大型建筑群质量创优中资料管理体会

通过介绍大学城工程建设过程中大型建筑群质量创优资料的特点、难点及常见问题,运用系统的策划、实施,项目管理信息传递等现代化管理手段,提高资料管理水平,取得了斐然的质量管理效果。     

基于自适应四元数奇异值分解的图像拼接检测

图像拼接将来源不同的图像合并成一幅图,由此引起图像中光照方向、噪声等特性出现不一致的情况。目前多数方法根据拼接图像中噪声的不一致性来检测伪造区域,但是普遍对不同大小图像块的噪声估计准确性不高,导致真阳性率较低,且当噪声差异较小时会检测失败。针对该问题,提出一种基于自适应四元数奇异值分解（QSVD）的噪声估计方法。对图像进行超像素分割,利用自适应QSVD估计超像素的噪声,结合图像亮度并利用多项式拟合建立图像噪声-亮度函数,得到各超像素到该函数曲线的最小距离测度。为提高检测精确率,利用色温估计算法提取超像素的色温特征,将距离测度与色温特征相融合作为最终的特征向量,利用FCM模糊聚类定位拼接区域。在Columbia IPDED拼接图像数据集上进行实验,结果表明,该方法在未经后处理图像集上的检测TPR值较对比方法至少提升8.21个百分点,且对高斯模糊、JPEG压缩和伽马校正表现出较好的鲁棒性。     

基于区域划分和四元数的彩色图像复制粘贴篡改检测

现有的篡改检测方法中特征点提取不充分会导致篡改检测精度不高,特征点描述符识别率差,针对该问题提出一种基于颜色矩的区域划分和四元数Hu矩的彩色图像复制粘贴篡改检测算法。首先,使用自适应形态重建算法对图像进行超像素分割,通过密度聚类算法对图像自适应划分区域;其次,提出一种关键点提取方法得到均匀的SIFT特征点;然后,在一种新颖的彩色图像四元数表示方法中构建局部高斯金字塔提取Hu矩特征;最后,利用2NN进行特征匹配后,结合Delaunay三角形算法定位出复制粘贴篡改区域。在公共数据集上的实验结果表明,该算法可以更有效地定位篡改区域。     

基于深度特征提取和DCT变换的图像复制粘贴篡改检测

针对图像复制粘贴篡改检测中算法时间复杂度过高和定位区域不完整的问题,提出一种基于深度特征提取和离散余弦变换的图像复制粘贴篡改检测算法。首先,融合图像颜色和纹理信息获得四通道图像,计算自适应特征提取阈值,并通过基于全卷积神经网络的特征检测器提取图像深度特征;其次,通过离散余弦变换提取块特征进行初步匹配,再利用点特征向量消除误匹配;最后,通过卷积运算精确定位篡改区域。通过在公共数据集上进行验证,充分展示了该算法在检测效率和定位区域完整性方面的优势。