基于超像素形状特征的图像复制粘贴篡改检测算法

针对传统图像复制粘贴篡改检测方法中划分子块的数目过大导致算法时间复杂度过高且抵抗几何变换能力较弱的问题,提出一种基于超像素形状特征的图像复制粘贴篡改检测算法.首先提出基于小波对比度自适应划分超像素的方法分割图像并提取稳定的特征点;然后提出新颖的形状编码方式提取超像素形状特征,并与特征点融合,估计可疑伪造区域;最后对可疑...     

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。     

基于超像素分割的多尺度特征融合图像语义分割算法

针对当前图像语义分割Deeplab v3+模型浅层特征分辨率低、遗漏分割等问题,引入全卷积神经网络(FCNN),并在此基础上联合超像素分割实现对物体边缘特殊优势、粗糙分割结果的优化,采用空洞卷积设计多尺度特征融合模块,以提升图像空间信息利用率。为提高网络学习能力与网络性能,引入跳跃连接结构和两个损失函数,经过训练测试,证实该算法具有良好的像素精度,可提升分割准确率提高,鲁棒性强,可改善遗漏分割与错误分割。     

基于不变矩特征的图像区域复制粘贴篡改检测

针对一种常见的篡改手段--图像区域复制粘贴,提出了一种基于不变矩特征的检测方法。将图像分成多个重叠块,提取每块的不变矩特征与直方图特征,结合起来得到图像的特征矢量。利用字典排序,依照预定的相似性标准,确定图像中的复制粘贴区域。实验结果表明,该算法在抗旋转操作方面明显优于经典的PCA检测算法,能准确检测出90°和180°的旋转。     

一种检测图像Copy-Move篡改鲁棒算法

针对现有的复制粘贴(Copy-Move)检测算法鲁棒性较差,时间复杂度高,提出一种有效快速的检测与定位篡改区域算法.利用小波变换获取图像低频区域,引入几何矩提取分块鲁棒特征,通过特征向量排序缩小匹配空间,最后通过经验阈值和数学形态学定位篡改区域.实验结果表明该算法不仅能有效抵抗如高斯白噪声、JPEG压缩等常规图像后处理操作,而且减少块总数,算法的时间复杂度大大降低.     

基于小波矩的图像复制粘贴篡改检测

图像的局部复制粘贴篡改技术,是最常见的一种图像伪造方式,对此提出一种基于小波矩的图像复制粘贴篡改检测算法．首先通过变分水平集活动轮廓模型初步确定图像篡改的可疑区域：然后对每一块可疑区域利用小波矩算法提取其小波矩特征;接着利用余弦相关性测度判别可疑区域的相似性;最后定位图像的篡改区域．实验结果表明本算法能够有效提取可疑区域,并进一步定位篡改区域．此外,算法对图像前景篡改区域的平移、旋转和缩放具有较强的鲁棒性．     

结合超像素分割的多尺度特征融合图像语义分割算法

深度学习的发展加快了图像语义分割的研究.目前,最有效的图像语义分割研究方法大部分都是基于全卷积神经网络(FCNN),尽管现有的语义分割方法能有效地对图像进行整体分割,但对于图像中的重叠遮挡物体不能清晰地识别出边缘信息,也不能有效地融合图像高低层的特征信息.针对以上问题,在采用FCNN来解决图像语义分割问题的基础上,利用...     

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LBP的图像复制篡改检测

针对比较常见的图像的复制-粘贴篡改技术,提出一种基于局部二值模式LBP(local binary pattern)的检测算法。首先把需要检测的已经被篡改的图像分成大小相同的重叠块,每块的纹理特征用LBP(旋转不变)向量去表示,从而得到被检测图像的特征矢量;然后对得到的特征矢量进行字典排序,并结合检测图像块的位移矢量,准确定位并检测出图像中的被篡改区域。实验结果表明:在抗旋转处理和效率方面该算法均优于经典的基于PCA的检测算法。     

基于量子遗传算法的图像分割

针对基本遗传算法的稳定性较差、存在未成熟收敛和易陷入局部最优解的问题,将量子计算与遗传算法进行融合,较好地解决了传统的多阈值图像分割方法中运算量大的问题.实验结果表明量子遗传算法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛效率.     

基于直方图和模糊C均值的彩色图像分割方法

提出一种基于HSV空间的直方图和模糊C均值(FCM)相结合的彩色图像分割算法.首先将彩色图像转化到HSV空间,考虑到该空间的奇异性,把图像中的像素点根据饱和度和亮度划分为奇异点和非奇异点,然后对非奇异点建立3D HSV颜色直方图,并用爬山算法筛选出峰值进行像素点FCM聚类,对奇异点则建立1D灰度直方图,筛选出峰值进行直方图FCM聚类,最后合并两种分割结果.实验结果表明,该方法对彩色图像能够有效地提取目标物体,具有一定鲁棒性.     

