一种基于差分DCT系数对直方图的图像取证方法

提出了一种基于差分DCT域系数对直方图的图像拼接篡改检测方法.该方法首先对图像进行DCT变换,而后分别计算DCT系数矩阵的水平、垂直、主对角线、副对角线四个方向的差分DCT系数矩阵,并对得到的差分DCT系数矩阵进行系数对直方图化,提取特征向量.最后,利用支持向量机对真实图像和篡改后的图像进行分类识别.实验结果表明,在相关的测试数据集上,和现存的一些算法相比,该方法不仅具有较低的计算复杂度,同时,其检测性能在目前所有提出的算法中达到最高,性能优良.     

一种基于游程长度和隐写分析特征融合的图像拼接盲检测方法

提出了一种基于游程长度(RLRN)和隐写分析特征融 合的图像拼接检测算法。算法中的隐写分析特征是在 图像经分块离散余弦变换(DCT)后的系数矩阵中提取,并将其和RLRN特征进行融 合。特征提取在 色度(chroma)空间进行,用支持向量机(SVM)作为分类器。实验结果显示,融合后的特征在 图像测试库CASIA v1.0 和CASIA v2.0上识别率分别达到98.57%和97.27%,不仅比特征在融合前的识别率有较大提高,而且和现 有的一些算法相比,提出的特征融合算法也具有良好的识别性能。     

一种新的HOG特征人脸图像识别算法研究

针对人脸在非均匀光照下识别率的降低,提出了拉普拉斯滤波和离散余弦变换(DCT)融合梯度方向直方图(HOG)人脸识别算法。首先通过拉普拉斯滤波对人脸图像进行处理,突出其纹理特征,其次进行离散余弦变换(DCT),有效滤除高频分量,然后利用离散余弦逆变换(IDCT)重建人脸图像,降低其维数,最后通过梯度方向直方图(HOG)算子提取人脸图像固有特征,并利用最近邻方法进行分类识别。实验结果表明,该算法在不同特征维数下的Yale B人脸数据库中识别率高达95％以及课题组自建的维吾尔族人脸数据库中其识别率高达98.5％,优于其他传统算法?具有很强的鲁棒性和实时性。     

基于DCT系数统计特性的HEVC视频双压缩检测算法

功能强大和使用简易的视频编辑软件可能会使数字视频遭受到各种不同形式的篡改,视频的真实性和完整性无法得到保证。双压缩是视频篡改的必要条件,双压缩检测则是视频取证的重要辅助手段。通过分析压缩过程中由量化误差引起的离散余弦变换(DCT)系数变化,提出了一种不同量化参数下的高效视频编码(HEVC)视频双压缩检测算法,利用DCT系数直方图和相邻DCT系数对奇偶组合统计特性构造22维联合特征集,最后将特征集用支持向量机(SVM)进行分类识别。实验结果证明了本文算法的有效性。     

一种保持直方图特性的JPEG图像掩密算法

传统的JPEG图像掩密算法往往因为改变了载体图像的DCT系数直方图而不能抵抗各种基于直方图的攻击,或者为了矫正直方图而降低了隐藏容量,该文提出一种新的保持直方图特性的算法。该算法在嵌入秘密消息时,动态建立Adjust_info表记录系数直方图被改变的情况,然后根据该表调整系数的变化方向,这样不但可以补偿直方图的改变,而且并不降低隐藏容量。对多幅图像的实验表明,该算法不但能够达到13%的高隐藏容量(压缩因子为75),而且掩密后图像总体DCT系数直方图的平均失真率为0.81%。由改进算法掩密后图像低频DCT系数直方图的最大失真率为3.83%,平均失真率只有1.98%,仅对直方图做了微小的改变,因此可以有效抵御各种直方图攻击,从而为安全掩密提供了可靠保证。     

一种自适应提升视频图像对比度的算法

面向数字电视视频后处理芯片中提高对比度的需求,针对传统直方图均衡技术偏离原始平均亮度,放大背景噪声的缺点,提出了一种基于改进的直方图均衡的视频图像对比度提升技术.首先改善统计直方图的方法,将得到的累积直方图限制在一定范围内;然后根据平均亮度计算均衡系数;最后根据累积直方图和均衡系数,得到变换函数曲线并进行映射.仿真结果表明,应用该方法处理后的视频图像,在提升图像对比度的同时,既保持了原始图像的平均亮度,又没有增强背景噪声.     

