审图系统中的图纸一致性检测算法

在审图系统中，对报送的工程图纸扫描件和先前的电子图纸的一致性检测是一个重要环节。该文将由绘图软件(如AutoCAD等)绘制的以矢量形式保存的电子图纸转化为以栅格形式存储的图像文件，再利用该栅格图像文件对扫描件进行预处理，并用小波变换和计算分形维数对扫描图纸和栅格文件进行比对。实验结果表明，该算法能够很好地实现扫描图纸和栅格文件的比对。     

基于小波和不变矩的图像copy-move篡改盲检测

针对数字图像取证中一类常见的复制粘贴图像伪造,本文提出了一种基于小波变换和不变矩提取的检测算法。该算法利用小波变换提取图像的低频分量,对低频分量分块进行不变矩特征提取,然后将特征矢量进行按行字典排序,并且配合图像块的偏移位置信息,进行图像复制伪造区域的检测和定位。实验表明该算法能够较精确地定位出复制和粘贴的图像伪造区域,并有效地减少了运算量,提高了检测效率。     

Radon变换修正不变矩在零水印中的应用

提出一种使用修正后的Radon变换不变矩零水印算法.该算法的思想是先计算原始图像的Radon变换不变矩,利用其构建零水印系统;然后用参考图像和测试图像之间的相关系数来修正Radon变换不变矩,最后利用修正后的Ra-don变换不变矩来检测水印.文章的算法在满足Radon变换不变矩具有的所有性能外,能够有效抵抗常规的信号处...     

基于DWT的抗RST攻击鲁棒性数字水印

针对现有数字图像水印方法对几何变换攻击鲁棒性不足的问题,提出一种基于离散小波域的抗几何攻击数字水印方法,对图像进行离散小波变换,在其低频逼近子图嵌入水印,通过检测其不变矩实现数字水印检测。由于所选不变矩具有旋转、平移、尺度变换不变特征,因此该方法对几何变换攻击具有鲁棒性。仿真实验结果表明,该方法对普通加噪、滤波、JPEG压缩攻击以及旋转、缩放、平移等几何攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于Krawtchouk不变矩的复制-粘贴篡改盲检测算法

针对数字图像检测中一类常见的复制-粘贴图像篡改,提出一种基于小波变换和径向Krawtchouk不变矩的盲检测算法。算法利用小波变换提取图像的低频分量,对低频分量分块提取径向Krawtchouk不变矩特征,这种特征描述方式对图像旋转后处理具有鲁棒性,然后将特征向量进行按字典排序,并结合数学形态学进行图像复制篡改区域的检测和定位。实验表明该算法能有效地定位出复制和粘贴的图像篡改区域,并对粘贴区域旋转操作具有很强的鲁棒性。     

基于Radon变换不变矩和小波提升的水印算法

提出了一种基于Radon变换不变矩和提升小波的抗几何攻击水印算法。该方法首先对图像进行一次提升小波分解,然后计算其低频成分的Radon变换不变矩来构建水印系统。水印提取过程简单,只需计算所得图像的几个Radon变换不变矩不变量。文章给出了实验结果,并与基于几何矩不变量的算法进行了比较。经过仿真实验证明,该方法对于旋转,缩放,平移等攻击具有很好鲁棒性的同时,对于普通的加噪,滤波,JPEG压缩攻击也具有很好的鲁棒性,且具有极低误检率。     

基于形状的图像检索的关键技术研究

将小波变换的多尺度技术应用到图像检索中的形状特征的边缘检测 ,利用不变矩的仿射不变性进行形状特征提取 ,并以图像特征向量的欧氏距离进行图像的相似度匹配。试验结果表明 ,使用该算法可以提高基于内容的图像检索的准确率与检索速度。     

图小波变换在图像分割中的应用研究

在图像处理领域中,图像分割占有举足轻重的地位。传统的基于小波变换的图像分割算法,仅在规则域内能够有效地检测出图像的边缘信息。为了在不规则域内能够有效地检测出图像的边缘信息,提出一种基于图小波变换的图像分割算法。首先,将图像转换成图,在图域进行研究;然后,利用图小波变换进行图像分割。实验结果表明,与传统边缘算法相比,该算法用于图像分割,不仅能够有效地检测出图像边缘信息,而且对噪声具有较好的鲁棒性。     

曲波变换用于磨粒图像不变矩的提取

曲波变换(curvelet)具有各向异性和良好的曲线奇异性表达能力。为了克服Hu不变矩和不变小波矩在表达铁谱磨粒形貌信息方面的不足,将曲波变换引入磨粒特征提取过程,并与Hu不变矩结合,提出一种基于曲波变换的磨粒图像不变矩提取方法。首先利用曲波变换将图像进行分解与重构,得到不同尺度的子图像;然后提取各子图像的Hu不变矩,获得图像的曲波不变矩;最后将该方法应用于典型磨粒识别,总识别率达到83.33%。实验结果表明,与Hu不变矩和不变小波矩相比,磨粒图像的曲波不变矩能更好地表达磨粒的形貌特征。     

