Q1：今將圖1.11的區(qū)塊集改成下圖所示的區(qū)塊：ANS,29,Q,1.1,：給以下三區(qū)塊集，如下圖所示，延用圖,1.6.1.3,的結(jié)構(gòu)化元素,集,B,，請分別算出此三區(qū)塊集經(jīng)開放算子及封閉算子運算後,的結(jié)果，並加以說明。,29Q1.1：給以下三區(qū)塊集，如下圖所示，延用圖1.6.1,30,ANS,：,開放算子先進(jìn)行擴張運算再進(jìn)行侵蝕運算,，經(jīng)由擴張運算可以得到下圖的結(jié)果。,再將擴張運算所得區(qū)塊集進(jìn)行侵蝕運算，最後可得下圖的結(jié)果。,封閉算子先進(jìn)行侵蝕運算再進(jìn)行擴張運算,，經(jīng)由侵蝕運算可以得到下圖,再將侵蝕運算所得區(qū)塊集進(jìn)行擴張運算,，最後可得下圖的結(jié)果。,此即為封閉算子運算後的結(jié)果。,EOA,30ANS：再將擴張運算所得區(qū)塊集進(jìn)行侵蝕運算，最後可得下,31,Q,2,：如何利用擴張運算子,D,和侵蝕運算子,E,以求得影像中輪廓,的外圍？,ANS,：令,I,代表原影像，而