水平运动模糊图像模糊像素判断算法的应用

本文主要讨论的是水平方向的匀速直线运动模糊图像的模糊像素判断算法,主要将图像在水平方向上进行一阶微分．将微分自相关图像各列实施求和,得到一条共轭相关峰的鉴别曲线,由此可以得出运动模糊像素的个数。将此算法应用于水平运动模糊车牌识别中．识别效果良好。     

暗像素先验的模糊图像盲复原方法

图像的盲去模糊问题是一个长期的且具有挑战性的逆问题。能否找到正确的图像先验是能否复原出高质量清晰图像的关键。因此,为了能够复原出高质量的清晰图像,找到了一种新的且有效的图像先验--图像中的暗像素先验,并提出了一种基于暗像素先验的模糊图像盲复原方法。该方法是基于模糊图像的内在本质特性所提出的,模糊图像中的暗像素是非稀疏的。在模糊过程中,清晰图像中的暗像素会因为与它周围的亮像素进行加权平衡,而导致模糊图像中暗像素的像素值增加,从而导致模糊图像中暗像素的稀疏性降低。因此,利用模糊图像中暗像素的这种非稀疏特性,能够有效区分模糊图像和清晰图像,从而实现模糊图像的盲复原。但是,基于暗像素的先验会导致一种非凸和非线性的最优化问题,为了能够有效地求解提出的模型,引入了一种最小化操作的线性近似来实现提出模型的最优化求解。大量的实验证明了该方法与近几年一些极具代表性的模糊图像盲复原方法相比,具有更好的性能。     

基于方向信息梯度的图像模糊测度

提出了一种新的图像模糊测度方法,该方法以图像小波分解的低频系数各个方向上的信息梯度和作为图像的模糊测度,理论与实验证明该测度相对于图像的模糊程度是单调和单峰的,并且受噪声、亮度和对比度变化影响较小。     

图像运动模糊方向的检测方法

为了降低运动模糊图像恢复问题的复杂度,提高计算效率,将图像恢复的二维问题转化为一维问题,可以将图像的模糊方向旋转到水平方向,这就需要识别图像的运动模糊方向.计算模糊图像任意角度的方向微分,根据微分图像灰度值的绝对值的分布特征,可以看到模糊方向和微分图像的绝对灰度值存在一定的关系,由此可以鉴别出模糊方向.在鉴别过程中,给出了精度更高的三次样条插值计算微分图像的详细方法.仿真实验表明,该方法稳定性好,具有较高的精度.     

基于方向信息测度的运动模糊图像恢复

针对水平直线匀速运动引起的模糊图像产生过程,在图像的空间域内,利用含约束条件的最小二乘法、边缘信息逼近的能量差和Lagrange乘子法构成代价函数,以求解复原图像,并逐步推演出其求解公式。该算法实现简单,不需要进行多次迭代运算和频域变换。实验结果证明,处理后的图像质量良好,能满足人们的视觉要求,避免了频域恢复中出现的高频振铃现象。     

任意方向运动模糊图像的恢复

为了精确恢复任意方向直线运动产生的模糊图像 ,结合双线性插值与计算机图形学的知识 ,直接在其运动方向上设置空间域点扩展函数。通过对模糊图像的频谱分析 ,检测出其运动参数 ,使用投影恢复方法在空间域作图像恢复 ,取得了较好的效果 ,给出了详细的算法及实验结果。     

模糊图像点扩散函数的亚像素精度离散化方法

快速准确的点扩散函数(PSF)估计方法,是获取良好模糊图像复原效果的前提。针对散焦模糊和匀速运动模糊的PSF在以往离散化实现过程中的近似误差问题,提出一种结合退化模型几何性质和亚像素估计的离散化方法,定义了近邻像素点的距离相关权值分配原则,并以此进行亚像素精度的估计,从而实现了PSF的离散化。实验结果表明该方法的估计精度有很明显的提高,并在主观视觉质量和客观图像清晰度评价函数、峰值信噪比(PSNR)、改善信噪比(ISNR)方面均优于传统方法。     

