颜色解耦光响应非均匀性噪声融合凸优化的图像伪造检测算法

当前基于光响应非均匀性噪声的伪造检测算法使用了滤色器阵列,容易产生颜色插值噪声,严重影响了其噪声的提取精度及相关性检测的分辨率;且没有考虑源相机的相关性,借助局部像素统计决策进行目标识别,削弱了算法检测精度.提出了颜色解耦光响应非均匀性(,CD-PRNU color decoupled photo response non-uniformity)噪声融合凸优化方案的图像伪造检测算法.设计颜色解耦光响应非均匀性噪声;并构造了CD-PRNU噪声残留的数学计算模型;再嵌入Bayes原理,形成贝叶斯最小风险决策,利用图像全局像素,完成伪造目标检测.同时提出凸优化方案,将真伪决策演变为凸问题,降低算法复杂度.仿真结果显示:该算法能够更有效地检测出微小尺寸伪造目标,且其误检率更低.     

基于局部直方图的加权均值滤波器

针对受椒盐噪声不同程度污染的灰度图像滤波问题,提出了一种基于局部直方图的加权均值滤波算法。该算法针对椒盐噪声特点,对含噪图像进行噪声检测,建立噪声标记矩阵;对标记为信号的像素不做处理,标记为噪声的像素依据其邻域像素污染程度采取不同窗口尺寸的加权均值滤波,像素权值由噪声点所在区域的局部直方图确定。对不同噪声率污染的测试图像仿真结果表明,该算法在有效抑制噪声的同时能较好地保持图像的细节信息。最后,通过与中值滤波和其他一些改进算法的滤波效果比较,证明了该算法的有效性。     

离散小波变换耦合静电场理论的图像快速伪造检测算法

为了解决当前图像伪造检测算法主要是在图像空域中定位伪造区域,难以降低图像维数,使其复杂度大;且不能有效检测几何变换篡改形式的伪造区域,导致其鲁棒性不佳的不足,提出了离散小波变换耦合静电场理论的图像伪造检测算法;首先,引入离散小波变换,提取伪造图像的低频子带,降低图像空间;再基于静电场理论,将提取子带映射到虚拟电场中,提取鲁棒性较强的特征,利用Radix排序算法对特征完成重组,形成特征矩阵;最后,定义相同仿射变换,并用其处理排序矩阵,完成伪造区域检测;实验测试结果显示:与当前的移动复制伪造检测技术相比,所提算法具有更高的定位效率与检测精度;同时拥有较强的鲁棒性,有效抗击几何变换篡改;该算法能够高效精确检测几何变换伪造形式的图像内容。     

基于多支持区域局部亮度序的图像伪造检测

图像伪造检测是目前数字图像处理领域中的一个研究热点,其中复制-粘贴是最常用的伪造手段。由于伪造区域在粘贴前会被进行一定的尺度、旋转、JPEG压缩、添加噪声等操作,这使得检测伪造区域具有一定的挑战性。针对图像复制-粘贴伪造技术,提出一种基于多支持区域局部亮度序模式（LIOP）的图像伪造检测算法。首先,利用最大稳定极值区域（MSER）算法提取具有仿射不变性的区域作为支持区域;其次,利用非抽样Contourlet变换得到不同尺度、不同分辨率和不同方向的多个支持区域;然后,在每个支持区域上提取同时具有旋转不变性和单调亮度不变性的LIOP描述子,并利用双向距离比值法实现特征初匹配;接着,采用空间聚类将匹配的特征进行归类,进而用随机抽样一致性（RANSAC）算法对每个归类进行几何变换参数估计;最后,使用必要的后处理等操作来检测出伪造区域。实验表明,提出的算法具有较高的伪造检测精度与可信度。     

特征匹配结合自适应阈值的图像伪造检测

针对现有图像复制移动伪造检测方法对图像中存在同质纹理或均匀区域检测困难、相关参数阈值选择影响检测等问题,提出一种基于特征匹配与自适应阈值的图像复制移动伪造检测方法。首先通过定义和优化成本函数来制定交互作用机制,包括匹配和变换估计步骤;然后在迭代过程中执行步骤,使相关阈值的选择和估计更合理,自动识别和定位伪造区域;最后采用检测系统的相互作用关系,检测并修正步骤中发生的错误。实验结果表明:相比传统的复制移动伪造检测方法,在对伪造图像的像素图像精度水平、旋转和缩放的鲁棒性、检测专业伪造图像以及变换矩阵的精度等不同情况,所提方法效率更高。     

基于噪声分布规律的伪造图像盲检测算法*

提出了一种基于噪声分布规律的伪造图像盲检测方法。首先利用基于边缘保护的滤波方法检测出图像中的噪声;然后计算图像中同质区域噪声的均值、方差和信噪比等统计量,通过比较图像中同质区域的噪声分布规律的相似性程度实现伪造图像鉴别。实验证明该算法能有效地检测出伪造图像。     

