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1.
为了提高图像区域的复制篡改检测效率,提出了一种基于相位相关的数字图像检测与定位算法。该算法首先对图像进行滑窗分块,根据各个图像块的灰度均值大小选出可能匹配的图像块对,然后利用相位相关技术对图像块对进行匹配度计算,最后根据候选图像块对之间的距离消除误匹配块对,并标记篡改区域。实验结果表明,该算法检测效率高且实用性强。 相似文献
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提出了一种基于盒子维的图像复制-粘贴检测算法。对图像分块后,提取各分块的盒子维与几何矩相结合做为各块的特征量,而后通过对图像块特征向量进行相似性检测来定位篡改区域。实验表明:该算法有较强检测能力,能抵抗高斯白噪声等后处理操作。 相似文献
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提出了基于模糊不变矩和区域生长的篡改盲检测算法。该算法根据图像模糊原理,分析复制-粘贴篡改区域的特点,采用24个模糊不变矩表示图像子块特征;通过子块特征的相似度确定篡改区域的侯选种子,再根据侯选种子的邻域块对的相似度找出篡改区域的真种子,并通过中心连接区域生长法从真种子中生长出经过模糊的篡改区域。本算法对粘贴区域被模糊使之融入到背景之中的篡改图有较好的检测性能。 相似文献
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针对传统SURF匹配算法在特征点选取阶段选取了大量不符合匹配预期的特征点,增加了后期匹配的运算复杂度,提出一种SURF算子和显著区域检测相结合的方法。为使检测出的极值点和预期匹配的目标更加接近,用SURF算子构建出尺度空间图像后对该空间作显著区域检测,再对特征点赋显著度权值并通过孤立点剔除和局部冗余筛选出目标点,筛选后的特征点比传统方法得到的特征点数量明显减少,在降低时间复杂度的同时匹配精度提高了18%。特征匹配时引入RANSAC算法剔除误匹配点对,对匹配结果作进一步修正。实验表明,与传统SURF算法比较,改进算法在实时性和匹配精度方面均更优。 相似文献
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针对少数民族服饰具有的典型纹样图案和款式特征,提出一种基于区域—图非对称匹配的少数民族服饰图像检索方法,首先利用 gPb-OWT-UCM 算法对检索图像进行区域分割,然后将分割后图像中的每个区域特征与未分割的待检索图像进行基于动态规划的非对称匹配,并通过评估匹配组的布局一致性计算少数民族服饰图像之间的相似度,最后通过排序实现图像检索任务。实验结果表明,与传统基于外观特征的方法相比,该方法不仅可以获得较好的图像检索效果,还可以通过相似区域匹配结果呈现不同少数民族服饰独有的风格特征,为少数民族服饰文化的数字化保护与传承提供有效途径。 相似文献
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基于神经网络和多小波变换的数字水印算法 总被引：1，自引：0，他引：1
基于图像多小波域低频系数子块的相似性,利用神经网络的学习特性,提出了新的盲数字水印算法.将宿主图像变化为多小波域,把水印加入到宿主图像多小波变化后的低频系数中.通过后向传播算法的神经网络训练出宿主图像与嵌入的水印信号之间的关系特征,利用神经网络具有学习和自适应的特性,训练后的神经网络能够完全恢复嵌入到宿主图像中的水印信息.仿真实验表明,该算法针对各种攻击具有很好的鲁棒性,特别是在水印检测时不需要原始图像. 相似文献
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目标植株图像压缩重构对于图像的高效传输及存储意义重大,同时为后期植株生长状态检测及病虫害识别奠定了基础。传统图像压缩感知方法大多是针对信号在某个特征空间的稀疏性进行的,并没有考虑信号的局部特征与结构化特性,存在重构效率不高、重构精度较低等问题。针对以上情况,提出一种基于非凸低秩优化的压缩感知植株图像重构算法。首先通过KinectV2.0采集植株图像深度数据并进行预处理,结合K-means与Mean-shift聚类算法提取目标植株有效区域,再考虑图像的非局部自相似性,采用加权[lp]范数最小化算法（WSNM）求解低秩优化问题,较好地保留了图像结构细节,最后采用Dog-leg最小二乘算法取代最快下降法进行迭代优化。试验结果证明,该算法在不同采样率下的植株图像重构质量优于其它同类算法,尤其在低采样率下重构效果更为突出。 相似文献
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在图像拼接技术中,单应性矩阵是实现两幅图像正确拼接的关键因素。针对传统RANSAC算法误匹配点概率较高,需要设置固定的投影误差阈值t导致迭代次数多、运行时间长、估计的单应性矩阵精度低等问题,提出一种改进的RANSAC算法以降低误匹配率。利用特征点周围灰度梯度相似性,剔除初始匹配中部分误匹配点,以减少矩阵估计的迭代次数;通过快速舍弃错误的单应性矩阵以减少内点检测时间,提高算法运行效率;通过BGD算法最小化损失函数以拟合精确的单应性矩阵。对比实验结果表明,改进的RANSAC算法能够有效剔除误匹配点,减少内点检测时间,提高单应性矩阵H的精度。 相似文献
