低频快速切比雪夫矩的篡改图像检测算法

针对图像复制粘贴篡改的检测及篡改区域定位的研究,提出了一种低频快速切比雪夫矩的篡改图像检测算法.首先用非抽样小波变换对图像分解,选取图像的低频部分进行重叠分块,提取改进的低频快速切比雪夫矩做为特征向量,然后采用PatchMatch算法对提取的块特征匹配,最后用稠密线性拟合算法去除误匹配并且用形态学操作完成最后的篡改区域定位.与现有的篡改图像检测算法相比,所提出的算法对于单区域篡改、单区域多次篡改以及多区域篡改均具有较好的定位效果,并且减少了算法的运行时间,提高了实时性.     

切比雪夫多项式及其插值法在检测中的应用研究

介绍了切比雪夫多项式及其插值算法的实现，结合传感器输出特性的非线性补偿、非线性校正以及检测系统中的复杂计算，分别给出了应用实例。结果表明，这些方法能用于智能传感器系统以及嵌入式微控制器中的软件数据处理，提高检测的实时性和精度，在工程上具有很好的应用价值。     

基于融合的高分辨率彩色图像拷贝—变换—移动篡改检测

拷贝—变换—移动篡改是一种操作简单但非常有效的数字图像篡改方法,现有检测框架无法检测。同时,在处理高分辨率篡改图像时,基于穷举搜索的现有算法框架会有计算量的困难。针对高分辨率彩色图像拷贝—变换—移动篡改提出了基于图像融合和尺度不变特征变换(SIFT)特征点匹配的检测算法。首先利用基于加权多尺度基本形的图像融合方法将降采样后的彩色图像信息融合至单幅灰度图像中,然后设计快速匹配方法得到融合图像中匹配的SIFT特征点作为种子点,最后根据图像处理规则和SIFT特征点的尺度和方向信息制定合适的生长策略逐步生长出被篡改区域。对手动制作的篡改图片和可疑新闻图片的实验结果表明,该算法对常用的润色操作和亮度调整以及JPEG有损压缩有较强的稳健性。     

预测型切比雪夫多项式

预测型切比雪夫多项式,是切比雪夫多项式及最佳逼近理论在预测中的一个推广应用,可以解决一般预测中预测的可知、可控性问题。文中通过讨论后指出,在预测中,当预测误差不超过已知最大绝对误差时,预测将成为可知;当预测区间不超过已知最大范围时,预测将成为可控。基于这个原理,建立了一种具有预测功能的预测型切比雪夫多项式,[Gn(x)]多项式。论证了该多项式依据的微分方程、相关定义、有关性质、数学表式;阐述了该多项式的存在性;给出了[Gn(x)]多项式在[y(x)≠0]条件下构成的预测型最佳逼近[g(x)]多项式;提供了[g(x)]多项式得以实现的具体算法;介绍了一种使预测结果更接近实际值的误差补偿法;并给出了若干应用实例。     

基于复制粘贴篡改的被动图像取证算法的研究

提出一种基于离散小波变换和自相关性分析的同幅图像复制粘贴篡改检测算法.算法利用离散小波变换提取图像的低频子带作为特征向量,采用Pearson相关系数进行相似性匹配检测.实验表明,该算法可以大大减少特征向量的维数和排序矩阵的行数,提高相似块的匹配效率,对一般噪声攻击具有较好的鲁棒性.     

基于几何均值分解的图像区域复制篡改检测方法

针对现有大多数图像区域复制篡改检测算法提取图像块的特征向量维数较高的缺点,提出一种新的基于几何均值分解的检测算法.将可疑图像分成大小相等的可重叠的子块;并对每个图像块进行几何均值分解并用其表征该子块的特征,形成1维的特征向量;最后对所有的特征向量进行字典排序,并结合图像块的相等位移矢量的发生频率信息,检测并定位出篡改区域.实验结果表明,该算法不仅能够有效检测并定位多区域复制篡改区域,而且对高斯模糊、对比度调整、曝光度调整的后处理操作具有较强的鲁棒性,并且有效地降低了特征向量的维数,提高了检测效率.     

