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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳嘉亨
研究生(外文):Jia-Heng Chen
論文名稱:基於色差標準CIEDE2000的色彩量化技術及應用
論文名稱(外文):Color Quantization and Application Based on Color Difference Standard CIEDE2000
指導教授:曾建誠曾建誠引用關係周義昌
指導教授(外文):Chien-Cheng TsengI-Chang Jou
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄第一科技大學
系所名稱:電腦與通訊工程所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:67
相關次數:
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中文摘要
在本論文中,我們探討如何將色差標準CIEDE2000應用至向量量化以及浮水印技術中。第一部份是對於色彩學及色差標準的制定做描述,同時也能對於色彩的特性與本質有基本的了解。第二部份則是將色差公式應用至向量量化的LBG演算法中,由於傳統的演算法研究方向並沒有針對人眼的特性做考量,故利用考慮人眼特性的色差標準CIEDE2000來對LBG演算法的架構做應用及改善。第三部份則是將色差標準延伸應用至浮水印技術上,目前浮水印技術都是往強韌性以及安全性的研究方向發展,而一個好的浮水印技術除了強韌性及安全性的考量外,也必須兼顧原數位媒體著作的色彩準確性以及人眼的視覺特性,在此也同樣地應用新的色差標準來加強浮水印技術上的缺失。經由應用之後,相較於以往的方法,有著較高的影像品質,以及較正確的色彩性質。
Abstract
In this thesis, the new color difference standard CIEDE2000 is applied to vector quantization and digital watermarking technology. First, we describe the chromatology and the establishment of the color difference standard such that we can understand the characteristic and intrinsic of the color. Second, we apply the color difference standard to LBG vector quantization algorithm. Because traditional LBG algorithm did not consider the human visual system, the color accuracy of the quantization can be improved by using CIEDE2000. Third, we extend the proposed color quantization method to the watermarking technology. Recently, the research direction of the watermarking technology is focused on robustness and safety. However, color accuracy and human visual system are also two important considering factors to construct watermarking system. Thus, we apply the color difference standard to enhance the weakness of the watermarking technology. Experimental results show that we can provide high quality watermarked image and correct color accuracy.
目錄
中文摘要..............................I
英文摘要..............................II
誌謝................................III
目錄................................IV
表目錄...............................V
圖目錄...............................VI
第一章、 緒論............................1
1.1 研究背景..........................1

1.2 論文架構及方向.......................6
第二章、色彩學簡介.........................7
2.1簡介............................7
2.2光的本質..........................7
2.3色彩標準的沿革.......................9
第三章、色差公式對於向量量化的應用.................22
3.1 向量量化..........................22
3.2 向量量化架構設計......................23
3.3 LBG演算法.........................26
3.4 將CIEDE2000色差公式應用至LBG演算法............27
第四章、基於CIEDE2000色差公式的影像浮水印技術...........44
4.1 簡介............................44
4.2 浮水印架構與色差公式的應用.................46
4.3 實驗結果..........................50
第五章、結論............................65
參考文獻..............................66

表目錄
表2-1 各顏色與相對應之波長.....................8
表3-1 Rainbow圖利用傳統LBG演算法量化後與原圖之距離權重......29
表3-2 Rainbow圖利用LBG_CIEDE2000演算法量化後與原圖之距離權重...29
表3-3 Parrot圖利用傳統LBG演算法量化後與原圖之距離權重......30
表3-4 Parrot圖利用LBG_CIEDE2000演算法量化後與原圖之距離權重...30
表3-5 Hat圖利用傳統LBG演算法量化後與原圖之距離權重........31
表3-6 Hat圖利用LBG_CIEDE2000演算法量化後與原圖之距離權重.....31
表4-1 不同的量化方法與嵌入浮水印後的距離值比較..........53
表4-2 不同的量化方法與嵌入浮水印後的距離值比較..........54
表4-3 在不同的倍率下的浮水印相似度數值..............55
表4-4 在不同的旋轉角度下的浮水印相似度數值............59

圖目錄
圖1.1 向量量化示意圖........................1
圖1.2 浮水印嵌入..........................3
圖1.3 浮水印偵測..........................3
圖1.4 浮水印抽取..........................4
圖 2-1 電磁波以及可見光波長範圍...................8
圖3-1 將二維向量空間的每個區間對應至碼簿中所屬的向量.......23
圖3-2 簡易向量量化系統模型....................24
圖3-3 圖片資料轉換為特徵向量之示意圖...............24
圖3-4 特徵向量壓縮過程示意圖...................25
圖3-5 LBG演算法流程圖......................27
圖3-6 柯達標準圖片,Rainbow原圖..................32
圖3-7 傳統LBG演算法量化8群結果.................32
圖3-8 LBG_CIEDE2000演算法量化8群結果...............32
圖3-9 柯達標準圖片,Rainbow原圖..................33
圖3-10 傳統LBG演算法量化16群結果................33
圖3-11 LBG_CIEDE2000演算法量化16群結果..............33
圖3-12 柯達標準圖片,Rainbow原圖.................34
圖3-13 傳統LBG演算法量化32群結果................34
圖3-14 LBG_CIEDE2000演算法量化32群結果..............34
圖3-15 柯達標準圖片,Rainbow原圖.................35
圖3-16 傳統LBG演算法量化64群結果................35
圖3-17 LBG_CIEDE2000演算法量化64群結果..............35
圖3-18 柯達標準圖片,Parrot原圖..................36
圖3-19 傳統LBG演算法量化8群結果.................36

圖3-20 LBG_CIEDE2000演算法量化8群結果..............36
圖3-21 柯達標準圖片,Parrot原圖..................37
圖3-22 傳統LBG演算法量化16群結果................37
圖3-23 LBG_CIEDE2000演算法量化16群結果..............37

