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1.
低渗透率地层渗透率的确定方法 总被引:3,自引:0,他引:3
结合大庆油田外围低渗透率地层的地质特点,根椐渗流理论和岩心分析资料,分析了地层渗透率与孔隙度、组成地层的各种矿物含量以及泥质含量之间的关系,建立了不同矿物组合地层的渗透率计算方程。用本方法计算的和岩心分析的渗透率进行了对比,二者之间具有较好的一致性。 相似文献
2.
对JPEG(joint photographic experts group)图像实施篡改往往会产生双重JPEG(double JPEG,DJPE) 压缩痕迹,分析该痕迹有助于揭示图像压缩历史并实现篡改区域定位。现有算法在图像尺寸较小和质量因子(quality factor,QF) 较低的时候性能不佳,对两个QF的组合情况存在限制。本文提出了一种端到端的混合QF双重JPEG压缩图像取证网络,命名为DJPEGNet。首先,使用预处理层从图像头文件中提取表征压缩历史信息的量化表 (quantization table,Qtable) 特征,将图像从空域转换至DCT(discrete cosine transform)域构造统计直方图特征。然后,将两个特征输入到由深度可分离卷积和残差结构堆叠而成的主体结构,输出二分类结果。最后,使用滑动窗口算法自动定位篡改区域并绘制概率分布图。实验结果表明,在使用不同Qtable集生成的小尺寸数据集上,DJPEGNet所有指标均优于现有最先进的算法,其中ACC提高了1.78%,TPR提升了2.00%,TNR提升了1.60%。 相似文献
3.
图像修复检测是数字图像取证领域中一个非常具有挑战性的问题,为了使图像在被修复后依然保持视觉上的光滑性,常用基于样本块的修复方法来填充被篡改部分。本文提出一种融合注意力机制与全卷积神经网络(Full Convolution Network, FCN)的图像修复取证方法,首先对修复图像进行深度特征提取,再对最终的特征图进行权值分配,以获取最有效的特征图,提高检测效果。为了验证本文方法的可行性,创建了一个修复图像数据库,并通过不同性能指标来评估所提出取证网络的性能。 相似文献
4.
提出了一种基于Arnold变换和分块奇异值分解(Block-SVD)的小波域彩色图像数字水印算法。该算法采用彩色图像作为载体,灰度图像作为水印,增加了嵌入的信息量。仿真结果表明,该算法具有时间效率高、水印不可见性好、抗攻击能力强等特点,在版权保护方面具有一定的应用价值。 相似文献
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8.
图像重采样检测是图像取证领域的重要任务,其目的是检测图像是否经过重采样操作。现有的基于深度学习的重采样检测方法大多只针对特定的重采样因子进行研究,而较少考虑重采样因子完全随机的情况。本文根据重采样操作中所涉及的插值技术原理设计了一组高效互补的图像预处理结构以避免图像内容的干扰,并通过可变形卷积层和高效通道注意力机制(efficient channel attention, ECA)分别提取和筛选重采样特征,从而有效提高了卷积神经网络整合提取不同重采样因子的重采样特征的能力。实验结果表明,无论对于未压缩的重采样图像还是JPEG压缩后处理的重采样图像,本文方法都可以有效检测,且预测准确率相比现有方法均有较大提升。 相似文献
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