基于块间光照不一致性的深度伪造检测算法

深度伪造技术的迅速发展和广泛传播引起了社会的广泛关注,但深度伪造技术的恶意应用也给社会带来了潜在威胁。因此,如何检测出此类深度伪造内容成为热门研究课题。以往的多数深度伪造检测算法着重于捕捉像素级别的细微伪造痕迹。目前的深度伪造算法大多忽略了伪造前后的光照信息,导致原始人脸与伪造人脸之间存在一定的光照不一致性,这为使用光照不一致性来检测深度伪造提供了可能。从引入光照不一致性信息和为特定任务设计网络结构模块两个角度设计了对应的算法。针对光照的引入,通过设计对应的通道融合算法,将更多的光照不一致信息提供给网络特征提取层,从而衍生出新的网络结构。为了保证该网络结构的可移植性,将特征通道融合的过程置于网络提取信息之前,从而使所提算法能够完整移植至常见的深度伪造检测网络。针对网络结构的设计,从网络结构和损失函数设计两个角度出发,提出了基于块间相似性的光照不一致性深度伪造检测算法。对于网络结构,基于伪造图像篡改区域和背景区域不一致的特性,在网络特征层中对提取特征进行分块,通过对比块间余弦相似度得到特征层相似矩阵,使网络拟合重心更偏向于光照不一致性。在此基础上,基于特征层相似性对比方案,通过将输入图像与该图像的未篡改图像进行块间真伪性对比,为这一任务设计了独立的真实数据参考及损失函数。实验结果表明,与基线算法相比,所提算法对于深度伪造检测的准确性有明显提升。     

一种新的片上抑制CMOS图像传感器暂态噪声方法术

暂态噪声是CMOS图像传感器暗光下噪声的重要组成部分,不但影响图像质量,而且限制图像动态范围的提高。提出了一种新的自适应片上抑制CMOS图像传感器暂态噪声的方法。将多帧采样图像进行空间转换,使用自适应增益将多帧采样图像中相应像素进行加权平均,进行空间逆变换,得到去噪后的像素值。对20组图片进行实验,结果表明算法能够克服...     

一种有效的脉冲噪声去除算法

噪声像素的检测精度是修复图像的重要因素。为提高噪声像素的检测精度,提出一种有效的两步脉冲噪声滤波算法,算法先以空间局部异常测度为基础,结合S-估计统计量对图像中的脉冲噪声进行检测,然后通过建立、解算正则化目标函数实现对噪声像素的赋值修复。实验验证了该算法的有效性。     

基于局部空间像素特征的自适应加权滤波算法

提出了一种新的基于局部空间像素特征的椒盐噪声自适应加权滤波算法。该算法首先对含噪图像逐点进行噪声检测,把所有像素分为含噪像素点和信号像素点;然后采用自适应加权滤波方法,对检测到的噪声点进行滤波,滤波权重由确定的数学公式来确定,自适应于滤波窗内临近像素的局部特征。实验结果表明,该算法不仅可以有效地除去椒盐噪声,又可以较好地保持图像边缘细节,尤其在噪声密度较大时,效果明显优于传统的中值滤波算法。     

彩色图像矢量滤波技术综述

彩色图像滤波是彩色图像处理的最基本的研究领域之一。彩色图像滤波技术可以分成标量滤波法和矢量滤波法两大类。其中,标量滤波法只是早期的滤波方法。大量的研究表明,矢量滤波法比标量滤波法更加有效,因为它更能保护彩色图像的光谱特性。为使人们对彩色图像矢量滤波技术及其应用有个系统的了解,该文首先全面地总结了彩色图像矢量滤波的基本理论和方法,并跟踪该领域的最新进展,同时分析介绍了彩色图像矢量滤波技术的一些典型应用;然后对彩色图像矢量滤波技术进行了分类,并对每种类型的滤波算法中经典和目前最常用的算法做了详细的介绍和阐述;接着结合笔者对该领域的研究,提出了一些新的研究方法;最后,对于一些有代表性、经常使用的矢量滤波算法,以冲击噪声为例,给出了其视觉上的滤波效果和客观的评估数据。     

相似邻居数目图像脉冲噪声滤波算法

为了去除图像随机脉冲噪声的同时保留边缘,提出一种新方法。该方法首先利用图像局部灰度相似性来构造相似邻居数目图,一个像素的相似邻居数目在窗口内最大或数值较大,才可能认为是没有受到噪声干扰的像素。根据噪声密度不同采用不同方法检测。实验结果表明,阈值能适应性不同图像类型,滤波结果优于大部分已有算法,且算法复杂度低于大部分改进的中值滤波算法。     