基于小波矩和神经网络检测的鲁棒水印算法

为提高抵抗旋转和剪切攻击等的能力,提出了一种基于小波矩特征调制和神经网检测的图像水印算法。利用水印信息调制载体的低阶小波矩特征,经过二值图像中附加的模板训练的神经网络几乎能够完全恢复嵌入到图像中的水印数据。实验表明该算法具有较好的鲁棒性,能有效地抵抗剪切,旋转攻击。算法利用具有旋转不变的小波矩,提高了抵抗攻击的能力。     

一种起始点无关的小波系数形状匹配

小波变换的多分辨率特征使其在计算机视觉中得到广泛的应用,在形状匹配中,小波变换对起始点的依赖制约了小波变换的应用。为了克服小波变换对起始点的依赖,引入Zernike矩,提出一种起始点无关的小波系数形状匹配算法。对输入图像进行预处理后提取目标轮廓,生成具有平移、尺度不变的形状链状表达,并通过小波变换进行多尺度分析。最后计算各个尺度下的各阶Zernike矩,来解决小波变换的起始点问题,实现形状表达的旋转不变性。实验结果表明该算法适用于轮廓较明显的目标,同时具有速度快、精度高、鲁棒性强的优点。     

基于Radon和解析Fourier Mellin变换的尺度

由于正交矩对噪声鲁棒性强、重建效果好,因此被广泛应用于目标识别与分类中,但是正交矩本质上缺乏尺度变换不变性,而且必要的图像二值化与规一化过程会引入重采样与重量化误差。为此,在研究现有正交矩的基础上,提出了一种基于Radon变换和解析FourierMellin变换的尺度与旋转不变的目标识别算法。该算法首先直接对目标灰度图像进行Radon变换,然后对Radon变换结果进行进一步解析,通过FourierMellin变换将原图像的旋转变化转化为相位变化,将原图像的尺度变化转化为幅度变化;最后,通过定义一旋转与尺度不变函数,同时利用不变函数的4种特征,再应用k近邻法实现分类。理论与实验结果表明,由于避免了正交矩方法存在的重采样与重量化误差,该算法的分类精度高于基于正交矩的分类方法,而且对白噪声的鲁棒性也显著高于基于正交矩的识别与分类方法。     

基于WT算法联合混沌理论的图像加密研究

图像加密作为信息加密领域的重要一支,其对于信息安全的重要性显得愈发重要,能够有效地对目标图像信息进行加解密逐步成为了人们的研究热点。为了提高图像加密的安全性,以混沌系统所具有的初值敏感性以及类似随机为基础,提出了采用“混沌变换”方法对图像进行置乱操作的算法,随后以此为基础结合小波理论设计一种图像加密算法。在图像的预处理阶段首先对图像采用小波变换得到四幅小波子图;随后基于混沌置换将四幅子图置乱处理;最后通过小波逆变换恢复出目标加密图像。通过数值仿真实验表明通过该方法解密获得的图像具有与原图像非常高的一致性,并且获得了较高的安全性。     

一种改进的综合纹理和形状特征的图像检索方法

提出一种利用小波进行综合纹理和形状特征的具有旋转、平移和尺度不变性的图像检索算法.使用角向矩加权方向定义图像的主方向来进行坐标轴的旋转矫正,得到图像的旋转不变性表示;采用具有平移和尺度不变性的小波变换对图像进行小波分解,利用各子带的能量作为纹理特征;利用小波分解的逼近子图重构图像并进一步利用Hu不变矩提取其形状特征.最后对纹理和形状特征进行高斯归一化,综合其特征进行检索.实验中对算法的尺度不变性、旋转不变性、平移不变性及对噪声的不敏感性进行了验证,实验结果证明了该算法具有更高的鲁棒性和查准率.     

基于多方向àtrous小波变换的多传感器图像融合

分析和研究了非下采样方向滤波器组及具有平移不变性的àtrous小波变换的图像变换的优点,提出了一种基于多方向àtrous小波变换的图像融合方法。首先利用àtrous小波变换将待融合源图像分解成不同尺度,不同分辨率的高低频分量,再对高频分量利用非下采样方向滤波器组进行方向分解,然后采取不同的融合方法对分解的高低频分量进行融合处理,低频系数采取平均加权法融合,高频系数则采取局部梯度优先的加权法融合,最后将融合的各频带进行逆非下采样方向滤波器组变换和逆àtrous小波变换得到融合图像。实验表明,在几种不同的客观评价标准下,该方法优于传统小波域中的融合效果,能有效地消除小波变换所带来的光谱扭曲和假边缘现象。     

基于期望值最大算法和离散小波框架的图像融合

The discrete wavelet transform has become an attractive tool for fusing multisensor images. This paper investigates the discrete wavelet frame transform. A major advantage of this method over discrete wavelet transform is aliasing free and translation invariant. The discrete wavelet frame (DWF) transform is used to decompose the registered images into multiscale representation with the low frequency and the high frequency bands. The low frequency band is normalized and fused by using the expectation maximization (EM) algorithm. The informative importance measure is applied to the high frequency band. The final fused image is obtained by taking the inverse transform on the composite coefficient representations. Experiments show that the proposed method is more effective than conventional image fusion methods.