傅里叶-梅林变换的图像复制篡改检测

篡改检测已经成为数字图像取证的重要方法。虽然大多数情况下数字图像篡改都难以感知,例如区域复制篡改,它将图像中的对象区域复制到不交叠的其它区域,但仍然会留下少许篡改痕迹。提出了一种新的针对图像区域复制篡改的检测模式。其中,利用傅里叶－梅林变换提取图像块的几何不变量特征,相似性匹配则采用余弦相关系数。通过MATLAB仿真实验,验证了该算法不但可以适应平移、旋转及缩放等几何变换,而且能够有效抵抗噪音污染、模糊滤波以及有损JPEG压缩等攻击。     

基于相位相关法的实时模板定位方法

相位相关法广泛用于图像配准中,结合傅里叶梅林变换的相位相关算法可以精确检测出图像平移,旋转和缩放参数。针对传统方法,设计了一种边缘模糊滤波器来抑制相位相关法的边缘效应,同时定义了一个简化角度模糊判断的shift操作。为解决因多次应用傅里叶变换带来的计算量大、实时性差的问题,提出并实现了在GPU并行处理下的解决方案,并将其应用在实时性要求较高的工业图像配准和复杂背景下的模板定位中。实验结果证明该方法的有效性和较好的鲁棒性,也证明了处理较大尺寸图像时具有较好的实时性。     

光纤振动信号识别的线性尺度不一致校正方法

针对光纤振动信号存在线性尺度不一致的问题,本文提出了一种校正方法.首先,对数据进行预处理并截取等长的单个振动信号形成数据库;然后,将存在尺度不一致的信号进行梅林变换,使信号还原到同一尺度,得到不变特征的提取;最后,对数据进行傅里叶变换,获得频谱特征后,将校正前后的数据送入BP神经网络中进行分类.实验采用镐刨、挖地、小跑3种信号进行验证,校正后数据识别率分别提高了4%、10%和12%.实验结果表明该方法能够有效解决光纤振动信号尺度不一致问题,并与未校正数据相比,校正后数据进一步提高了信号识别率.     

一种基于梅林变换的耿贝尔分布参数估计方法

耿贝尔分布是一种在水文及其他行业中较为常用的频率分布线型。对于耿贝尔分布参数的估计,首先介绍了传统的矩法、极大似然法和线性矩法,进而提出了一种基于梅林变换的积分变换矩法。该方法是由一阶一般矩和一阶对数矩方程组成,并分为连序样本和不连序样本两种状况。以昆明市滇池流域两个水文站年最大日降水量系列为例进行了计算,并与矩法、极大似然法和线性矩法的估算精度进行对比。结果表明,积分变换矩法的估算精度与其他方法大致相当,证明了该方法的可行性和有效性。     

三种图像配准法在近红外脉冲光成像中的应用

分析了基于特征点控制为基础的配准、傅里叶梅林变换、最大互信息法等三种图像配准算法的原理。采用这三种方法对近红外脉冲光乳腺成像系统采集的病例图像实现图像配准,并从配准所需要时间和最终的配准效果两个方面对三种算法的配准效果进行了比较。结果表明,基于特征点控制基础的配准方法所需时间最短,傅里叶梅林变换次之,最大互信息法所需要的时间最长。但是,从最终配准效果来看,最大互信息法明显优于其他两种算法。应用最大互信息法可以有效实现图像的配准,但是在实际应用中,需要对配准时间进行进一步优化。     

采用梅林变换的帕累托分布参数估计方法

传统的海杂波帕累托分布模型参数估计方法存在估计范围受限,计算复杂,受脉冲积累个数限制等问题．针对上述问题,提出一种新的形状参数估计方法．首先对海杂波帕累托分布模型的概率密度函数进行梅林变换;然后分别计算了不同脉冲积累个数时帕累托分布的第二类特征函数,详细推导了帕累托分布的前两阶对数累积量;最后通过蒙特卡罗仿真实验将所提方法与现有方法的性能进行了对比．结果表明,所提出的方法与最大似然估计法相比具有更为简洁的解析表达式,与传统矩估计法相比,可以估计所有定义域内的形状参数,且不受脉冲积累个数限制．大量仿真实验证明,所提方法可将传统方法的相对偏差降低至少90%．     

基于粗糙集和傅里叶-梅林变换的HRRP识别

一种有效的高分辨雷达距离像识别方法需要有效处理距离像表现出的不精确性和不确定性,这种不精确性和不确定性可用粗糙集理论描述。文中提出一种基于粗糙集理论和傅里叶-梅林变换的高分辨雷达距离像识别新方法。粗糙集理论能够挖掘目标类别相关信息,同时最大限度去除冗余信息;傅里叶-梅林变换具有时移与尺度伸缩不变性,能够克服距离单元的平移、伸缩给识别带来的困难。实验表明,该方法具有强大的特征压缩能力,所设计识别系统具有良好的识别率。     

基于Fourier-Mellion变换抗仿射变换水印算法

现有的数字水印技术大多难以抵抗几何变换类攻击,如旋转、平移和尺度变换等,特别是仿射变换（旋转、平移和尺度变换混合的多种攻击）,其中一个最主要的原因是：几何变换虽然并未去除图像中的水印信息,但却使水印的检测与嵌入之间失去同步,从而导致水印检测的失效。针对以上原因提出了一种基于图像矩和傅里叶梅林变换抗仿射不变性水印算法。对于平移造成的几何攻击,在水印检测之前利用原始图像的几何矩估计水印图像所经过的几何变换,根据估计的参数对水印图像进行相应的校正和水印检测。对于旋转和尺度变换造成几何攻击,通过对数极坐标系能将笛卡尔坐标系中的旋转和缩放变换为平移的性质,结合Fourier变换来抵抗旋转和缩放攻击。实验结果证明,该方法可以获得良好的图像视觉效果,同时对于几何攻击具有很好的鲁棒性。     

三元独立积构成的雷达杂波

雷达杂波的精确建模和仿真对雷达系统的优化设计起着重要作用。针对雷达杂波具有尖峰、非对称和重拖尾等非高斯特征,使用二元Rayleigh独立积和自由度为n的广义χ分布的随机变量进行级联,构造新的三元独立积随机变量。使用Mellin变换求得该随机变量的概率密度函数,其解析表达式含有MeijerG函数,故叫做G-分布杂波,并得到平方检波器接收的雷达杂波的概率密度函数。使用Markov扩散过程模型产生G-分布杂波的相关随机变量。仿真得到的随机序列的概率密度分布与理论值吻合很好。     

基于小波傅里叶梅林变换的数字水印算法

提出一种基于小波傅里叶梅林变换的数字图像水印算法。该算法首先对宿主图像进行小波多分辨率分解，对低频逼近运用傅里叶梅林变换（Fourier—Mellin）并嵌入水印，同时在图像的中频带应用阈值法重复嵌入水印。实验表明：该算法对常规的一些攻击方法和几何攻击具有较好的鲁棒性，并且对jpeg2000静态图像压缩也具有较好的鲁棒性。