KAZE结合感知哈希的图像匹配算法

针对目前图像特征匹配中存在不同程度误匹配的问题,提出了一种KAZE结合感知哈希的图像匹配算法。首先采用KAZE算法提取图像特征点并匹配,然后使用感知哈希算法筛选提纯初始匹配对,最后运用随机抽样一致(RANSAC)算法再次筛选,得到最终的匹配结果。在Mikolajczyk标准图像集上的实验结果表明,该算法在图像发生旋转缩放、光照变换、模糊以及JPEG压缩等变化下均能够保持较高的匹配正确率,具有良好的可靠性和鲁棒性。     

融合时空域变化信息的视频感知哈希算法研究

感知哈希(Perceptual Hashing)是多媒体数据集到摘要集的单向映射,为多媒体数字内容的标识、检索、认证等应用提供了安全可靠的技术支撑.本文提出一种融合视觉感知及时空域特征的视频感知哈希算法.算法首先对视频序列每一帧进行随机可重叠分块,并计算每个分块以像素为单位的亮度均值,在某一步长下,以同一帧的分块亮度差作为视频帧空域特征,以不同视频帧相同位置的分块亮度差作为时域特征,通过哈希量化得到时空域感知哈希,通过时空域感知哈希融合,最后得到简洁的视频唯一标识——摘要哈希.实验结果表明,该算法表现出较好的鲁棒性与区分性,通过相似度拟合图算法分析,可以实现视频篡改的准确检测及定位.     

基于Zernike矩和熵的图像感知哈希算法

提出了基于Zernike矩和熵特征的数字图像感知哈希算法。算法利用Zernike矩计算参考方向,以计算等面积环块和等角度扇形块内的熵作为感知特征,并通过量化处理构造哈希序列。算法利用哈希码之间的欧氏距离作为图像内容相似性的判定依据。实验结果表明,该算法对加性噪声、JEPG压缩、几何变换等操作具有较好的鲁棒性,且对于内容不同的图像有较好的区分度。     

基于压缩感知的图像哈希算法

在信息安全相关研究中,图像哈希算法是一项热门的内容,通过一串短效的字符、数字序列,对一副图像进行映射,在数字水印、图像检索、图像索引、图像认证等方面,均有着广泛的应用.哈希算法的两个基本性质就是感知鲁棒性、惟一性.传统的密码学哈希算法,一般仅适用于文本数据,需要设计开发新的哈希算法,用于图像等多媒体数据的处理.基于此,本文基于数字图像,提出了基于压缩感知的图像哈希算法,分别以颜色向量角、环形分割为切入点,对图像哈希算法进行了研究.     

一种高精度的图像匹配算法

为了解决光谱恢复对图像匹配高精度的问题,提出了一种高精度图像匹配算法——利用光流确定图像的运动场对图像进行匹配。该算法克服了传统的基于灰度匹配方法受图像插值精度影响的缺陷以及运算速度和精度的局限性。与基于MAD块匹配算法和归一化相关系数块匹配算法进行比较,该算法实现了图像序列高精度匹配,而且硬件实现简单,计算复杂度较低。     

基于人类视觉系统的图像感知哈希算法

图像感知哈希(Perceptual Hashing)是一门新兴技术,它通过对图像感知信息的简短摘要和基于摘要的匹配,来支持图像的认证和识别,具有广泛的应用前景.目前关于图像感知哈希的研究主要集中在图像特征的提取上,但是特征的选择缺乏对人眼视觉特性的考虑.本文从不同的侧面提出几种基于人类视觉系统的图像感知哈希算法.通过这几种算法之间和已有传统算法之间的测试比较,结果表明考虑了人眼视觉特性的图像感知哈希算法在鲁棒性和区分性上能够得到提高,算法给出的感知距离度量更符合人的主观感受.     