基于像素过滤配准插值的图像修复算法研究

研究残损图像的修复问题,提高修复后图像的清晰度。当采集环境较为恶劣时,采集的图像会发生像素丢失,残损、混淆,造成图像模糊、质量下降、清晰度不高。为了解决上述问题,提出利用像素过滤配准插值算法,对发生形变、丢失的像素进行过滤配准计算,运用相邻相似像素插值的方法补偿由于显示区域内像素被大量破坏或丢失导致的像素残缺,完整像素数量不足的缺陷,克服由于像素缺陷造成的图像清晰度下降的弊端。实验结果表明,改进方法能够大幅提高低质量图像的清晰度,取得了不错的效果。     

基于像素级遥感图像融合方法综述

介绍了典型的基于像素级遥感图像融合算法,论述了各种算法的优缺点,给出了图像融合质量的评价方法,提出了图像融合的研究方向。     

灰度图像中基于像素分布特征的人脸定位

提出了一种利用人脸图像的像素分布特征来定位人脸的方法，在定位人脸的内轮廓时利用了图像二值化后的分布特征和灰度图的像素分布特征相结合的方法，然后将人脸区域的图像进行标准化，经过以脸图像可以方便地用于人脸的识别。在对采集到的图像进行的测试中得到了较好的效果。     

基于后验概率的图像模糊检测方法

数字图像被动盲取证是指在不依赖任何预签名提取或预嵌入信息的前提下,对图像的真伪和来源进行鉴别和取证。图像在经篡改操作时,为了消除图像在拼接边缘产生的畸变,篡改者通常会采用后处理消除伪造痕迹,其中,模糊操作是最常用的手法之一。提出一种人工模糊痕迹检测方法。将经过模糊操作后图像像素之间存在的高度相关性进行模型化表示;采用EM算法估算出图像中每个像素属于上述模型的后验概率;根据所得后验概率的大小进行模糊操作检测。实验结果表明,该算法能够有效地检测出篡改图像中的人工模糊痕迹,并对不同模糊类型、有损JPEG压缩以及全局缩放操作均具有较好的鲁棒性。     

Effective composite image detection method based on feature inconsistency of image components

This paper proposes an effective composite image detection method that uses the feature inconsistency of image components of the composite image to detect tampered regions. The composite image is first divided into image components. Next, the variance of the noise remaining after de-noising in each image component is calculated and used as a feature. Finally, tampered regions are detected using this feature based on a tampering detection rule. Experimental results show that the proposed method has good composite image detection performance.     

基于排序差值脉冲噪声检测的彩色图像滤波方法

提出一种针对彩色图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果利用改进的自适应矢量中值滤波法滤除彩色图像脉冲噪声的方法。试验结果表明,该方法能够明显地减少脉冲噪声检测过程中的噪声漏判数量,有效地去除彩色图像中的脉冲噪声,滤波后不会产生新的颜色,并能较好地保持图像的边缘与细节信息。     

基于同态补偿翻拍图像的方向预测方法

为抵抗翻拍图像对人脸识别等认证系统的攻击,提出一种人脸图像梯度方向预测算法。通过自适应高斯同态滤波进行光照补偿增强真实活体图像与翻拍图像的对比度,用八方向Sobel算子与像元卷积方向预测,并使用支持向量机(SVM)分类器设计图像分类器判别两类图像。抽取国内外数据库(南京航空航天大学与耶鲁大学人脸库)活体人脸与翻拍人脸共522张进行实验,检测率达到99.51%;另用三星Galaxy Nexus手机拍摄261张真实人脸,同时进行翻拍,得到样本库522张人脸,实验检测率达到98.08%,特征提取用时167.04s。结果表明能有效地检测分类出真实人脸照片与翻拍假冒照片,并具有较高的特征提取效率。     

频谱预处理模糊运动方向鉴别的改进算法

为了提高匀速直线运动模糊图像的运动方向检测精度,提出一种基于频谱预处理的模糊运动方向鉴别改进算法.首先,通过对模糊图像的频谱图执行两次傅里叶对数变换,实现频谱图的亮条细化处理;然后,以亮条细化后的频谱图为研究对象,采用滑动邻域操作实施频谱图的二值化处理,剔除图像中的噪声和十字亮线,得到频谱图的预处理图像;最后,对预处理图像执行Radon变换,检测图像中的直线成分,并将检测结果映射为模糊图像的运动方向.实验数据显示,在不同模糊尺度和运动方向环境下,本文算法始终能够将运动方向的检测误差控制在0.5°的有效范围之内;实验结果表明,本文算法的运动方向检测精度优于其他同类的算法.     

