彩色文档图像的版面分析

文档图像处理技术是实现对网络上以“图片化”形式发送的垃圾邮件进行检测和过滤的有效手段。该文对彩色文档图像的版面进行分析,目的是分割出图像中的特定目标,便于分析并检测出文档图像中是否含有特别字符信息,从而使得网络垃圾邮件过滤系统可以根据这些信息判断是否过滤该邮件。实验结果表明,上述方法可以在不同颜色深度和不同几何结构的彩色文档图像中进行有效的检测,具有较好的实用性和应用价值。     

基于P2P网络的个性化协同邮件过滤模型

基于内容的协同过滤器利用用户关于误判和漏判信息的反馈,对电子邮件进行过滤,可以提高过滤器跟踪垃圾邮件中概念漂移的能力,但这类方法都对集中式的垃圾邮件过滤做出了隐含假设.为了解决集中式协同邮件过滤的问题,提出了一种基于P2P网络的个性化协同垃圾邮件过滤模型,描述了其系统结构和基于签名的系统设计与实现方法.实现了一个原型系统,收集使用其作为垃圾邮件过滤器的用户的数据进行分析.实验结果分析表明,这种个性化协同垃圾邮件过滤是准确和有效的.     

图像型垃圾邮件过滤技术研究综述

首先概述了图像型垃圾邮件的基本概念;其次根据不同的标准对图像型垃圾邮件过滤技术进行了分类,并评述了各种图像型垃圾邮件过滤方法和技术;对已经用于图像型垃圾邮件分类的两类共五种分类算法进行了理论分析与效果比较;最后对图像型垃圾邮件过滤技术的研究方向进行了展望.     

基于免疫原理的个性化Spam过滤算法

受生物免疫系统工作机制的启发,本文提出一种基于免疫原理的个性化Spam过滤算法.其主要思想是根据用户兴趣和邮件特征定义垃圾邮件社区,将各垃圾邮件归类于不同的垃圾邮件社区,抽取各个垃圾邮件社区的特征并用一组特征检测器来表示,检测时通过判断待检测邮件是否归属于某垃圾邮件社区来进行过滤.该算法是一个增量学习算法,能连续过滤垃圾邮件.算法中免疫学习与免疫记忆机制的采用不仅能提高垃圾邮件过滤的检出率与正确率还能加快邮件过滤的速度.文中通过测试实验和分析表明,本文算法的垃圾邮件过滤性能优于AISEC与Naive Bayesian算法.     

基于集成学习的图像垃圾邮件过滤方法

目前的图像垃圾邮件过滤技术，大都采用国际上通用的垃圾图像数据集作为训练集，与中国国内图像垃圾邮件的图像特点不一致，图像数据缺乏实时更新，且分类器单一，过滤效果难以保证。针对该问题，在建立国内垃圾邮件图像数据库的基础上，首先提取图像的颜色、纹理和形状特征，再经K-NN分类算法优选出HSV颜色直方图特征对不同分类器进行训练、测试和性能比较，提出将基于粗糙集的K-NN算法、Naive Bayes算法和SVM算法构成的3种基分类器相结合，并基于串行迭代提升的方法形成集成学习的强分类器。该方法可以实现对国内图像垃圾邮件的有效过滤，使图像垃圾邮件过滤的准确率和召回率同时得到提升，分别为97.3%和96.1%，误判率降低到了2.7%。     

基于SMTP协议解析的垃圾邮件防治技术

针对当前垃圾邮件的防治技术不足的问题,考虑到协议分析技术检测效率更高,检测准确度更高,并能对一些未知的攻击特征进行识别,因此结合对SMTP协议的分析来识别垃圾邮件,同时进行阻截,可有效防治垃圾邮件.介绍了SMTP的工作模式和协议分析过程,及对SMTP协议命令的解释.从协议分析的角度出发,实现SMTP协议分析程序--snifferSMTP.该程序分析从网络中捕获邮件数据包,还原出邮件信息,依据规则进行模式匹配,检测出入侵邮件.     