基于显著性的自适应分块压缩感知算法

现实图像的显著性纹理结构可为分块压缩感知算法提供先验信息,优化算法。鉴于此,提出了一种新的基于显著性的自适应分块压缩感知算法。算法所提显著性是以灰度空间相关矩阵和韦伯定律为基础,采用确定性正交对称托普利兹矩阵对目标图像进行测量,提出了均熵最小化自适应分块策略、角二阶矩最大化块向量生成方式以及合成特征依据下的自适应采样率设置,并结合不同重构算法进行了分析和验证。实验表明,所提算法策略在多项指标上较传统算法具有更好的表现,易于硬件实现,针对不同重构算法和测试图像具有普适性和稳定性。     

基于块稀疏度与自适应迭代的压缩感知方法

针对分块压缩感知算法在平滑块效应时损失了大量的细节纹理信息,从而影响图像的重构效果问题,提出了一种基于块稀疏信号的压缩感知重构算法。该算法先采用块稀疏度估计对信号的稀疏性做初步估计,通过对块稀疏度进行估算初始化阶段长,运用块矩阵与残差信号最匹配原则来选取支撑块,再运用自适应迭代计算实现对块稀疏信号的重构,较好地解决了浪费存储资源和计算量大的问题。实验结果表明,相比常用压缩感知方法,所提算法能明显减少运算时间,且能有效提高图像重构效果。     

基于灰度共生矩阵的多尺度分块压缩感知算法

针对图像边缘与轮廓不能精确重构的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵的多尺度分块压缩感知算法.该算法利用三级离散小波变换将图像分解为高频部分和低频部分.通过灰度共生矩阵的熵分析高频部分图像块的纹理复杂度,并根据图像块纹理进行再分块、自适应分配采样率.采用平滑投影Landweber算法重构图像,消除分块引起的块效应.对多种图...     

基于拓扑不变性的深空背景暗弱目标检测方法

通过分析深空背景图像的特点,提出一种基于拓扑不变性的深空背景暗弱目标检测方法。首先,使用基于拓扑不变性的图像匹配方法以首帧图像为基准对序列图像进行匹配;然后,进行背景滤除;最后,利用基于Hough变换的方法对图像进行暗弱目标检测,从而获取目标信息。为验证提出算法的有效性,使用STK软件制作若干幅半仿真序列图像进行实验。结果表明:提出的算法对空间碎片的检测能力超过了SMP和SBV两种算法;算法的计算效率与SMP算法相当,比SBV算法高。     

基于DWT-PCA和感知哈希的鲁棒零水印算法*

针对数字图像水印容易受到攻击,提出一种基于DWT-PCA和感知哈希的鲁棒零水印算法.首先对原始图像进行多级小波分解,得到小波逼近子图;然后对小波逼近子图进行主成分分析(PCA),取小波逼近子图的第一主成分;通过比较第一主成分中各系数与系数均值的大小关系生成二值序列,即为原始图像的感知哈希序列.结合零水印的概念,水印并未真正嵌入到图像中,而是与图像的感知哈希序列相关联生成密钥,在水印提取过程中使用.实验结果表明,该算法能抵抗较强的常规攻击和一定的几何攻击.     

一种分块自适应压缩感知图像重构算法

CS理论中,在离散余弦变换下使用OMP算法重构图像时需要较高的测量值可以获得较好的重构效果,但是存在重构图像模糊的问题.为此,提出了基于离散余弦变换的图像分块自适应正交匹配追踪(BAD-OMP)算法.基于分块压缩感知技术,对图像进行均匀分块处理,根据图像块稀疏性进行自适应采样,再用均值滤波算法平滑处理,从而减少重构所需的测量值,降低块效应.仿真结果表明,采样率取0.1 ～0.35 时,BAD-OMP算法重构图像的PSNR值较OMP算法的PSNR值高9～1 1 dB,实现了在低采样率下获得较高的重构质量.     

基于PCA和分块FFT的快速模板匹配算法

图像匹配算法作为一种经典的图像识别算法,在计算机底层视觉处理中占有重要地位.在理论界,对该算法的讨论和研究由来已久,也提出了基于像素灰度、基于图像特征等的匹配算法.本文所提出的匹配算法主要基于模板特征,通过结合主分量分析(PCA)、分块快速傅里叶变换(FFT)等技术实现了高效快速的图像匹配算法.在对具有大量相似目标的图...     

