使用自适应阈值的图像篡改检测与定位算法

为了实现对机载移动目标的快速捕获和粗跟踪瞄准,设计了粗跟踪演示系统,完成了外 场飞行实验的 初步验证。本文系统利用GPS数据完成对目标的捕获,通过对姿态数据的校正,方位误差降 到0.60°(1σ),俯 仰误差降到0.40°(1σ),有效缩小了不确定区域;系统还对跟踪算 法进行了优化改进,利用分段式函数等效 非线性调整函数,有效解决动态目标跟踪时快速调整和超调之间的矛盾。飞行实验表明, 本文的粗跟踪演示 系统的捕获时间优于10s,粗跟踪精度优于480μrad,为精跟踪子系统实现最终的目标精确跟踪瞄准提供了 有利条件,实验结果验证了该系统用于激光通信链路快速建立的可行性。     

Copy-move image forgery detection based on Gabor magnitude

With advancement of media editing software, even people who are not image processing experts can easily alter digital images. Various methods of digital image forgery exist, such as image splicing, copy-move forgery, and image retouching. The most common method of tampering with a digital image is copy-move forgery, in which a part of an image is duplicated and used to substitute another part of the same image at a different location. In this paper, we present an efficient and robust method to detect such artifacts. First, the tampered image is segmented into overlapping fixed-size blocks, and the Gabor filter is applied to each block. Thus, the image of Gabor magnitude represents each block. Secondly, statistical features are extracted from the histogram of orientated Gabor magnitude (HOGM) of overlapping blocks, and reduced features are generated for similarity measurement. Finally, feature vectors are sorted lexicographically, and duplicated image blocks are identified by finding similarity block pairs after suitable post-processing. To enhance the algorithm’s robustness, a few parameters are proposed for removing the wrong similar blocks. Experiment results demonstrate the ability of the proposed method to detect multiple examples of copy-move forgery and precisely locate the duplicated regions, even when dealing with images distorted by slight rotation and scaling, JPEG compression, blurring, and brightness adjustment.     

An effective SVD-based image tampering detection and self-recovery using active watermarking

In this paper, an effective tamper detection and self-recovery algorithm based on singular value decomposition (SVD) is proposed. This method generates two distinct tamper detection keys based on the singular value decomposition of the image blocks. Each generated tamper detection and self-recovery key is distinct for each image block and is encrypted using a secret key. A random block-mapping sequence and three unique optimizations are employed to improve the efficiency of the proposed tamper detection and the robustness against various security attacks, such as collage attack and constant-average attack. To improve the proposed tamper localization, a mixed block-partitioning technique for 4×4 and 2×2 blocks is utilized. The performance of the proposed scheme and its robustness against various tampering attacks is analyzed. The experimental results demonstrate that the proposed tamper detection is superior in terms of tamper detection efficiency with a tamper detection rate higher than 99%, security robustness and self-recovery image quality for tamper ratio up to 55%.     

基于脊波变换的图像篡改检验算法

针对数字图像篡改一种最经常使用的复制-粘 贴篡改手段,提出了一种基于脊波变换的 图像篡改检测取证方法。算法利用了脊波变换是Radon变换切片上应用小波变换这种 特性,实现了 复制-粘贴篡改的鲁棒识别。针对十一大类图像的仿真实验结果表明,算法对于旋转变换、 JPEG压缩和噪 声添加都具有良好的鲁棒性,对于压缩新标准JPEG2000也表现出了较 好的鲁棒性。     

基于自适应半脆弱水印的图像篡改检测方案

为保护数字图像版权和检测恶意篡改,实现高精度篡改定位,在充分挖掘图像特性的基础上,设计一种基于自适应半脆弱水印技术的图像篡改检测算法。算法根据感知特性将水印自适应嵌入到图像LSBs中,利用多数原则恢复水印信号,结合数学形态学滤波进行篡改检测与定位。仿真实验证实了该方案的有效性,在抵抗通常的内容保持攻击操作的同时,能实现精准篡改检测与定位。     