基于等分像素点的直线生成算法

从研究点阵图形的特点入手,提出一种等分像素点的直线生成算法.同时,还分析了Bresenham算法偏差相对大的产生原因,进一步探讨了提高算法精确度的途径.通过比较,本算法优于Bresenham算法.     

基于多分辨率分析及QFCM算法的图像分割方法研究

在图像的多分辨率小波分析的基础上,采用高斯－马尔可夫随机场模型来描述图像的局部特征,利用ＬＭＳ算法（ｔｈｅ ｌｅａｓｔ－ｍｅａｎ－ｓｑｕａｒｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）求得模型的参数估计,构造出图像的特征集,再利用快速模糊Ｃ－均值聚类方法（ＱＦＣＭ）对该特征集进行模糊划分,从而完成图像的分割,实验证明,这种方法具有较强的适应性,尤其对于景物－背景对比度差以及信噪比较低的一类图像,具有良好的分割效果。     

基于邻域信息的图像分割技术

提出一种基于图像邻域信息的分割方法.首先,根据像素点邻域信息得到高维特征向量;然后采用典型相关分析(CCA)改进线性判别分析(LDA)中的变换矩阵,使得特征向量的降维具有自适应性;最后用最近邻法对降维后的特征向量进行分类,从而实现了图像的分割.试验中,选取人脸图像分割来验证该方法,结果显示出其具有良好的分类效果.     

基于混合蛙跳算法改进的OTSU遥感图像分割方法

阈值的快速选取和噪声处理对图像分割起着至关重要的作用。针对遥感图像分割过程中阈值快速选取和噪声处理的问题,首次提出一种基于混合蛙跳算法优化改进的OTSU遥感图像快速分割算法。该算法首先对图像进行处理,引入一个邻域的空间和灰度相似测量因子来进行抗噪并且保护图像细节。再以最大类间方差作为混合蛙跳算法适应度函数,通过混合蛙跳算法的局部搜索和全局信息交换来快速确定图像分割的全局最佳阈值。实验结果表明,与传统OTSU图像分割算法及基本遗传算法改进的二维OTSU图像分割算法相比,该算法能更有效地去除噪声的干扰,算法运算效率更高。     

基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法

针对最大类间方差法在图像分割时存在造成噪声干扰和过分割的缺点,提出一种基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法。算法将苹果图像编码处理,选取图像的类间方差作为改进混合蛙跳算法的适应度值,通过改进的混合蛙跳算法寻找最大的分割阈值,利用该最优阈值使用经典最大类间方差法对花牛苹果图像进行分割。选取强光、较强光、较弱光和弱光条件下四幅花牛苹果图像进行分割实验,结果表明,采用基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法较最大类间方差法和基于混合蛙跳算法的图像阈值分割算法均具有较好的图像阈值寻优能力,可有效改善花牛苹果图像的分割效果。     

基于图像形态特征的复合绝缘子憎水性图像分割算法的研究

对憎水性图像在图像处理中的图像分割环节进行研究。在图像分割处理过程中,因绝缘子等级HC1与其他等级图像的形态特征的不同,导致在实际处理图像时,同一算法不能适用于所有等级的图像。将HC1等级的图像同HC2-HC7等级的图像分开处理,分别采用不同的形态学操作,再利用改进的遗传算法进行图像分割,最终得到准确的图像分割效果图。为复合绝缘子憎水性等级的准确判断提供条件。     

基于分形和分水岭的图像分割方法

图像分割是一种重要的图像处理技术,也是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题,同时它又是一个经典难题.提出了结合分水岭分割与图像分形维数的一种新方法用于对自然背景下人造目标的提取.实验结果证明,该方法能有效抑制自然背景,并提取出人造目标的轮廓.     

基于首数字定律的图像高斯模糊篡改检测算法

针对现有图像篡改操作中常见的高斯模糊篡改检测算法普适性不强、效率不高的缺点,提出一种基于首数字定律的检测算法。首先,提取图像的RGB三个彩色通道的离散余弦变换(DCT)域交流分量(AC系数)和梯度的首位有效数字统计特征。然后,利用支持向量机分类器训练并进行分类。最后,用从标准数据库下载大量图像与自拍图像对本算法进行验证。实验表明,该算法可以有效检测出自然图像是否经过高斯模糊篡改。