Color noise correlation-based splicing detection for image forensics

Multimedia Tools and Applications - Today, it has become very easy to manipulate digital images using image processing tools and software such as Adobe Photoshop (...     

基于JPEG双量化效应的图像盲取证

JPEG图像的双量化效应为JPEG图像的篡改检测提供了重要线索.根据JPEG图像被局部篡改后,又被保存为JPEG格式时,未被篡改的区域(背景区域)的离散余弦变换(DCT)系数会经历双重JPEG压缩,篡改区域的DCT系数则只经历了1次JPEG压缩.而JPEG图像在经过离散余弦变换后其DCT域的交流(AC)系数的分布符合一个用合适的参数来描述的拉普拉斯分布,在此基础上提出了一种JPEG图像重压缩概率模型来描述重压缩前后DCT系数统计特性的变化,并依据贝叶斯准则,利用后验概率表示出图像篡改中存在的双重压缩效应块和只经历单次压缩块的特征值.然后设定阈值,通过阈值进行分类判断就可以实现对篡改区域的自动检测和提取.实验结果表明,该方法能快速并准确地实现篡改区域的自动检测和提取,并且在第2次压缩因子小于第1次压缩因子时,检测结果相对于利用JPEG块效应不一致的图像篡改盲检测算法和利用JPEG图像量化表的图像篡改盲检测算法有了明显的提高.     

基于Lambert-Phong模型的图像盲取证方法

由于现有的图像盲取证方法中所使用的光照模型不能有效地表征物体表面的实际光照效果,提出Lambert-Phong光照模型。该模型同时考虑光照的漫反射和镜面反射,利用该光照模型对无限光源模式下的图像进行蓄意修改检测。实验结果表明,Lambert-Phong光照模型能较准确地计算出图像中不同目标的光照方向,有效地判别出图像是否经过蓄意修改。     

基于块间光照不一致性的深度伪造检测算法

深度伪造技术的迅速发展和广泛传播引起了社会的广泛关注,但深度伪造技术的恶意应用也给社会带来了潜在威胁。因此,如何检测出此类深度伪造内容成为热门研究课题。以往的多数深度伪造检测算法着重于捕捉像素级别的细微伪造痕迹。目前的深度伪造算法大多忽略了伪造前后的光照信息,导致原始人脸与伪造人脸之间存在一定的光照不一致性,这为使用光照不一致性来检测深度伪造提供了可能。从引入光照不一致性信息和为特定任务设计网络结构模块两个角度设计了对应的算法。针对光照的引入,通过设计对应的通道融合算法,将更多的光照不一致信息提供给网络特征提取层,从而衍生出新的网络结构。为了保证该网络结构的可移植性,将特征通道融合的过程置于网络提取信息之前,从而使所提算法能够完整移植至常见的深度伪造检测网络。针对网络结构的设计,从网络结构和损失函数设计两个角度出发,提出了基于块间相似性的光照不一致性深度伪造检测算法。对于网络结构,基于伪造图像篡改区域和背景区域不一致的特性,在网络特征层中对提取特征进行分块,通过对比块间余弦相似度得到特征层相似矩阵,使网络拟合重心更偏向于光照不一致性。在此基础上,基于特征层相似性对比方案,通过将输入图像与该图像的未篡改图像进行块间真伪性对比,为这一任务设计了独立的真实数据参考及损失函数。实验结果表明,与基线算法相比,所提算法对于深度伪造检测的准确性有明显提升。