基于方向直方图和神经网络的手势识别

本文提出一种用于手势识别的新方法,它将图像的方向直方图矢量(OHV)与神经网络相结合.其特点在于选用图像的方向直方图矢量作为手势的特征矢量,该特征矢量对于光线和手的平移变化具有较强的鲁棒性,这正是手势识别所要解决的关键问题.在训练阶段,首先需要建立手势样本的特征矢量库;在识别阶段,本文选用三层BP网络作为分类器,获得了90%以上的识别率.本文还对手势进行一定角度的旋转后的识别进行了讨论,识别结果达到预期要求.     

基于重组DCT系数子带能量直方图的图像检索

现在许多图像采用JPEG格式存储,检索这些图像通常要先解压缩,然后提取基于像素域的特征矢量进行图像检索。己有文献提出直接在DCT域进行图像检索的方法,这样可以降低检索的时间复杂度。本文提出对JPEG图像的DCT系数利用多分辨率小波变换的形式进行重组,对整个数据库中所有图像的DCT系数重组得到的若干子带,分别建立子带能量直方图,而后采用Morton顺序建立每幅图像的索引,并采用变形B树结构组织图像数据库用于图像检索。     

基于超像素和游程直方图的对比度修改检测算法

该文提出一种基于超像素和游程直方图的图像对比度修改检测取证算法。算法首先对图像进行超像素分割,并提取每个分割区域的游程直方图特征值,然后将不同方向的特征值进行融合,并进行归一化处理;再计算处理后的特征值数值突变量;最后将区域的数值突变量用支持向量机(SVM)进行分类识别。实验结果表明,和现有的一些算法相比,该文提出的算法计算复杂度低,在多种不同的测试数据库上都具有良好的识别性能。此外,在区域篡改检测实验中,该算法不仅可以定位出篡改区域,还能准确地描绘出篡改区域的轮廓形状。     

基于重叠条纹特征融合的行人再识别

针对行人再识别过程中,光照、摄像机设置等因素影响行人图像颜色以及在提取图像特征时丢失部分图像细节的问题,提出一种基于重叠条纹特征融合的行人再识别方法。在提取特征前,对图像进行重叠条纹分割,对所分割的条纹提取HSV颜色直方图和Gabor纹理特征直方图,HSV颜色直方图可以增强图像颜色信息的鉴别性,而重叠条纹分割方法解决丢失图像细节问题,Gabor纹理特征对图像的边缘敏感,增加图像的细节信息,融合所提取的图像特征,形成特征描述子;然后用交叉视角逻辑度量学习算法进行识别;最后在VIPER和GRID图像库上进行实验,rank1分别达到了31.68%和16.32%,rank10和rank20也有明显提高。结果表明所提方法能够提高行人再识别的识别率。     

基于R语言的统计数据柱形图的实现

目前统计数据的可视化受到广大应用研究者的重视,特别是统计数据的基于统计图形的可视化得到了许多统计学者、信息学者、计算机学者的研究。柱形图是最常见的图标类型,柱形图适用于多种类型的数据,柱形图中的堆积柱形图和分组柱形图表达的信息更加直观丰富。在R语言的环境下,给出了柱形图的程序函数语言,并结合实际统计数据给出了实现柱形图的具体案例。     

图像增强中直方图均衡化合理性的一种解释

本文证明了图像增强中平坦的直方图是一些合理假定的必然结果,这些假定包括灰度值被拉伸的程度应该和它在图像中出现的次数（直方图）相联系,灰度值出现的次数越多,就应该被拉伸得越厉害;图像被增强之后如果再进行一次增强应保持不变。教学实践表明,这样引入直方图均衡化易于理解,有启发性。     

Image retrieval using both color and texture features

In order to improve the retrieval performance of images, this paper proposes an efficient approach for extracting and retrieving color images. The block diagram of our proposed approach to content-based image retrieval (CBIR) is given firstly, and then we introduce three image feature extracting arithmetic including color histogram, edge histogram and edge direction histogram, the histogram Euclidean distance, cosine distance and histogram intersection are used to measure the image level similarity. On the basis of using color and texture features separately, a new method for image retrieval using combined features is proposed. With the test for an image database including 766 general-purpose images and comparison and analysis of performance evaluation for features and similarity measures, our proposed retrieval approach demonstrates a promising performance. Experiment shows that combined features are superior to every single one of the three features in retrieval.     

