目标保真的背景影像高倍率压缩

传统的分类压缩方法由于对背景采取一致性的有损压缩，在高压缩后不能保留细节，因此在图像重建时背景不能提供很多的信息，整图重建的效果取决于目标本身的分割质量。本论文在将目标提取后，再对背景进行细分类，保留与目标关系密切的部分背景，并把这部分区域与已分割出的目标划为同一类，其余背景划为一类，进行分类别压缩。这种方法允许分割的目标近无损，能增强目标的可理解性。     

基于DCT域数字水印技术的DEM版权保护研究

探索适用于DEM的近无损自适应数字水印算法,以期为DEM版权保护提供有效的解决方案。首先,将水印嵌入在DEM地性线位置,以增强水印鲁棒性,实现水印嵌入位置的自适应。其次,从理论上研究在DCT域内,采用加性水印嵌入规则时,如何根据给定的DEM精度,并结合Watson视觉模型确定水印嵌入强度的问题,避免以往研究中或者通过反复实验确定嵌入强度,费时费力,或者由视觉模型确定而不能满足DEM精度要求的缺点,同时实现水印嵌入强度对地貌类型的自适应。结果表明,该算法既能满足水印的不可见性,又能实现DEM精度的近无损和提取等高线的近无损性要求,且具有良好的抗JPEG压缩、JPEG2000压缩和几何裁剪的能力。