基于深度特征提取和DCT变换的图像复制粘贴篡改检测

针对图像复制粘贴篡改检测中算法时间复杂度过高和定位区域不完整的问题,提出一种基于深度特征提取和离散余弦变换的图像复制粘贴篡改检测算法。首先,融合图像颜色和纹理信息获得四通道图像,计算自适应特征提取阈值,并通过基于全卷积神经网络的特征检测器提取图像深度特征;其次,通过离散余弦变换提取块特征进行初步匹配,再利用点特征向量消除误匹配;最后,通过卷积运算精确定位篡改区域。通过在公共数据集上进行验证,充分展示了该算法在检测效率和定位区域完整性方面的优势。     

基于DCT域视觉显著性检测的图像缩放算法*

为适应不同终端显示多样化的要求,需对接收到的图像进行缩放调整。针对现有的基于内容感知(content-aware)的图像缩放方法中视觉内容的连贯性易被破环而出现失真的问题,提出了一个基于离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)域的视觉显著性检测的图像缩放算法。该算法利用DCT域的视觉显著性检测模型获取视觉显著图,然后结合视觉显著图和能量分布图进行线裁剪(Seam Carving),实现了图像的缩放。实验结果表明,该算法与现有的基于内容感知的图像缩放方法相比,不仅保护了视觉显著内容,还保证了图像内容的连贯性,算法质量指数也获得明显的提高。     

基于切比雪夫映射的密钥协商协议

基于高有效位的数字计算方法和误差估计方法,对目前已提出的基于切比雪夫映射的公钥加密方法进行了改进,得到一种密钥协商协议。对其性能分析结果表明,该协议具有较高的安全性和实用性。     

基于广义高斯模型的音频篡改盲检测

针对音频篡改被动取证的问题,提出了一种基于改进离散余弦变换(MDCT)域的盲检测方法.音频信号MDCT系数直方图可用广义高斯分布模型进行拟合.原始音频的广义高斯模型形状参数集中分布在一定的区间内,而篡改后的音频信号在篡改发生边界,其广义高斯模型的形状参数将发生明显变化,通过设置形状参数阈值区分音频信号是否遭受篡改.实验结果表明,对于改变音频内容的删除、替换和拼接操作,该方法在篡改检测和定位方面具备有效性.     

An Optimized Quantization Technique for Image Compression Using Discrete Tchebichef Transform

Discrete Tchebichef transform (DTT) has been utilized to improve the reconstruction quality of the traditional methods in image compression. Although DTT has the effective capability of energy concentration and ease of computation, not been exploited polynomials in orthogonal transform as compared with discrete cosine transform (DCT). This paper proposes an efficient lossy compression based DTT to produce better quality reconstructed image for the desired compression ratio. We combine soft decision quantization (SDQ) to design optimal quantization table and to approximate the rate-distortion for the purpose of the reconstruction quality. Compared with DCT under the scheme of JPEG baseline system, experimental results show that the proposed algorithm is of greater reconstruction image quality when the bit ratio exceeds 0.5 bpp. The bit ratio is decreased by 0.25, 0.49, 0.20 bpp, respectively when peak signal-to-noise-ratio (PSNR) is 35, 40, 45 dB. Meanwhile, they are similar on the elapsed time in encoding and decoding.     

改进的图像缝雕刻算法

针对现有算法中对低频前景区域的处理效果欠佳的问题,提出一种改进的图像缝雕刻算法.它利用像素梯度信息对像素能量进行定义,然后提出最大能量最小函数来确定最佳的处理线路,再通过删除或添加单像素宽的线路,得到适合大小的目标图像.实验结果表明,该算法不仅能够保护图像中前景对象的显示效果,使之免受图像尺寸整体变化的影响,而且能够减少由于线路定位误差带来的前景对象扭曲.     

一种结合Seam Carving和人脸检测的人像缩放算法

人脸是人物图像中的重要特征区域.针对应用Seam Carvng算法缩放人物图像后造成人脸畸变的现象,提出了一种结合人脸检测的人物图像缩放算法.首先识别图像中的人脸区域,其次在使用Seam Carving算法缩放图像的过程中提高梯度图中人脸区域的梯度值,防止低能量线穿越人脸区域,进而达到在缩放图像的同时保持人脸特征的目的.实验结果表明,该算法实现非等比缩放人物图像的同时有效保护了人脸区域,提升了缩放后的图像质量.     