基于特征序列匹配函数的快速图像匹配

为解决在导弹制导、目标搜寻等领域中图像快速匹配的问题,提出一种基于图像局部特征序列的匹配函数,以加快图像匹配速度。该算法将匹配图像和查找图像分为若干相同大小的子图片,并计算它们的局部特征,形成一个带有特征的序列,利用提出的特征序列匹配函数,计算两种图像内容的特征序列下的匹配情况,该匹配函数能够利用匹配图像本身的特征信息提高图像匹配的查找速度。由于匹配图像特征序列之间存在关联,在匹配失效的情况下,不用再从查找图像的特征序列起始点重新进行查找匹配,而是根据匹配函数,计算出新的匹配点,从新的匹配点进行匹配,加快图像匹配的速度。     

基于自适应卡尔曼的时域增强算法研究

在图像序列进行压缩感知重构的过程中,基于运动补偿的分块压缩感知重建算法利用了帧间残差图像的稀疏特性,有效提高了重构视频的质量。但该算法仅在空域对图像进行了维纳滤波,帧间存在抖动现象,视频主观质量较差。文章将自适应卡尔曼滤波算法应用到分块压缩感知重建算法的重建过程中,可以有效地去除视频帧间的噪声,使得图像的主观质量得到了改善。     

基于聚类分析和SIFT的图像感知哈希算法

本文提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和聚类分析(K-means)相结合的感知哈希算法。其中,基于不变特征变换用于提取图像的局部稳定特征点,聚类分析用来对特征数据经行压缩并得到图像感知哈希。图像的相似性通过感知哈希值之间的汉明距离来测评。实验数据分析表明,该算法在图像尺度变换、各种几何攻击、仿射变换以及JPEG等攻击中具有较好的稳健率。     

基于贝叶斯压缩感知的ISAR自聚焦成像

针对ISAR自聚焦成像,该文提出一种基于贝叶斯压缩感知的高分辨率成像算法。首先利用目标图像的稀疏特性构建级联形式的稀疏先验模型,同时将相位误差建模为均匀分布模型;然后基于最大后验准则,依据贝叶斯压缩感知理论交替迭代求解目标图像和相位误差。与传统稀疏方法相比,所提算法进一步利用了目标图像的联合稀疏信息,将ISAR CS成像转化为MMV联合稀疏优化问题的求解,可以有效改善自聚焦的精度以及成像质量。仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种面向图像相似度计算的改进哈希算法

图像相似度计算是图像匹配中的一个关键性问题,在网络搜索引擎和计算机视觉等领域有着广泛的应用.传统的哈希算法包括感知哈希、均值哈希、差异值哈希,采用离散余弦变换、主成分分析等方法处理图像,存在着方块效应等问题,为了解决传统算法的不足,本文提出一种基于Gabor小波图像轮廓提取和特征提取相结合的图像相似度计算方法.首先对待...     

基于分块压缩感知和改进幻方变换的图像加密

为了提高多图像加密的安全性，同时解决多图像加密系统数据量大的问题，采用了基于分块压缩感知和改进幻方变换的加密方法。加密过程中，充分利用了混沌序列对初始值的敏感性，解决基于传统幻方变换的加密算法周期性的问题；结合分块压缩感知的方法，减少加密系统的数据量。对4幅256×256的灰度图像进行加密测试。结果表明，系统加密时间只需要0.98s，重建图像的质量高，相关系数值均高于0.99，峰值信噪比值均大于35dB; 该算法在减少加密系统的数据量的同时进一步提高了系统的安全性。该算法实现容易，能高效安全地完成多图像加密。     

基于类间方差和离散余弦变换的模板匹配哈希目标跟踪

针对基于离散余弦变换的压缩感知哈希算法在光照变化、目标发生形变或者局部遮挡的情况下难以跟踪的问题,提出了一种基于类间方差和离散余弦变换融合的模板匹配增强哈希算法。该算法是一种运用类间方差阈值分割和离散余弦变换来提取目标不同特征信息,用快速增强差异法生成哈希序列来降低光照影响,用抽屉原理缩短汉明距离的比较时间的自动更新模板的目标跟踪算法。本文算法与传统哈希算法、基于DCT的压缩感知哈希算法在视频David,Girl和CarScale中进行了跟踪实验。实验结果表明,该算法在光照变化、目标形变和局部遮挡的情况下提高了目标的跟踪成功率,具备良好的鲁棒性,满足了实时跟踪的要求。