用统计特征量实现的图像拼接盲检测

图像拼接是一种常见的图像篡改手段。为了对拼接的数字图像实施盲检测,提出一种新的拼接图像的检测方法。借用二分类的模式识别概念,使用图像质量评价量和矩特征量来建立模型,以捕获原始图像和拼接图像之间的统计差异,选用支持向量机作为分类器进行训练和测试,对拼接图像的盲检测进行了研究。实验结果表明,该方法具有精确度高、应用面广的优点。     

利用SIFT特征的非对称匹配图像拼接盲检测

复制粘贴伪造图像鉴定检测图像中的疑似相似区域。传统的逐像素或逐块的鉴定方式耗时冗长。提出一种利用SIFT(尺度不变特征转换)特征的非对称搜索的复制粘贴伪造图像盲检测算法,算法利用图像SIFT特征初步定位复制粘贴伪造疑似区域,利用非对称特征搜索方式进行方向性的特征匹配,准确定位复制粘贴伪造区域。实验结果表明,本文算法能够准确检测复制粘贴伪造区域,检测结果不受高斯、椒盐等噪声的影响,检测效率比传统算法提高了1～2个数量级。     

基于三阶统计特征的被动图像拼接检测

针对被动图像拼接检测问题,提出了一种基于三阶统计特征的检测算法。该算法把图像状态矩阵中三个相邻状态之间的依赖关系建模为条件共生概率矩阵,然后将其作为识别特征输入到支持向量机(SVM)进行分类。由于高阶统计特征维数随着统计阶数的增加而呈指数级增加,为了降低高维特征在分类阶段所引入的高计算复杂度以及避免可能出现的过拟合现象,引入了主成分分析法(PCA)对提取的特征进行降维处理。实验结果显示,条件共生概率矩阵特征在空间域和8×8分块DCT域的检测结果均优于传统的马尔可夫特征和共生矩阵特征;PCA是图像拼接检测的一个有力分析工具,在大幅度降低特征维数的同时能够保持识别率不降低。     

肌骨超声图像特征检测及拼接

目的 肌骨超声宽景图像易出现解剖结构错位、断裂等现象,其成像算法中的特征检测影响宽景图像的质量,也是超声图像配准、分析等算法的关键步骤,但目前仍未有相关研究明确指出适合提取肌骨超声图像特征点的算法。本文利用结合SIFT （scale invariant feature transform）描述子的FAST（features from accelerated segment test）算法以及SIFT、SURF（speeded-up robust features）、ORB（oriented FAST and rotated binary robust independent elementary features（BRIEF））算法对肌骨超声图像序列进行图像拼接,并对各算法的性能进行比较评估,为肌骨超声图像配准、宽景成像提供可参考的特征检测解决方案。方法 采集5组正常股四头肌的超声图像序列,每组再采样10幅图像。利用经典的图像拼接算法进行肌骨图像的特征检测以及图像拼接。分别利用上述4种算法提取肌骨超声图像的特征点;对特征点进行特征匹配,估算出图像间的形变矩阵;对所有待拼接的图像进行坐标变换以及融合处理,得到拼接全景图,并在特征检测性能、特征匹配性能、图像配准性能以及拼接效果等方面对4种算法进行评估比较。结果 实验结果表明,与SIFT、SURF、ORB算法相比,FAST-SIFT算法所提取的特征点分布更均匀,可以检测到大部分肌纤维的端点,且特征点检测时间最短,约4 ms,其平均匹配对数最多,是其他特征检测算法的25倍,其互信息和归一化互相关系数均值分别为1.016和0.748,均高于其他3种特征检测算法,表明其图像配准精度更高。且FAST-SIFT算法的图像拼接效果更好,没有明显的解剖结构错位、断裂、拼接不连贯等现象。结论 与SIFT、SURF、ORB算法相比,FAST-SIFT算法是更适合提取肌骨超声图像特征点的特征检测算法,在图像配准精度等方面都具有一定的优势。     