基于DKIM和评分管理的反邮件系统的设计

垃圾邮件的泛滥带来了各种各样的问题,尤其在安全方面.如何减少垃圾邮件也是很值得去研究的课题.文中的主要目的就是探索一种更加有效的拦截垃圾邮件的方法.在文中,首先简要地介绍了两种不同的反垃圾邮件技术,结合DKIM和基于内容的过滤技术的优点,设计出了一个反垃圾邮件的方案.方案中采用评分管理的方法来实现对邮件内容的过滤,可以取得与ID3算法一致的结果.因此,通过将现有的反邮件技术的有效整合,可以取得有效的垃圾邮件过滤效果.     

网络实时动态图像信息智能过滤系统设计

为了预防网络中存在的不良图像信息对人们造成侵害,为人类创造一个安全健康的网络环境,需要对网络实时动态图像信息进行过滤。采用当前系统对网络实时动态图像信息进行过滤时,系统的安全性能较低,因网络安全隐患所引起的网络实时动态图像信息不能得到及时有效的处理,存在过滤时效性差、检索速率较慢、系统性能差等问题。为此,提出了一种网络实时动态图像信息智能过滤系统设计方法,首先介绍了系统的硬件设计,利用图像信息分类模块对网络实时动态图像信息进行分类,其次通过肤色检测模块、纹理检测模块、轮廓检测模块和形状描述符模块对网络实时动态图像信息进行检测,将完成检测的网络实时动态图像信息进行特征提取,通过图像信息YCgCr空间和图像信息YCgCr-LBP形状描述符算法完成对网络实时动态信息智能过滤。实验证明,所提方法设计的系统时效性和查全性较高,误检率较低。     

贝叶斯垃圾邮件过滤算法的改进与实现

本文分析了目前在垃圾邮件过滤中广泛应用的朴素贝叶斯过滤算法及其优缺点,并且根据模式匹配和模糊匹配算法提出改进型的贝叶斯邮件过滤模型。首先在邮件预处理过程中进行特征项的提取——模式匹配,从训练集合中识别出正常邮件和垃圾邮件的模式集合,然后用模式集合识别垃圾邮件,再对提取出的特征项进行模糊匹配并根据匹配结果判断邮件是否为垃圾邮件。实验结果表明:应用改进后的算法有效地提高了垃圾邮件过滤的准确率。     

基于差分贡献的垃圾邮件过滤特征选择方法

垃圾邮件过滤本质上是一个二类文本分类问题,特征选择是其一个重要的组成部分。针对垃圾邮件过滤问题的特殊性,基于“差分贡献”的思想对文档频数和互信息量这两种传统的特征选择方法进行了改进,设计了新的垃圾邮件过滤特征选择方法。实验结果表明,基于差分贡献的特征选择方法使得垃圾邮件过滤的精度得到了有效的提高。     

基于矢量相似性的多元滤波方法研究

为了避免彩色图像滤波时排序的难题,在探究矢量相似性的基础上提出一种针对彩色图像的多元滤波方法。首先,在RGB彩色空间中,利用彩色矢量间距离和角度定义其相似性测度,以刻画与人类视觉感知相一致的彩色相似性;其次,以上述彩色相似性为准则设计并构建一种彩色多元滤波方法,并就其相关参数对滤波性能的影响进行了深入分析和研究;最后,为了验证提出方法的有效性,将其应用于标准彩色影像和彩色遥感影像滤波。提出的方法不仅有效解决了传统滤波方法的排序难题,而且克服了因滤波使图像模糊、边缘不清等问题;另外,将提出的多元滤波与传统方法进行实验对比,结果表明其不仅能有效滤除多种类型噪声,而且较好地保持了原始图像信息,使图像信息保真清晰,其视觉效果优于传统,客观评价指标也有较大幅度的改善和提升。     

基于滤波器叠加的彩色图像矢量中值滤波方法

滤波是整个图像处理过程中的一个重要环节.矢量中值滤波方法在彩色图像滤波中使用广泛.为了达到更好的滤波效果,针对彩色图像中噪声的特点和传统滤波方法存在的不足, 提出了一种改进的基于滤波器叠加的彩色图像矢量中值滤波算法.该算法借助矢量中值滤波方法的优点,使用双滤波器进行叠加,对彩色图像实现滤波.实验结果表明,该算法实现简单,运算量小.滤波过程中能在抑制噪声的同时很好地保留原图像信息.利用滤波器叠加,取得了较好的滤波效果.     

