基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

面向高光谱影像分类的多特征流形鉴别嵌入

鉴于传统维数约减方法对高光谱遥感影像进行降维时,往往只利用了单一的光谱特征,限制了分类性能的提升。提出一种基于多特征流形鉴别嵌入的维数约减方法,该方法首先提取高光谱数据的LBP(Local Binary Patterns)纹理特征,然后利用样本点的光谱-LBP特征联合距离及类别信息构建类内图和类间图以发现高光谱影像中的鉴别流形结构,在低维嵌入空间中不仅保持来自同一像素的光谱和纹理特征的相似性,而且使同类点尽可能紧致、不同类点远离,实现空-谱联合低维鉴别特征提取,以有效提高地物分类性能。在Indian Pines和黑河高光谱遥感数据集上的实验表明,本文算法的分类精度在不同实验条件下均优于传统的维数约减方法,其分类精度可达95.05%和96.20%,在较少训练样本条件下优势更为明显,有利于实际应用。     

基于小波变换的分数阶微分算法在肝脏肿瘤CT图像纹理增强中的应用

图像纹理增强过程中容易丢失平滑区域纹理细节，而分数阶微分增强虽然能够非线性保留平滑区域纹理细节，但对频率分辨率敏感。针对这个问题，提出一种基于小波变换的分数阶微分纹理增强算法，应用于平扫计算机断层扫描（CT）图像的肝脏肿瘤区域的纹理增强。首先，通过小波变换将图像感兴趣区分解成多个子带分量；其次，基于分数阶微分定义构造一个带补偿参数的分数阶微分掩膜；最后，使用该掩膜与每个高频子带分量进行卷积并利用小波逆变换重组图像感兴趣区。实验结果表明，该方法在使用较大分数阶次显著增强肿瘤区域的高频轮廓信息的同时，有效地保留了低频平滑的纹理细节：增强后的肝细胞癌区域与原区域相比，信息熵平均增加36.56%，平均梯度平均增加321.56%，平均绝对差值平均为9.287；增强后的肝血管瘤区域与原区域相比，信息熵平均增加48.77%，平均梯度平均增加511.26%，平均绝对差值平均为14.097。     

一种安全的无载体纹理合成信息隐藏方案

为了有效抵御Zhou等~([8])针对Wu等~([7])提出的无载体纹理合成信息隐藏方案的攻击,设计出一种基于有限整数网格上拟仿射变换(QATLIG)的纹理合成无载体信息隐藏方案。该方案通过在纹理合成过程中嵌入干扰纹理块,来抵御文献[8]提出的攻击。其中,干扰纹理块的具体位置,由样本纹理源补丁块的坐标通过QATLIG变换而得。同时该方案将QATLIG变换系数纳入密钥中。分析及实验表明,该方案保持了文献[7]方案的生成纹理图像质量,信息隐藏容量损失极小(约1.46%～7.11%),隐藏的信息被暴力破解的概率极低(远小于10~(-5)),可有效抵御文献[8]的攻击方案。     

云平台网络多重纹理图像匹配融合方法研究

传统的图像匹配融合方法在匹配多重纹理图像时,很容易出现误差匹配,融合后的图像清晰度不高,轮廓不鲜明,针对上述问题,在云平台网络上研究了一种新的多重纹理图像匹配融合方法。首先,计算多重纹理图像的匹配代价,分析图像像素的相似度和特异性,构建动态规划路径,在不同网络结构下匹配多重纹理图像;然后,建立树状图对图像进行融合;最后,利用视察矫正方法将匹配融合得到的误差点消除。为验证该方法的工作效果,与传统匹配融合方法进行实验对比,结果表明,给出的方法能够清晰地得到像素点云,使融合后的图像轮廓鲜明,画质清晰,适用于图像重构。     

基于近景摄影测量技术的地下巷道三维建模

对真实矿山整体及其相关现象的统一认识与数字化再现，是数字矿山建设的重要内容，矿山地下巷道的三维建模及可视化又是数字化再现的核心内容。针对传统巷道三维建模方法效率低下、成本高昂的不足，提出了基于近景摄影测量技术的地下巷道三维建模方法。该方法主要采用近景摄影测量立体像对的前方交会原理，使用相机在不同空间位置获得一组同一目标的图像，通过计算图像间的几何约束关系来得到目标表面的三维坐标信息，从而构建拍摄目标的三维模型。该方法首先利用低成本的智能手机照相机对巷道进行多视角近景照片采集；然后利用数字图像建模Context Capture软件对图像数据进行空中三角测量解算，并生成地下巷道点云数据；最后对获取的像片进行特征提取和影像匹配，完成地下巷道三维模型构建。以河南理工大学地下防空洞巷道为试验对象，拍摄了566张像片，像片间的旁向重叠度约80%。试验结果显示，所拍摄目标物的三维模型结构完整，纹理清晰，表明利用近景摄影测量技术构建巷道三维模型具有可行性。     

机器视觉在茧形态检验中的应用研究

桑蚕茧茧形态检验目前的检验方式为感官检验,检验结果会受检验人员技术水平和心理状态的影响。为提高桑蚕茧质量检验的智能化水平和检验结果的准确性,文章提出了一种利用机器视觉对茧形态检验中的茧色和缩皱进行自动识别的方法。该方法对茧色为基本色的自动识别准确率较高,而利用纹理特征参数与缩皱粗细程度间的规律性关系,为桑蚕茧缩皱的智能化判别提供了一个思路。