基于无限光源模式的数字图像盲鉴别技术

图像篡改通常会破坏自然图像的光照一致性,根据这一特点将光源方向的不一致性作为检测图像篡改的依据。针对在无限光源照射下生成的图像,根据图像的测量强度与计算强度间的误差函数和无限光源模式的约束条件函数,用Hestenes-Powell乘子法计算图像中不同对象和背景的光源方向,并以此判断图像是否被篡改。实验结果表明:本文算法能够有效地计算出无限光源模式下图像中不同对象和背景的光源方向,其正检率已经达到了82.3%。     

基于光照方向不一致的图像盲取证技术

通过提取单一数字图像中目标物体的边缘信息,可估计图像拍摄场景中的光照方向. 为了提高光照方向的估计效率,引入图像边缘检测算子,实现了待取证图像中目标物体的准确定位和边缘拟合,并进行了数据分析,建立了系统的基于光照方向不一致的图像篡改检测流程. 实验结果表明,边缘检测算子优化了图像检测流程,提高了该取证技术的可行性和可扩展性.     

单标记实时场景光源检测算法

增强现实中的光照一致性是使虚拟物体获得真实感的重要手段,它能使计算机生成的虚拟物体很好的融合到真实场景当中。为了更好的实现增强现实系统中的光照一致性,对现有的光源检测算法进行改进,提出一种基于单标记的实时场景光源检测算法。该方法通过采集识别标记在各个方位的亮度信息确定出光源的方向;通过识别标记和虚拟物体之间的亮度对比确定光源的亮度;通过获取标记物上未喷墨部分的颜色,确定光源的颜色。实验证明,在满足增强现实应用的实时性和稳定性的同时,使用本文的光源检测算法所估计出的虚拟光源与真实光源方向之间的角度差值平均在4. 3度,并可以使虚拟物体正确的产生阴影。     

采用光照不变特征的椭球法运动阴影检测

为检测视频监控系统中运动目标的阴影,提出了一种基于光照不变特征c1c2c3的检测算法. 该算法首先根据前景像素和处于相同位置的背景像素的c1c2c3之比定义坐标系,并将阴影检测视为该坐标系内阴影和运动物体的分类问题;然后,采用阴影像素在该坐标系中的分布特性构建1个椭球,并将处在椭球内部的像素判别为阴影像素;最后,根据阴影区域的几何信息进行后处理. 实验表明,该算法能有效地检测不同场景、不同运动物体的阴影,并能适应光照条件的变化.     

基于单相机和投影仪的静态物体三维数字化研究

物体的三维重建是计算机视觉领域一项重要的研究内容.在单相机和投影仪系统下实现对静态物体的三维重建,首先利用张正友相机标定原理完成对相机和投影仪的标定,然后将格雷码投影到被测物体上,用相机进行图像采集.对采集到的图像进行阴影检测和像素点匹配,最后通过三角化实现物体表面三维点云重建.实验结果证实了本文方法具有可行性.     

多目立体视觉三维重建系统的设计

针对工业产品质量检测过程中产品三维表面的重建问题,提出一种基于多目立体视觉三维重建方法.设计了一套由八个直线分布的工业相机构成的三维重建系统方案.首先通过图像采集模块,在八个不同方向对目标物体进行图像采集.其次对采集到的图像进行预处理,其中包括图像背景抑制和目标物体分割.然后通过相机标定模块,对八个相机进行标定,获得它们的内外参数,并结合Harris角点检测及高斯差分检测算法对预处理后的图像实现特征点提取.在此结果上,再利用三角形法对提取到的特征点进行匹配和校正.最后采用泊松表面重建方法准确地获取和优化角点,并找到角点特征的匹配点,从而对物体进行三维表面的精确重建.实验结果表明,设计的系统能够重建出静止物体的局部三维表面,重建结果中的物体表面完整,结构清晰,表面上的字符重建完整,能够很好地进行识别.     

一种不同光照条件下的变动物体检测方法

在场景中添加与覆盖区域颜色相近的物体,改变光照方向和强度,构成1幅新的图像。为从新图像中检测出新添加的物体(变动物体),且不受光照改变的影响,采用多尺度结构张量的方法提取图像纹理特征,采用归一化RGB色彩模型提取图像色彩特征,2种特征通过自适应权重系数结合,由此检测变动物体。采用光照变化条件下颜色纹理特征不同的图像进行对比实验,结果表明:在光照缓慢变化时,采用多尺度结构张量的方法和归一化RGB色彩模型可抑制光照变化的影响;两者结合能有效检测出变动物体。     

单幅图像阴影去除方法

为解决阴影影响区域信息判断和计算机视觉目标检测等任务的问题,研究了单幅图像阴影去除的方法.通过分析阴影特性与建模,在能量最小化框架下,根据颜色比例方法,通过纹理映射求解恢复系数;同时提出区域颜色恒常性计算和剖面光滑模型复合的半影恢复方法.实现了将阴影区域亮度、颜色和纹理等信息恢复到非阴影区域光照的效果,视觉一致性良好.     