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Most existing methods for image copy-move forgery detection(CMFD)operate on grayscale images. Although the keypoint-based methods have the advantages of strong robustness and low computational cost, they cannot identify the flat duplicated regions without reliable extracted features. In this paper, we propose a new CMFD method by using speeded-up robust feature(SURF)in the opponent color space. Our method starts by converting the inspected image from RGB to the opponent color space. The color gradient per pixel is calculated and taken as the work space for SURF to extract the keypoints. The matched keypoints are clustered and their geometric transformations are estimated. Finally, the false matches are removed. Experimental results show that the proposed technique can effectively expose the duplicated regions with various transformations, even when the duplication regions are flat. 相似文献
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基于奇异值分解和独立分量分析,提出一种新的数字全息水印算法。该算法利用全息图的特点,采用数字全息图代替普通的二值图像作为水印图像,提高了水印算法的安全性。奇异值分解被应用于水印的嵌入过程中以提高水印算法抗几何攻击能力,并借助于独立分量分析实现全息水印图像的盲提取。实验结果表明,该算法能有效地抵抗JPEG 压缩、加噪、声滤波和对比度增强等常规攻击,同时,对旋转、平移、翻转和缩放等几何攻击也具有一定的鲁棒性。 相似文献
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针对复杂水面环境下的船舶目标检测问题,运用融合图像显著性的YOLOv3船舶目标检测改进算法以提高检测能力。该算法基于Darknet-53网络模型,根据水上船舶特点,融合非极大值抑制算法Soft-NMS和显著性检测算法FT思想,进一步优化最终检测以达到更准确的效果。用Soft-NMS算法替换原有NMS算法,使得算法对小目标和重叠目标检测效果明显提升。融入FT算法对船舶图像局部细节作进一步细化,使得包围盒回归更加准确。在建立的数据集上进行训练与测试,实验结果表明,改进方法比原始方法准确率提高4%,达97%,检测速度提高10帧/s,达30帧/s,表明改进算法有效提高了船舶目标检测精度,且加快了检测速度。 相似文献
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为了在保证检测准确率的前提下提高检测效率,并优化SDN网络中基于流表特征的DDoS攻击检测算法,主要分析基于流表特征的DDoS攻击检测技术及其存在的不足,提出首先利用主成分分析优化流表特征,从中选出合适的特征子集,并采用支持向量机算法实现分类检测;然后搭建仿真网络环境,利用正常数据集与攻击数据集训练分类器进行测试实验;最后从检测准确率与检测时间两个维度对特征降维前后的检测方法进行对比。实验结果表明,经过特征降维的检测方法在不影响准确率的同时,有效提高了检测速率。 相似文献
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以无人机代替卫星遥感实现三维重建技术的影像拼接是一种成本低、灵活度高的实现方式。室外无人机 影 像 拼 接 通 常 存 在 深 度 相 机 对 环 境 光 照 条 件 十 分 敏 感 等 问 题 ,以 运 动 恢 复 结 构（SFM）和 多 视 角 立 体（MVS）技术结合构建拍摄区域的密集点云,再通过密集点云实现影像拼接的方法能够解决上述问题,但存在计算量较大和实时性较差的缺点。采用 SURF 特征描述子和最近邻匹配方法降低计算量,优化算法实时性能,同时提出一种增量式 SFM 流程中最优图像添加策略,提高光束平差法效率,并降低误差。实验结果表明,该方法能够在较短时间内获得较高精度的拼接影像,具有良好实时性。 相似文献
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方娜 《渭南师范学院学报》2014,(11):43-47
提出一种基于奇异值分解和离散小波变换并应用计算机生成全息图作为水印图像的新算法．该算法结合了奇异值分解抗几何攻击能力强以及离散小波变换抗噪声、压缩等能力强的特点．实验表明,该算法能有效地抵抗旋转、平移、翻转和缩放等几何攻击,同时对滤波、加噪声、JPEG压缩、图像模糊、裁剪、锐化和对比度增强等常规攻击也有很强的鲁棒性． 相似文献
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提出了一种基于奇异值分解（SVD）以及最小二乘法（LS）的变换域水印算法．该水印算法属于非盲水印,利用水印图像的部分信息替代载体图像的信息,增强了算法的鲁棒性．仿真结果表明,该算法不但可以对抗一般的图像处理,并且对缩放、裁剪、旋转等几何攻击有较强的鲁棒性． 相似文献
18.
马容生 《柳州职业技术学院学报》2010,10(4):57-61
图像特征检测是图像处理的重要步骤,也是图像处理的重点和难点。大部分特征检测算法都是基于图像灰度幅值之间的差异,本文使用非下采样变换（NSCT）计算图像的局部能量从而检测图像的构建特征。这种算法可以检测多种图像特征,特别是在检测线性特征方面具有优势。由于NSCT没有使用下采样,这种算法具有平移不变性,更有利于对多幅图像进行处理。从试验结果可以看出相对于经典的canny算法和基于Gabor的算法,NSCT效果更好。 相似文献