新线路能量函数下基于线裁剪的图像自适应缩放

基于线裁剪的自适应缩放图像质量依赖于线路能量函数的定义以及线路提取的结果.提出一种新的线路能量函数以计算每条线路对视觉感知的重要性.该算法通过定义新增能量项衡量删除线路上像素点后图像局部区域的走样变形,并引入最大像素能量项降低随机纹理区的线路能量.实验结果证明,与其它几种经典算法相比,采用新能量函数提取的线路定位更为合理,处理结果与原始图像更相似,重点对象细节部分走样的问题也更少.     

一种基于线裁剪的图像适配改进算法

线裁剪算法已被广泛应用于图像缩放中,但原始图像经线裁剪缩放后易出现失真、过度删除等畸变。为此,提出一种改进的图像适配算法。利用低通滤波器合并相邻裁剪线,应用门限技术标注不可删除点,避免下次迭代中新的裁剪线穿过高能量点,使用停止准则使得线裁剪操作进行到一定程度时,阻止其进一步迭代而产生穿过主体目标的裁剪线。实验结果表明,与前向、后向线裁剪算法相比,改进算法在不增加时间和空间复杂度的情况下,防止了线裁剪算法失真、过度删除的问题,产生较少的畸变,得到了更好的缩放效果。     

基于离散余弦变换的多聚焦图像融合

文章根据可见光多聚焦图像的成像机理,提出了基于离散余弦变换的融合算法。该方法先利用DCT将图像分解为不同空间频率的分量,然后利用方向对比度的融合规则得到融合图像的DCT域矩阵,最后通过DCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法可以有效综合多聚焦图像,从而得到同一场景中所有物体都清晰的图像。与小波融合算法相比,融合后的图像质量都很好,但计算时间缩短了。     

Seam Carving和显著性分析的图像缩放方法研究

提出一种基于Seam Carving和显著性分析相结合的图像缩放方法。通过不断移除（插入）缝合线来实现对图像尺寸的缩小（放大）。通过研究Seam Carving在图像缩放及目标保留移除中存在的问题,已有的基于像素点计算图像能量函数的方法会对某些图像失效,提出一种基于显著性区域求解图像能量函数的SDRS方法。实验结果表明,Seam Carving方法对自然图像的处理能够达到令人满意的效果。Seam Carving方法和SDRS方法的结合,也是一个创新点。     

基于离散余弦变换的图像局部特征描述子

针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子受光照变化影响较大的缺点,提出一种基于离散余弦变换(DCT)的图像局部不变特征描述子。在DCT变换的基础上,忽略高频系数,使用少数中低频系数组成特征矩阵,以降低描述子的维数。利用DCT频率系数正负性对光照变化不敏感的特点,在计算描述子间距离时设置惩罚因子,以提高描述子的可区分性。测试结果表明,与SIFT描述子相比,该描述子具有较好的显著性,且查全率和查准率较高。     

结合DCT补偿的分形图像编码

分形编码是建立在分形迭代函数系统理论基础上的图像压缩方法,压缩比高,但编码时间长,编码过程复杂度高。针对分形压缩方法存在的这些不足,且保证在高压缩比下使得图像质量有明显改善,文中结合离散余弦变换近似的分形图像压缩方法,通过对灰度变换的调节,找到最佳父块及映射,使得均方误差小于容许误差,以此完成编码过程,从而达到提高图像质量和减少编码时间的目的。实验结果表明：文中提出的方法在保证图像质量的前提下,提高了分形编码速度且优于基本分形编码方法。     

离散小波变换Haar-LL的行人检测研究

提出一种基于二维离散Haar小波变换的局部二值模式(LBP)与局部梯度模式(LGP)的特征融合方法。对图像进行二维离散Haar小波变换,得到4个不同频率的子图像,对低频部分子图像提取LBP特征,对3个高频部分子图像提取LGP特征,将3个LGP特征并接融合后与LBP特征串接融合进行行人检测。在Matlab环境下利用支持向量机(SVM)对INRIA数据集进行5组实验,分别将该方法与梯度方向直方图(HOG)、金字塔梯度方向直方图(PHOG)、LBP、LGP进行检测率、检测时间、光照鲁棒性以及噪声鲁棒性对比。综合各项实验数据表明,该方法在光照鲁棒性以及噪声鲁棒性方面都能取得更好的效果。