种子像素滤波法去除随机脉冲噪声

为了在去除图像高密度随机脉冲噪声的同时最大程度地保护图像边缘和细节,提出一种新方法。该方法首先利用图像局部灰度相似性,提取种子像素;然后只对种子像素进行开关中值滤波,去除误判的种子像素,采用自适应变窗口尺寸;最后利用种子像素先探测漏选的种子像素,接着重构非种子像素。实验结果表明,与其他方法相比,该方法是综合性能最优之一。     

变频设备噪声系数测量方法分析

针对变频设备噪声系数测量中的复杂性高和准确度差的问题,阐述了采用增益法和噪声系数分析仪测试变频系统噪声系数的基本原理,指出了2种测试方法中容易产生测试误差的操作步骤及相应的操作要点,分析了噪声系数分析仪变频模式下非零校准产生的原因及其对最终测试结果的影响,比较了使用不同方法测试同一系统的测试结果,解释了测试结果差异产生的原因,说明了2种测试方法的适用范围和各自的局限性。     

基于量子测量算子的噪声可信度滤波

传统图像去噪方法存在失真问题,造成失真的主要原因有：(1)在去噪的过程中把噪声点的影响分散到其邻域内;(2)对相应点没有判别其是否是噪声点;(3)判别噪声点不准确,将非噪声点误判为噪声点。针对这3个主因给出相应优化方案,通过生成测量算子及噪声可信度确定噪声点及其邻域内的噪声点。仿真实验结果证明,与中值滤波方法相比,该方法具有更强的去噪能力,能够达到防失真的目的。     

基于噪声检测和动态窗口的图像去噪算法

针对中值滤波算法在去除脉冲噪声时易造成图像细节丢失的问题,提出了一种基 于噪声检测和动态窗口的自适应滤波方法。首先借鉴 BDND 方法,将图像的像素初分成信号点 和疑似噪声点,以减少需要处理的像素点;然后设计一种窗口自适应的噪声检测方法对疑似噪 声点进一步检测,判断其是真噪声点还是细节点,以加强图像细节信息的保护;最后通过改进 的自适应中值滤波器滤除检测出的噪声,并融入窗口自适应控制,窗口的大小可以根据噪声情 况自适应地调整,在去除噪声的同时尽可能地保护图像细节。实验表明,该算法在噪声处理和 细节保护上要优于其他典型算法,能有效地提高图像的峰值信噪比,对于高密度噪声的图像, 也可以获得较好的去噪效果。     

图像中椒盐噪声去除算法研究

为了有效地去除数字图像中的椒盐噪声,提高图像质量,本文 在分析一些典型消除噪声方法的基础上,给出了一种新的椒盐噪声去除算法。首先,针对椒 盐噪声的特点,设计了一种基于动态窗口和邻域像素统计信息的噪声检测算法,有效地区分 了噪声点与非噪声,然后对检测出的噪声点,采用改进的自适性的中值滤波算法进行噪声滤 除,在滤波算法中加入了窗口大小自适应控制和滤波值调优策略。实验表明：该方法不仅能 去除图像中的椒盐噪声,而且能有效地保护图像的细节特征,对于高密度噪声的图像去 除噪声的效果比其他方法更优。     

基于多方式传输的机场噪音自动监测系统

飞机进、离港时会产生较大的噪音，为了控制噪音和制定相关标准，必须对机场及周边的噪音进行长期、稳定的监测，以获得足够多的实时数据。基于多方式数据传输的机场噪声自动监测系统通过对实时数据的不间断采样，为制定控制机场噪音措施、方案、提供可靠的数据参考。本系统主要由噪声数据采集、噪声数据传输、噪声数据处理三部分组成，可以对机场及周围半径约十公里的区域进行噪声强度的监测，同时能够判断噪音发生的时间及地点。     

基于卡尔曼滤波器的PID控制仿真研究

针对工业过程中常见的二阶滞后对象的PID参数调节问题,采用KALMAN滤波器同常规PID控制相结合的方法对系统进行仿真研究。结果表明:同没有加卡尔曼滤波器的常规PID控制相比,卡尔曼滤波器很好的抑制了白噪声的污染,控制效果明显改善。     

基于改进脉冲噪声检测的新型滤波算法*

通过分析脉冲噪声图像的数值特征,为了快速和准确地滤除图像脉冲噪声并能很好地保持图像的细节,提出了基于改进脉冲噪声检测的灰度图像和彩色图像非线性自适应滤波算法。该算法首先通过改进的噪声检测方法把图像中的噪声点标志在噪声标志矩阵中,然后采用改进中值滤波方法并有限制地自适应调整滤波窗口对灰度图像中的脉冲噪声给予有效滤除。在此基础之上,分别采用该方法对彩色图像的三个RGB子图像进行单独滤波,然后利用通道融合技术得到最终的彩色滤波图像。经过实验仿真并与国内外相关文献提出的算法相比,本方法不仅思想简单、快速、易于实现