改进的直方图均衡化算法在图像增强中的应用

在数字图像处理过程中,针对直方图均衡化算法增强图像,提出了一种改进的直方图均衡化算法,应用于图像增强。该算法结合全局直方图均衡化、局部直方图均衡化特性,利用增量式直方图均衡化,从处理方法上对直方图均衡化算法进行了改进。实验结果表明,文中提出的方法能更有效的增强图像,去除图像噪声,为后续有效的识别特征提供了基础,同时提高图像目标识别的效果。     

直方图加权均值滤波器

本文提出了一种适合于消除图像盐椒噪声的滤波器——直方图加权均值(HWM)滤波器.该算法以加权均值滤波器为基础,利用被污染图像的直方图函数作为权值进行加权运算.实验表明,对于噪声率在5％到90％的的噪声图像,HWM滤波器具有良好而稳健的去噪效果,当噪声率超过70％时,其优越性更加突出.     

基于加权直方图均衡的红外图像增强方法

针对红外图像特点和传统直方图均衡增强方法的不足,提出了一种改进的直方图均衡增强方法.先采用所提出的加权函数对红外图像各灰度级直方图进行调整,其中对背景区低灰度级的直方图进行缩小,对目标区高灰度级的直方图保持不变,然后进行均衡化处理.实验结果表明,本文提出的方法有效地压制了背景噪声,提高了目标对比度,综合性能优于传统直方图均衡和双平台直方图均衡方法.     

分层结构直方图及其应用

针对传统直方图特征存在的特征分辨能力不强的问题,提出了一种图像分层结构直方图.该特征首先将图像按照亮度幅值的大小进行分层,然后根据预先设计的结构图元对所有的分层图进行基于结构图元的直方图统计,最后将所得的直方图进行集成得到最终的分层结构直方图.以图像匹配与视觉跟踪为例,对分层结构直方图的应用进行了大量的仿真实验,结果表明该特征较参考特征具有更强的特征分辨性能和局部描述能力.利用分层结构直方图进行图像匹配得到的相似性度量图单峰特性更加明显,能够显著降低视觉跟踪算法的跟踪误差.     

保持图像亮度的局部直方图均衡算法

现有的局部直方图均衡算法用于图像的对比度增强时,输出图像的亮度与输入图像无关.由于图像增强的很多实际应用需要保持原始图像的亮度,为此提出一种新的局部直方图均衡算法.以子块部分重叠的局部直方图均衡算法 (POSHE)为基础,改进其对子块图像的均衡方式:根据亮度均值对子块图像进行递归分解,得到一系列不同灰度范围的子图像,然后对每一个子图像在其相应的灰度范围内进行直方图均衡,最后合并这些子图像的均衡结果.实验结果表明,这种局部直方图均衡新算法既能充分增强图像局部细节,又能保持输入图像的亮度,且亮度的保持程度可由用户进行控制.本文算法使所增强的图像具有更加自然的视觉效果,能更好地满足消费类电子工业对图像对比度增强的应用要求.     

基于广义直方图均衡的图像增强新方法

针对传统直方图均衡方法进行图像增强时导致图像细节信息丢失和噪声放大的问题,提出了广义直方图均衡图像增强方法。传统直方图是基于整数1进行计数的,广义直方图将整数1分解成2个值:分数和余数,通过对每个灰度级累计分数值和在所有灰度级均匀分配余数值生成。由于分数值控制着广义直方图均衡的效果,图像中不同特性区域应该具有不同的分数值,给出了基于局部复杂度计算的分数值求取方法。实验结果表明本方法能有效克服传统直方图均衡法丢失目标细节和过分放大噪声的不足,是一种有效的图像增强方法。