基于滤波器叠加的彩色图像矢量中值滤波方法

滤波是整个图像处理过程中的一个重要环节。矢量中值滤波方法在彩色图像滤波中使用广泛。为了达到更好的滤波效果,针对彩色图像中噪声的特点和传统滤波方法存在的不足,提出了一种改进的基于滤波器叠加的彩色图像矢量中值滤波算法。该算法借助矢量中值滤波方法的优点,使用双滤波器进行叠加,对彩色图像实现滤波。实验结果表明,该算法实现简单,运算量小。滤波过程中能在抑制噪声的同时很好地保留原图像信息。利用滤波器叠加,取得了较好的滤波效果。     

一种改进的敏感图像过滤方法

针对现有敏感图像过滤方法误检率较高的问题,提出一种结合肤色检测和方向梯度直方图(HOG)人体检测的敏感图像过滤方法。采用HOG特征提取人体目标的特征集,运用支持向量机训练人体检测模型,检验图像中是否存在人体,并结合肤色检测算法判别该图像是否为敏感图像。实验结果表明,该方法能有效检测复杂背景条件下的敏感图像,其精确度为90.2%、查全率为86.3%、误检率为3.5%。     

实时彩色图像自适应中值滤波算法的FPGA实现

图像在采集、压缩、传输和接收的过程中,会受到脉冲噪声的影响,给后续的边缘检测、图像分割或目标识别等造成干扰;传统中值滤波将图像的RGB分量转为YCbCr分量进行滤波,该转换方法会损失一定的色度信息,且未将彩色信息完全分离,导致滤波后的图像产生色彩偏移;针对上述问题,利用HSI彩色空间中的I和S色彩分量对椒盐噪声进行检测,并通过自适应中值滤波将椒盐噪声滤除,图像还原度更高;利用FPGA对算法进行了硬件加速,在xc7a100tfgg484-2芯片上运行频率达222 MHz,可实现2k@60 Hz视频的实时处理。     

彩色图像脉冲噪声的模糊检测和滤波

提出了一种新的彩色图像脉冲噪声滤除的方法。该方法充分考虑彩色图像的颜色信息,结合模糊规则进行检测。实验结果显示,此方法不论对椒盐脉冲噪声还是均匀分布的随机值脉冲噪声都有较好的滤波效果,比VMF更好地保护了图像边缘细节。     

基于行程编码和JND门限的数字水印算法

该文提出了一种新的数字水印算法.该算法以小波变换为基础,对小波系数进行JND量化,结合伪随机序列和行程编码对水印进行嵌入。结果实现了将二维彩色图像作为水印信息嵌入到二维图像数据中。实验结果表明:提出的算法有较强的抵抗JPEG压缩攻击能力,并且对噪声、滤波、剪切等图像处理操作也取得了良好的鲁棒性。     

基于工业视觉的水体表面污染监测系统

针对工矿企业突发性水污染事故具有明显悬浮物或明显颜色变化,且多数污染可通过表层水体视觉方式直观判断等特点,基于突发性水污染事故监测需求分析,研究了一种基于工业视觉的水体表面污染监测系统;针对连续多帧图像信息受水流流速、颗粒悬浮物和系统噪声等影响问题,提出了随机扰动信号滤波方法和基于颜色信息评价的多级图像信息调节方法,进而采用优化神经网络建立污染分析模型,并开发了监测装置对水体图像进行实时分析,实现污染状态快速判断;在某冶炼企业应急站投用该系统后,降低了劳动强度,缩短判断时间,提高判断准确度,降低环保事故发生率、减少岗位人员数量、降低成本,取得了显著的应用效果。     

基于彩色图像的指示标志检测

智能交通系统是近年来国内外广泛关注的研究课题,在基于计算机视觉系统的交通标志识别中,关键步骤之一是如何快速有效地检测并提取交通标志。该文提出了基于色彩的指示标志检测与提取的快速有效方法。它包括：对实景图像进行色调不变的彩色增强,彩色聚类,形态滤波,模板匹配,特征点判别等步骤。最后,由搜索到的特征点从增强后的彩色图像中抽取指示标志。实验显示该方法能快速有效地从实景图像中检测指示标志。