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1)  visual masking
视觉掩盖
1.
Image quality evaluation based on visual masking effect and singular value decomposition;
基于视觉掩盖效应和奇异值分解的图像质量评测方法
2.
Algorithm of image watermarking based on chaotic system and human visual masking;
基于混沌系统和人类视觉掩盖的图像水印算法
3.
And level based visual masking is also employed.
提出了一种基于小波域上的自适应图像水印嵌入方法 ,它根据各小波子带的噪声敏感度和视觉掩盖特性 ,将基于 Legendre序列的伪噪声水印添加到图像各小波子带的特定数据上 。
2)  visual masking effect
视觉掩盖效应
1.
Through analysis of the generation mechanism of compression distortion,a visual masking effect based adaptive image compression algorithm that can reduce the "smoothing effect" in low bit rate coding is proposed.
通过分析压缩过程中图像失真的产生机制,提出了一种基于视觉掩盖效应的自适应压缩算法。
3)  visual masking model
视觉掩盖模型
1.
A visual masking model is presented by analyzing the human visual characteristics,then embeds watermark in the typical image of "Lena" by low frequency coefficient of DCT.
通过分析人的视觉特性提出一种视觉掩盖模型 ,得到该模型水印嵌入算法和水印检测算法。
4)  visual masking
视觉掩蔽
1.
The two-dimension digital image watermarking algorithm based on visual masking;
基于视觉掩蔽的二维数字水印算法
2.
The algorithm utilizes the visual masking in DCT domain to embed pseudo\|randomly coded watermarks in different image parts with different intensity, Which improve the robust of watermarking and keep it invisible.
该方法合理综合了几种数字水印技术 ,利用DCT域的视觉掩蔽特性 ,在图像的不同部分嵌入不同强度的经过伪随机扩展编码后的水印 ,且提取水印时无需原图像 。
3.
To explore whether visual masking effect depends on perceived locations of the target and mask objects,we adopted the‘flash-lag\' paradigm to separate physical and perceived locations of the objects.
利用flash-lag效应分离视觉掩蔽中客体的物理位置和知觉位置,以探讨掩蔽效应是否基于知觉到的客体位置。
5)  visual mask
视觉掩模
1.
On the basis of establishing the communication model of digital image watermarking, the authors generate a visual mask from the cover image to keep the fidelity of the image, and then embed the spread spectrum modulated watermark into the corresponding spatial domain of the digital image.
在建立数字图像水印的通信模型的基础上,通过生成原图的视觉掩模以充分保证图像的逼真度,在数字图像相应的空间域嵌入扩频码调制水印,同时利用纠错编码技术来进一步增强水印的抗干扰性能。
6)  the value of visual masking
视觉掩蔽值
1.
A robust watermarking authentication algorithm using the value of visual masking;
利用视觉掩蔽值的稳健水印认证算法
补充资料:明视觉和暗视觉
      不同波长的光刺激在两种亮度范围内作用于视觉器官而产生的视觉现象。光刺激的亮度在约3个坎德拉(cd)以上时,主要由人眼锥体细胞获得的视觉称明视觉或锥体细胞视觉;光刺激的亮度约在10-3尼特以下,即在暗适应情况下主要由杆体细胞获得的视觉称暗视觉或杆体细胞视觉。人眼视网膜中央凹内锥体细胞最多,视网膜边缘只有少数锥体细胞掺杂在杆体细胞中。杆体细胞主要分布在视网膜的边缘,中央凹内没有杆体细胞,而偏离中央凹20°时,单位面积上的杆体细胞密度最大。明视觉主要是中央视觉,而暗视觉则是边缘视觉。因此在微光条件下,如想发现发光暗淡的星星,把目标保持在视觉注视中心反而不如以边缘视觉观察时清楚。
  
  在明视觉的情况下,人眼能分辨物体的细节,也能分辨颜色,但对不同波长可见光的感受性不同,因此能量相同的不同色光表现出不同的明亮程度。一般说来黄绿色看着最亮,光谱两端的红色和紫色则暗得多。不同波长的光的这种相对发光效率通常称作光谱相对视亮度函数(简称V(λ)函数)或相对发光效率函数、视见函数等,可用光谱相对视亮度曲线表示(见图 )。V(λ)函数是人们看不同色光时产生同等亮度感觉所需要的能量的倒数,即V(λ)=1/E(λ)。式中:V(λ)为相应波长λ的光谱视亮度函数值;E(λ)为波长λ的单色光能量。目前通用的V(λ)函数主要是K.S.吉布森和E.P.T.廷德尔用步进法与W.科布伦茨和W.B.埃默森用闪烁法测定结果的平均值。1924年为国际照明委员会(简称CIE)所采纳。其峰值在555纳米处。
  
  
  CIE V(λ) 函数是根据白种人眼的测定材料确定的。后来有好几位学者对不同人种(埃及人、高加索人、中非人等)的V(λ)函数进行过测定。结果表明,非白种人的视亮度函数在短波段比CIE V(λ)低些。中国心理学家和生理学家近年来用闪烁法对V(λ)函数进行了测定,结果表明:①中国人眼的V(λ)函数与CIE V(λ)函数很一致。目前尚无充分证据证明人种学上的差别影响V(λ)函数;②随着年龄的增长,光谱短波一侧的V(λ)函数有降低的趋势,这主要是由于水晶体发黄所致。
  
  近60年来不断有人对CIE V(λ)函数提出异议,比较集中的意见是短波段偏低。1951年D.B.贾德提出对CIE V(λ)函数在短波段的修正值。随着气体放电光源和单色光源的发展,CIE V(λ)函数越来越不能满足需要。中国计量科学研究院和中国科学院心理研究所协作,用异色明度匹配法研究V(λ)函数。实验数据已被国际照明委员会采纳,列入1988年CIE第75号出版物推荐的V(λ)2°视场(简称Vb12(λ))和V(λ)10°视场(简称Vb110(λ))的国际平均值中。
  
  除年龄外,实验条件和采用的研究方法均影响V(λ)函数,如在明视觉条件下,观察大面积表面时,由于黄斑色素的影响不同和杆体细胞参加,V(λ)曲线比2°视野的V(λ)曲线略有变动。
  
  就正常人眼来说,杆体细胞本身并不能产生彩色视觉,它们只产生无彩色的白、灰和黑的视觉,反以在微光条件下,一切物体呈中性色。暗视觉的光谱相对视亮度函数(简称V′(λ)函数)曲线较V(λ)曲线向短波方面偏移如上图。这说明对长波的感受性降低,而对短波的感受性提高了。这种现象称为普尔金耶现象。
  
  CIE V′(λ)函数是1951年 CIE根据B.H.克劳福德用直接比较法和G.沃尔德用阈限法所得结果推荐使用的。其峰值在507纳米处。这条曲线代表30岁以下经过完全暗适应的观察者,在刺激物离开中央凹超过5°时杆体细胞的平均光谱感受性。V′(λ)曲线的形状主要决定于杆体细胞的感光化学物质对不同波长的吸收特性。视紫红质的吸收曲线与V′(λ)曲线很相似。近年来中国心理学家用直接比较法测定了中国人的V′(λ)结果表明:①V′(λ)曲线形状与CIE V′(λ)曲线形状比较接近,峰值稍向长波位移;②年龄对函数也有影响。
  
  人眼对于亮度约为 10-3~3尼特的光刺激的感觉叫做间视觉。在间视觉中杆体细胞和锥体细胞同时活动并相互作用,它们的相应关系不断变化,致使人们对颜色判断很不可靠。
  

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