基于熵和多步马尔可夫特征的图像拼接检测

随着图形编辑软件的普及,数字图像篡改越来越容易,数字图像篡改检测已成为一个亟需解决的问题。为此,提出基于图片信息熵和多步马尔可夫特征的图像拼接检测方法。该方法将图像拼接检测问题转换为两分类模式识别问题,先从原图、3阶Haar离散小波变换(DWT)和多尺度分块离散余弦变换(DCT)中提取图片的信息熵,再从图像的分块DCT系数中提取多步马尔可夫转移概率矩阵,由信息熵和多步马尔可夫转移概率矩阵组成统计特征,利用支持向量机分类器进行分类得到判决结果。实验结果表明,该方法在哥伦比亚图片库上具有较高的拼接检测精度,达到89.91%。     

基于PCA-SIFT特征检测的眼底图像拼接

确定稳定的特征点是图像配准和拼接的重要环节。针对传统基于特征的拼接方法需要原始图像具有明显的角点或边界信息的弱点,将PAC-SIFT(Principal Components Analysis-scale invariant keypoints)主成分不变特征检测算法引入到眼底图像拼接中。该算法在划分的特征子区域内用梯度构造特征量,并用主成分分析法(PCA)降低特征维数。在拼接时,采用淡入淡出算法完成眼底图像的拼接。实验结果表明:该算法能够有效实现眼底图像的精确配准和平滑。     

基于改进马尔科夫特征的图像拼接检测研究

针对传统马尔科夫特征拼接检测准确率不高的问题,提出了一种有效的马尔科夫特征提取方法。与传统马尔科夫特征的计算过程不同,只计算水平和垂直两个方向的转移概率矩阵,选择四个转移概率矩阵中对应位置求和后的值作为最终特征。求和操作不仅降低了特征维度,而且使真实图像与拼接图像之间的概率分布区分更加明显。所提出的算法的特征维度与数据集无关。该方法在哥伦比亚彩色拼接检测图库、CASIA V1. 0和CASIA V2. 0数据集上测试的准确率分别为94. 38%、99. 19%、96. 02%。     

基于高频小波子带马尔可夫特征的图像拼接检测

拼接是图像篡改过程中最普遍使用的操作,通过检测拼接可以有效鉴别图像是否经过人为修改。针对拼接操作提出了一种盲检测方法：首先对图像进行小波变换,在比较分析不同小波子带对图像拼接检测的作用后,选取高频子带作为图像变换域信息;接着对小波子带进行差分操作,并将系数取整阈值化后作为马尔可夫状态;最后计算状态间的转移概率作为拼接特征,利用支持向量机（SVM）进行分类。在哥伦比亚图像拼接评测彩色库和灰度库上分别进行实验,证实了选取小波高频子带提取拼接特征的有效性。通过与其他特征提取方法对比,所提出特征在两个评测库上都表现出了更好的检测效果,尤其在彩色评测库上取得了94.6%的识别率。     

图像拼接的检测

图像拼接是图像合成的一种最基本最常用的手段。不少人恶意利用图像拼接技术篡改、合成图像,因此迫切需要一种可靠的方法来验证图像的真实性。这里,我们从研究图像拼接技术入手,寻找检验图像真实性的特征,并利用这些特征来检测恶意利用图像拼接技术篡改、合成图像。经过试验证明这是一种有效的方法。     

基于特征融合的图像型火灾探测方法

针对传统火灾探测中灵敏度不高、响应慢的问题,提出一种基于特征融合的图像型火灾探测方法.结合火焰的颜色、运动以及闪烁特征,检测出疑似火灾区域中的火焰像素,排除非火焰像素,并用支持向量机对疑似火焰像素进行验证,采用形态学方法和区域融合判断出火灾区域.实验结果表明,该方法对多种火灾和非火灾场景具有较好的适应性、较强的抗干扰能...     

