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1.
程序NMC是为完成核质量公式修正和核质量计算而设计的。在50≤Z≤71区域对640个原子核和双中子分离能的实验数据进行了拟合,确定了4个自由参数,取得了满意的结果。程序采用了多种可供选择的拟合方法,并采用了方便的对话式人机界面。 相似文献
2.
接缝裁剪(Seam Carving)作为近些年来热门的图像缩放技术之一,常被用于图像恶意篡改.当前对Seam Carving篡改的检测方法并不多,并均是针对JPEG格式图像,且在篡改比例较小时,检测准确率不高.文中方法利用离散切比雪夫变换后系数矩阵中的分布特点来提取特征以达到对图像接缝裁剪篡改的检测,并且该方法适用于多种图像格式,在小比例篡改的情况下依然保持较高的分类准确.利用离散切比雪夫变换(Discrete Tchebichef Transform,DTT)得到变换后的系数矩阵,提取Seam Carving篡改的痕迹,实现了对Seam Carving的篡改检测.所提方法首先将待检测图像分成8×8不重叠块,对每一个8×8块进行DTT变换,得到变换后的DTT系数矩阵;然后在每一块中分别计算DTT系数间的差异,再通过系数差异直方图得到统计矩阵,从统计矩阵中提取特征;最后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行训练得到预测模型,实现对图像Seam Carving篡改的检测.实验结果表明,所提方法不仅适用于JPEG格式和TIFF格式的篡改图像,对小比例篡改也能达到较高的检测准确率. 相似文献
3.
针对局部二进制相似度(LBSP)背景建模方法易受外界环境变化如动态背景、光照改变、相机抖动等干扰的问题,在融合像素纹理与亮度信息的基础上,建立一种自适应混合背景模型进行运动目标检测。首先,利用每个像素的多通道自适应局部二进制相似度(LBSP)信息和亮度信息建立混合背景模型。然后,根据当前像素与混合背景模型的比较结果对其进行分类,并采用随机更新机制更新背景模型。实验结果表明,本方法不仅在正常外界环境下取得了较好的检测结果,而且还可以有效地减少动态背景、光照变化等复杂外界环境条件造成的干扰,提高检测结果的准确性。 相似文献
4.
5.
该文提出了基于超像素级卷积神经网络(sp-CNN)的多聚焦图像融合算法。该方法首先对源图像进行多尺度超像素分割,将获取的超像素输入sp-CNN,并对输出的初始分类映射图进行连通域操作得到初始决策图;然后根据多幅初始决策图的异同获得不确定区域,并利用空间频率对其再分类,得到阶段决策图;最后利用形态学对阶段决策图进行后处理,并根据所得的最终决策图融合图像。该文算法直接利用超像素分割块进行图像融合,其相较以往利用重叠块的融合算法可达到降低时间复杂度的目的,同时可获得较好的融合效果。 相似文献
6.
提出了一种新的基于Shamir秘密共享方案的文件图像篡改检测和修复方法,该方法包含篡改保护生成和篡改检测修复2个过程.在篡改保护生成过程中,为了提高已有文件图像篡改检测和修复方法的篡改检测正确率和修复效果,首先提出了基于权重的篡改检测信号生成方法,对每个非重叠2×3图像块提取图像块特征,再利用Shamir秘密共享方案将块特征和块内容序列值生成用于块篡改检测和修复的共享信息,最后将块共享信息构成的α通道与原始图像组成可移植网络图形格式(portable network graphic format, PNG)的文件图像.在篡改检测过程中,α通道提取的共享信号可以判断图像块是否被篡改,并可以通过Shamir秘密共享方案反向操作修复篡改图像块的内容.实验表明所提方法不仅具有良好的篡改检测和修复效果,同时具有良好的鲁棒性,能抵抗图像裁剪、噪声攻击. 相似文献
7.
9.
多模态医学图像融合通过提取并综合不同模态的医学图像信息,获得对病灶部位更加清晰、全面、准确、可靠的图像描述,为医生对疾病的诊断和合理治疗方案的制定提供可靠的依据。云模型理论是认知科学研究的新成果,具有兼顾随机性和模糊性的优点,在图像融合中的应用较少。借助云模型理论将来自不同模态的MRI(核磁共振成像)脑部图像、MRI与PET(正电子发射断层成像)、MRI与SPECT(单光子发射断层成像)脑部图像进行融合。首先,根据脑部图像自身的灰度直方图特征,对灰度直方图进行拟合;然后,由拟合曲线的谷值点划分区间并通过逆向云发生器自适应地生成云模型;最后,设计云推理规则,得到融合后的图像。实验结果表明,相比传统融合方法,所提方法融合后的图像脑部特征更清晰,激活区域更明显,在主观融合效果与客观评价指标方面均有很大的提高。 相似文献
10.
针对词袋模型易受到无关的背景视觉噪音干扰的问题,提出了一种结合显著性检测与词袋模型的目标识别方法。首先,联合基于图论的视觉显著性算法与一种全分辨率视觉显著性算法,自适应地从原始图像中获取感兴趣区域。两种视觉显著性算法的联合可以提高获取的前景目标的完整性。然后,使用尺度不变特征变换描述子从感兴趣区域中提取特征向量,并通过密度峰值聚类算法对特征向量进行聚类,生成视觉字典直方图。最后,利用支持向量机对目标进行识别。在PASCAL VOC 2007和MSRC-21数据库上的实验结果表明,该方法相比同类方法可以有效地提高目标识别性能。 相似文献