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電氣設(shè)備紅外圖像可逆信息隱藏方法研究

發(fā)布時間:2018-03-14 20:55

  本文選題:電氣設(shè)備 切入點:紅外圖像 出處:《華北電力大學(xué)(北京)》2017年博士論文 論文類型:學(xué)位論文


【摘要】:基于熱紅外圖像的故障分析和診斷技術(shù)是電力設(shè)備狀態(tài)檢修的重要手段。基于數(shù)字圖像的可逆信息隱藏方法可以將圖像產(chǎn)生的現(xiàn)場信息以不可見的方式嵌入其中,在需要的時候進行信息提取,以實現(xiàn)對海量電氣設(shè)備熱紅外圖像的本源性認證。本文以現(xiàn)場采集的工況電氣設(shè)備圖像為研究對象,對可逆信息隱藏關(guān)鍵技術(shù)進行了深入研究,主要研究工作如下:為了解決工況電氣設(shè)備紅外圖像椒鹽噪聲多,分布隨機性大,造成壓縮后的奇異像素位置圖過長,占據(jù)大量嵌入空間的問題,提出了高密度跳變位置圖調(diào)整方法。該方法通過修改短連續(xù)零組,主動舍棄部分跳變頻繁的可擴展預(yù)測誤差,只保留跳變強度低于某閾值的可擴展預(yù)測誤差,提高了位置圖中相同屬性標記的連續(xù)性,壓縮了大量位置圖冗余,提高了水印凈荷負載的嵌入容量。針對逐像素預(yù)測算法中單零預(yù)測誤差擴展的容量限制,借鑒固定分塊方法中的排序預(yù)測和誤差擴展技術(shù),提出了融合型預(yù)測誤差擴展方法。新算法設(shè)計正負兩個擴展方向,在每一個擴展方向上都確定一個擴展標準,使得兩個方向的擴展策略獨立運行,提高了嵌入容量。針對當(dāng)上下文像素較多時,局部粗糙度無法有效描述目標像素的預(yù)測區(qū)域內(nèi)部的像素分布細節(jié)特征,提出了基于極值深度和局部粗糙度的聯(lián)合像素選擇算法。該方法利用預(yù)測誤差多重直方圖,優(yōu)先選擇高平滑像素進行擴展,實現(xiàn)預(yù)測誤差擴展的精細化選擇。實驗結(jié)果表明,所提算法提高了峰值信噪比。針對單層信息嵌入時,嵌入信息比特對像素的修改方向是單一的,提出了基于部分抵消的雙預(yù)測器雙層可逆信息隱藏方法。新方法賦予了第二層嵌入時對第一層嵌入時的部分像素進行反方向修改的能力,這些像素在歷經(jīng)兩次信息嵌入后實現(xiàn)了效果抵消,被還原為信息隱藏前的狀態(tài),使得同一個像素不僅最多可以攜帶2比特信息,提高嵌入容量,還可以降低由此產(chǎn)生的附加失真。
[Abstract]:Fault analysis and diagnosis technology based on thermal infrared image is an important means of condition maintenance of power equipment. Reversible information hiding method based on digital image can embed the scene information of image in invisible way. In order to realize the original authentication of mass thermal infrared images of electrical equipment, the information extraction is carried out when needed. In this paper, the key technology of reversible information hiding is deeply studied, taking the electrical equipment images collected on the spot as the research object. The main research work is as follows: in order to solve the problem that the infrared image of electrical equipment has a lot of pepper and salt noise, large distribution randomness, resulting in the compression of the singular pixel location map is too long, occupying a large amount of embedded space. In this paper, a method for adjusting the position diagram of high density jump is proposed. By modifying the short continuous zero group, the extensible prediction error with frequent partial hopping is abandoned actively, and only the extensible prediction error with a jump intensity lower than a certain threshold is retained. The continuity of the same attribute mark in the location map is improved, the redundancy of the location map is compressed, and the embedding capacity of the watermark payload is improved. Based on the technique of ranking prediction and error spreading in the fixed block method, a new algorithm is proposed, in which a new algorithm is designed for both positive and negative expansion directions, and an extension criterion is determined for each extension direction. The extended strategy in both directions can run independently and improve the embedding capacity. When the context pixels are more the local roughness can not effectively describe the pixel distribution details inside the prediction region of the target pixel. A joint pixel selection algorithm based on extreme depth and local roughness is proposed, in which high smooth pixels are preferentially selected for expansion using multiple histograms of prediction errors. The experimental results show that, The proposed algorithm improves the peak signal-to-noise ratio (PSNR). A double-layer reversible information hiding method based on partial cancellation is proposed, which gives the ability to modify the reverse direction of some pixels in the first layer when the second layer is embedded. After twice embedding, these pixels are reduced to the state before information hiding, so that the same pixel can not only carry up to 2 bits of information, but also increase the embedding capacity. Additional distortion resulting from this can also be reduced.
【學(xué)位授予單位】:華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:TP391.41;TP309

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本文編號:1612867

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