一种自动读取指针式仪表读数的方法

为解决变电站中自动化监控仪表读数的问题,提出基于机器学习和图像处理算法的指针式仪表自动读数方法,由仪表检测和指针识别两个阶段组成。使用全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)对输入图像进行语义分割,以检测仪表的位置并提取仪表部分的图像。利用直方图均衡化、中值滤波和双边滤波减小光照和阴影对指针识别的干扰,并利用仿射变换矫正拍摄时的倾斜,再结合改进的霍夫变换识别仪表中指针的位置,从而计算指针角度获取读数。结果表明,对于自然场景中变电站中的指针式仪表,本研究能很好地检测出仪表并识别出指针的读数,对于光照和阴影等干扰具有良好的鲁棒性,可以显著减少变电站巡检人员的工作量,提高工作效率。     

一种自动读取指针式仪表读数的方法

为解决变电站中自动化监控仪表读数的问题,提出基于机器学习和图像处理算法的指针式仪表自动读数方法,由仪表检测和指针识别两个阶段组成。使用全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)对输入图像进行语义分割,以检测仪表的位置并提取仪表部分的图像。利用直方图均衡化、中值滤波和双边滤波减小光照和阴影对指针识别的干扰,并利用仿射变换矫正拍摄时的倾斜,再结合改进的霍夫变换识别仪表中指针的位置,从而计算指针角度获取读数。结果表明,对于自然场景中变电站中的指针式仪表,本研究能很好地检测出仪表并识别出指针的读数,对于光照和阴影等干扰具有良好的鲁棒性,可以显著减少变电站巡检人员的工作量,提高工作效率。     

Image Tampering Detection Using No-Reference Image Quality Metrics

In this paper,a new approach is proposed to determine whether the content of an image is authentic or modified with a focus on detecting complex image tampering.Detecting image tampering without any prior information of the original image is a challenging problem since unknown diverse manipulations may have different characteristics and so do various formats of images.Our principle is that image processing,no matter how complex,may affect image quality,so image quality metrics can be used to distinguish tampered images.In particular,based on the alteration of image quality in modified blocks,the proposed method can locate the tampered areas.Referring to four types of effective no-reference image quality metrics,we obtain 13 features to present an image.The experimental results show that the proposed method is very promising on detecting image tampering and locating the locally tampered areas especially in realistic scenarios.     

一种基于小波的脆弱水印算法

针对数字产品的安全问题,根据离散小波变换(DWT)多分辨率性质,结合人类视觉系统(HVS)特征,提出了一种基于小波的脆弱水印算法.检测器从接收到的水印图像中提取出水印信号,并与原始水印进行比较,从而证明宿主图像是否有篡改发生.实验结果证明,该算法具有防篡改和准确识别篡改区域的能力.     

基于多尺度Retinex彩色图像增强和闭合边缘提取方法的研究

提出了采用多尺度Retinex突出图像中阴暗区域的信息,采用Canny算子提取边缘,编制程序提取图像中的阴暗区域, 将原图像阴暗区域的像素替换成多尺度Retinex增强图像的像素。得到融合后的图像比原图像在阴影区域显示出更丰富的信息。 进而对遥感图像进行深入研究,以埃及Giza金字塔中最大的Khufu金字塔阴影的几何分析,确定太阳光的照射方位、仰角以 及观察点的方位与俯视角等信息。描述的半自动提取特征信息融合彩色图像的技术,在遥感图像地物信息提取中具有十分重大 的意义。     

单目序列的刚体目标位姿测量

针对单目相机不具备构建合作目标的情况及其对平面上运动目标位姿测量的应用需求,提出一种基于目标轮廓的运动目标位姿自动解算方法.该方法以目标三维几何模型和相机参数作为先验信息,利用OpenGL生成位于不同位姿的运动目标模拟图像,通过模拟图像与实拍图像之间的关系进行位姿的求解.首先由离散位姿集合的模拟图像得到运动目标轮廓集合,由实拍图像运动目标轮廓与离散位姿轮廓集合中轮廓间的关系确定运动目标的初始位姿.然后构建初始位姿下模拟图像的目标轮廓与实拍图像目标轮廓间的距离代价函数,采用非线性优化算法迭代求解运动目标的精确位姿.实验结果表明,提出的方法可以有效地测量运动目标的位姿,且当图像中纹理复杂、受阴影影响时仍能取得较好的测量结果.     

氮分子激光阴影照相电子成像系统研究

介绍了一种以氮分子激光器作光源的ＣＣＤ相机阴影照相系统,该系统能可靠地对高速运动目标和瞬变现象进行阴影照相电子成像,并提出了基于该系统的阴影照相电子成像测速法．该系统具有一些独到的优点：作为系统光源的氮分子激光器的脉宽为纳秒量级（火花光源的脉宽为微秒或亚微秒量级）,适用于高速摄影;对环境无特殊要求,能在一般室内环境下正常工作;电子成像技术的采用,使得该系统无需显、定影及判读等操作,直接由计算机进行图像处理和输出．     

基于图像内容的半脆弱水印方法

针对网络传输中数字产品的安全保护问题,根据离散小波变换(DWT)多分辨率性质,结合混沌序列和人类视觉(HVS)特征,提出了一种基于图像内容的半脆弱水印算法,并给出了一个篡改判别方案,从而实现了对篡改图像的定位和分类．实验结果证明,该算法能够抵抗70％以上的JPEG有损压缩,具有准确识别篡改区域的能力．     

噪声特征与EXIF信息相关性的图像篡改鉴定

建立了照片可交换图像文件（EXIF）信息中的5个常用参数与图像统计噪声之间的相关性,利用这种相关性对图像的真实性做出判断. 通过提取训练图像的统计噪声特征及5个EXIF特征,建立了二者的相关性,利用此相关性估计待检测图像的EXIF信息,再与照片本身的EXIF信息进行对比,进而判断其是否遭到篡改. 实验结果显示,利用提出的方法对图像是否经过照片滤镜和模糊等修改进行检测,得到了较好的检测结果.     

未确知均值聚类

利用未确知系统理论分析特征对样本分类所作贡献,定义特征的分类权重,并作为启发性知识用于确定样本与各类间的加权距离及样本属于各类的隶属度,建立未确知均值聚类算法。IRIS数据检验表明,未确知均值聚类算法误判样本数少、收敛速度快、鲁棒性好,是一种实用、有效的无监督聚类算法。