图像逆半调及硬拷贝数字水印技术研究

【摘要】： 半调技术广泛使用在打印/印刷过程中,以实现连续色调图像的二值化,生成的二值图像称为半调图。近年来,数字化图书馆的建设、印刷品的版权保护等应用需求,使得逆半调(由半调图重构连续色调图像)技术和硬拷贝水印技术成为半调处理技术的研究热点。受逆半调问题不适定性等影响,现有逆半调算法尚不能满足快速重建优质图像的应用要求；而半调图的特殊性和打印-扫描过程的复杂性,也使得硬拷贝水印的现有成果与高防伪力度、低成本的应用需求有较大差距。 本文针对误差分散半调图,着重研究进一步有效提高逆半调和硬拷贝水印性能的方法,在矢量逆半调、灰度逆半调、半调硬拷贝水印、连续色调硬拷贝水印四个方面提出了新的策略,提高了逆半调算法的实用性、智能性,改善了水印的不可见性和鲁棒性。 通过分析矢量半调图,发现去除各颜色通道间的相关性十分关键,基于去除相关性这一思想,提出了矢量半调图的边缘检测算法和一种矢量逆半调方法。前者通过构造包含边缘信息的灰度图像,设计多尺度边缘检测模板,实现了快速提取图像边缘并抑制半调噪声的目标。该算法直接对半调图进行边缘检测,为进行硬拷贝水印提供了支持。后者利用矩阵增益模型,证明矢量逆半调问题可等效为相关性高频噪声的去除问题,通过构造去相关算子和去噪算子来获得逆半调图像,较标量方法能更准确地重建连续色调图。另外,为衡量彩色逆半调图像的质量,给出了颜色相似度和杂色直方图两个客观评价指标。 在灰度逆半调技术研究中,针对Bayesian算法以误差分散核为先验、时空复杂度高等不足,提出了基于最大后验概率的逆半调算法。该算法基于线性增益模型和图像分类策略构造去噪预处理器,可根据图像内容在保持图像边缘信息的同时滤除噪声,消除了误差核的先验限制；采用矩阵运算估计逆半调图像,降低了时、空开销,增强了算法的实用性。针对半调图黑灰区域存在的“有界循环”现象,提出了一种基于人眼视觉系统的逆半调算法。该算法通过建立半调图与连续色调图的定量关系,对不同的区域采用分治策略,有效抑制了黑灰区域噪声。具有简单易行、速度快,视觉效果改善明显等特点,其峰值信噪比等指标也有明显的提高。同时还提出一种自适应逆半调算法,引入噪声粒度反映不同误差核的影响,构建了半调噪声到脉冲噪声的转换模型,并采用中值滤波进行逆半调,有较好的普适性。 较系统地研究了半调图的硬拷贝水印算法。针对实际应用中有时不能获知连续色调图,提出了基于人眼视觉特性的直接嵌入方法,它充分考虑了人眼视觉特性,基于r-位滤波器嵌入和提取水印。r-位滤波器和位卷积的应用,能显著提高水印的嵌入容量,进而提高算法抵抗打印-扫描攻击的能力。对于可获知连续色调图的具体应用,分别针对灰度图和彩色图,提出了基于变阈值量化误差分散的硬拷贝水印算法和彩色半调的空域自适应硬拷贝水印算法。前者要求半调图具有绿噪声特性,以抵抗打印、扫描攻击,通过构建水印模板和变化量化阈值来实现水印的嵌入。后者首先选择相似性小的两个颜色集合代表二值水印,使用视觉均匀色彩空间,以颜色相似性为准则,分两步自适应搜索最优半调矢量。实验表明,上述两个算法产生的含水印半调图纹理均匀,不可见性和鲁棒性均有所增强,可用于替代打印机内部的半调算法。 本文还针对普通用户,设计了不要求改变半调过程,仅在连续色调图中嵌入水印的硬拷贝水印算法。它利用打印-扫描过程对频域系数极性影响较小这一特点,定义极性序列、构建二值序列代表水印,使用极性调制模型调制序列间的相关系数以嵌入水印,使嵌入水印具有较好的不可见性,对亮度、对比度、裁剪、拼接、打印-扫描攻击及后处理攻击均有较强的鲁棒性。