基于特征融合的可见光图像舰船检测新方法

该文以可见光图像舰船目标为研究对象,提出了用多谱图像和全色图像进行特征融合来检测舰船目标的方法。该方法首先利用多谱图像实现水域和陆地的分离,然后把分类结果映射到全色图像上从而实现在全色图像上区分水域和陆地;屏蔽陆地后用Otsu方法分别在多谱图像和全色图像上对目标进行分割,并提取目标特征,最后对目标特征进行融合来检测舰船目标。实验证明该方法有效可行。     

改进ORB特征点检测的图像拼接方法

针对图像拼接的实时性、准确度问题,本文提出了一种基于改进ORB特征点检测的图像拼接方法.方法在提取图像噪声点周边点的方式和判断特征点条件上进行改进.首先根据ORB算法判断特征点的特点将选取16个点减少为仅选取上下左右4个点,大大减少了质心与周边像素的比较次数;然后根据特征点延展性的特性,再在外圆选取4个相关点进行比较,...     

基于角点特征检测的视频图像质量评价方法

为对视频会议系统中图像的降质程度进行有效评估,提出一种基于角点特征检测的视频图像质量评价方法。模拟测试图像在真实环境下的降质情况,生成仿真图像。计算两者的二值边缘轮廓曲率,获得不同检测参数下的角点检测数,寻找用于真实环境的最佳测试图像和角点检测参数。根据角点检测数将图像质量分成若干个等级,并依此判别图像质量的好坏。Matlab 仿真实验结果表明,该方法得到的结果与主观评价结果一致,能正确评价图像质量。     

基于局部颜色-空间特征的图像语义概念检测

针对基于语义的图像检索系统,提出了一种基于局部颜色-空间特征的图像语义概念检测方法。各种基于颜色、纹理和形状的全局特征都存在着众多信息冗余项和干扰项,而该文提出的局部颜色-空间特征则是利用语义概念层的先验知识进行特征降维后提取出的特征,它能更好地描述图像的语义内容,且具有容易提取、计算复杂度低的优点。实验结果表明,基于局部颜色-空间特征的概念检测方法优于基于全局特征的概念检测方法,将其用于图像检索后的检索精度比采用基于全局颜色特征的方法提高了36.4%。     

基于图像特征与面向对象BP算法的边缘检测

提出了一种基于图像特征与面向对象BP神经网络的边缘检测方法。首先，在图像特征的选取上，充分考虑边缘和噪声的本质区别，构造具有较强抗噪能力的特征向量；然后用经人工处理的样本对BP网络进行训练，将训练后的网络用于图像的边缘检测。     

基于局部颜色间特征的图像语义概念检测

针对基于语义的图像检索系统,提出了一种基于局部颜色空间特征的图像语义概念检测方法。各种基于颜色、纹理和形状的全局特征都存在着众多信息冗余项和干扰项,而该文提出的局部颜色空间特征则是利用语义概念层的先验知识进行特征降维后提取出的特征,它能更好地描述图像的语义内容,且具有容易提取、计算复杂度低的优点。实验结果表明,基于局部颜色空间特征的概念检测方法优于基于全局特征的概念检测方法,将其用于图像检索后的检索精度比采用基于全局颜色特征的方法提高了364%。     

面向特征映射的原象与象特征描述

在对零件设计域与制造间特征映有后的原象特征与象特征信息分析基础上，给出了原象特征与象特征的数学描述方式，这一描述为构造原象特征到象特征的映射函数和进一步分析特征映射原理奠定了基础。     

基于统计特征的图像直方图均衡化检测方法

直方图均衡化作为图像对比度增强技术之一,在图像恶意篡改过程中经常被作为隐藏被篡改图像强度变化的手段.本文利用图像直方图和其累积分布函数曲线,提取直方图均衡化的痕迹特征,实现直方图均衡化篡改检测.本文提出的方法首先利用图像直方图累积分布函数的变化趋势自适应地选择提取特征的灰度范围,然后在该范围内分别提取累积分布函数与恒等...