圖3-24 柯達標準圖片,Parrot原圖..................38
圖3-25 傳統LBG演算法量化32群結果................38
圖3-26 LBG_CIEDE2000演算法量化32群結果..............38
圖3-27 柯達標準圖片,Parrot原圖..................39
圖3-28 傳統LBG演算法量化64群結果................39
圖3-29 LBG_CIEDE2000演算法量化64群結果..............39
圖3-30 柯達標準圖片,Hat原圖...................40
圖3-31 傳統LBG演算法量化8群結果.................40
圖3-32 LBG_CIEDE2000演算法量化8群結果..............40
圖3-33 柯達標準圖片,Hat原圖...................41
圖3-34 傳統LBG演算法量化16群結果................41
圖3-35 LBG_CIEDE2000演算法量化16群結果..............41
圖3-36 柯達標準圖片,Hat原圖...................42
圖3-37 傳統LBG演算法量化32群結果................42
圖3-38 LBG_CIEDE2000演算法量化32群結果..............42
圖3-39 柯達標準圖片,Hat原圖...................43
圖3-40 傳統LBG演算法量化64群結果................43
圖3-41 LBG_CIEDE2000演算法量化64群結果..............43
圖4-1 可視性浮水印........................45
圖4-2 不可視性浮水印.......................45
圖4-3 影像浮水印的嵌入系統方塊圖.................49
圖4-4 影像浮水印的抽取系統方塊圖.................49

圖4-5 利用LBG-Euclidean distance對LENA圖片所訓練出的碼簿(排序前) ............................50
圖4-6 利用LBG-CIEDE2000對LENA圖片所訓練出的碼簿(排序前) ............................51
圖4-7 利用LBG-Euclidean distance對LENA圖片所訓練出的碼簿(排序後) ............................51
圖4-8 利用LBG-CIEDE2000對LENA圖片所訓練出的碼簿(排序後) ............................52
圖4-9 不同的量化方法與嵌入浮水印後的結果比較...........53
圖4-10 不同的量化方法與嵌入浮水印後的結果比較...........54
圖4-11以LBG-Euclidean量化後嵌入浮水印的圖放大2倍後的圖片與抽出之浮水印............................55
圖4-12 以LBG-CIEDE2000量化後嵌入浮水印的圖放大2倍後的圖片與抽出之浮水印............................56
圖4-13 以LBG-Euclidean量化後嵌入浮水印的圖放大1.8倍後的圖片與抽出之浮水印...........................56
圖4-14 以LBG-CIEDE2000量化後嵌入浮水印的圖放大1.8倍後的圖片與抽出之浮水印...........................57
圖4-15 以LBG-Euclidean量化後嵌入浮水印的圖放大1.2倍後的圖片與抽出之浮水印...........................57
圖4-16 以LBG-CIEDE2000量化後嵌入浮水印的圖放大1.2倍後的圖片與抽出之浮水印...........................57
圖4-17 以LBG-Euclidean量化後嵌入浮水印的圖放大0.8倍後的圖片與抽出之浮水印...........................58
圖4-18 以LBG-CIEDE2000量化後嵌入浮水印的圖放大0.8倍後的圖片與抽出之浮水印...........................58

圖4-19 以LBG-Euclidean量化後嵌入浮水印的圖放大0.4倍後的圖片與抽出之浮水印...........................58
圖4-20 以LBG-CIEDE2000量化後嵌入浮水印的圖放大0.4倍後的圖片與抽出之浮水印...........................58
圖4-21 將LBG-Euclidean量化並嵌入浮水印後的圖作5°旋轉及抽出之浮水印.............................59
圖4-22 將LBG-CIEDE2000量化並嵌入浮水印後的圖作5°旋轉及抽出之浮水印.............................59
圖4-23 將LBG-Euclidean量化並嵌入浮水印後的圖作10°旋轉及抽出之浮水印.............................60
圖4-24 將LBG-CIEDE2000量化並嵌入浮水印後的圖作10°旋轉及抽出之浮水印.............................60
圖4-25 將LBG-Euclidean量化並嵌入浮水印後的圖作20°旋轉及抽出之浮水印.............................60
圖4-26 將LBG-CIEDE2000量化並嵌入浮水印後的圖作20°旋轉及抽出之浮水 印.............................60
圖4-27 將LBG-Euclidean量化並嵌入浮水印後的圖作30°旋轉及抽出之浮水印.............................61
圖4-28 將LBG-CIEDE2000量化並嵌入浮水印後的圖作30°旋轉及抽出之浮水印.............................61
圖4-29 將LBG-Euclidean量化並嵌入浮水印後的圖作45°旋轉及抽出之浮水印.............................61
圖4-30 將LBG-CIEDE2000量化並嵌入浮水印後的圖作45°旋轉及抽出之浮水印.............................62
圖4-31 將LBG-Euclidean量化並嵌入浮水印後的圖作90°旋轉及抽出之浮水印.............................62
圖4-32 將LBG-CIEDE2000量化並嵌入浮水印後的圖作90°旋轉及抽出之浮水印.............................62
圖4-33 將嵌入浮水印後的圖片加入白雜訊之結果以及所抽出之浮水印...63
圖4-34 將嵌入浮水印後的圖片加入白雜訊之結果以及所抽出之浮水印...63
圖4-35 對嵌入圖水印後的圖片作覆誑炊U角部份的測試圖與抽出之浮水印.64
圖4-36 對嵌入圖水印後的圖片作覆鄘y部的測試圖與抽出之浮水印....64
參考文獻
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