基于圆域分割耦合法则的图像篡改检测算法

为降低图像伪造算法的错误检测率和漏检测率,利用互相关函数(CCF),设计了基于圆域分割耦合最优相关法则的图像复制-粘贴篡改检测算法。引入FAST算子,计算像素点及其邻点的灰度值,准确提取图像特征点,并利用特征点对应的直方图信息求取其主方向;同时,在该方向上建立特征点的邻域圆,对该圆域进行分割,计算每个分割区域的梯度特征,获取相应的特征向量;利用互相关函数对特征点间的相关程度进行计算,构建最优相关法则,完成特征匹配。利用匹配特征点的特征向量,计算特征点间的欧氏距离,对特征点进行集群,定位复制-粘贴篡改内容,实现伪造检测。实验结果表明：相对已有的伪造检测技术,所提算法具备更高的检测准确率,且对旋转、缩放等内容修改表现出更高的鲁棒性。     

像素预测误差耦合似然映射的图像伪造检测算法

为了解决当前图像伪造定位技术因使用了CFA 插值,易形成颜色插值噪声而降低分辨率,导致其难以检测微小篡改区域,使其伪造检测精度较低等不足,本文提出了像素预测误差耦合似然映射的图像伪造检测算法。首先,分析颜色滤波阵列CFA插值模型,并从图像中提取绿色分量;随后,嵌入权重因子,构造预测误差及其权重方差计算模型;根据预测误差与贝叶斯理论,定义伪造特征统计模型,识别出趋于零的特征值;最后,根据特征统计模型,建立其似然率模型,输出伪造映射,完成检测。仿真结果表明：与当前图像伪造定位机制相比,本文算法拥有更强的鲁棒性,能识别定位出微小伪造像素;且拥有更高的AUC值与理想的ROC曲线。     

一种基于自适应阈值选择的干扰检测方法

针对智能视频监控系统中的干扰检测问题,提出了一种新的检测方法,并将干扰类型进行了分类。该方法对智能视频监控系统中的遮挡、失焦、亮度异常、偏色和噪声污染5种干扰分别提取检测特征,实现了对不同类型干扰的分类检测。同时,采用了自适应更新阈值的方法,降低了检测方法的复杂度,提高了其实用性。实验结果表明:在能够满足监控系统实时性的要求下,与经典方法相比,检测性能较好,适用范围较广,分类正确率达到了92.2%。     

基于能量约束与结构相似聚类的图像篡改检测

借助能量约束与结构相似聚类机制,设计了一种新的图像内容伪造检测算法.首先,借助Hessian算子,利用盒式滤波器来生成Hessian行列式,以准确检测图像特征.然后,通过计算图像的Haar小波值,求取图像的方向信息,以构建图像特征的邻域窗口.再计算该邻域窗口内像素点的曲率信息,构成鲁棒性较好的特征向量.最后,对图像特征...     

基于仿射变换模型的图像跟踪系统的实现

文中设计研制了一种新型的基于仿射变换模型的实时图像跟踪系统。本跟踪系统已经通过实践检验,能够稳定的、准确的、快速的跟踪目标。并且系统有很大的升级潜力,除了能够满足仿射变换跟踪的要求之外,还能适用于其他的一些算法,构成鲁棒性更强的图像跟踪系统。实践证明该跟踪系统性能优于经典的相关跟踪系统。     

A novel efficient image encryption algorithm based on affine transformation combine with linear fractional transformation

Multidimensional Systems and Signal Processing - Algebraic structures and their hardware–software implementation gain considerable attention in the field of information security and coding...     

基于色彩制约耦合距离惩罚的图像篡改检测

当前较多图像篡改检测方法主要通过对图像特征间的距离进行测量来完成特征匹配,忽略了图像的色彩信息,导致检测结果中存在较多的误检测和漏检测现象。对此,本文将色彩信息引入到图像特征匹配过程中,设计了一种采用色彩制约模型的篡改检测算法。利用Laplacian算子与Harris算子提取图像特征,并利用像素点的红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色信息,结合特征描述符建立色彩制约模型,对特征点间的色彩信息进行度量,再借助该度量值与特征点间的距离测量值共同完成图像特征匹配,充分剔除误匹配现象,有效提高匹配准确度。该算法还根据特征点间距离方差构造距离惩罚模型,对匹配后的图像特征进行聚类,准确识别篡改内容。通过实验结果发现,与其他篡改检测算法相比,本文算法不仅对伪造内容具备更高的检测准确度,而且对模糊及旋转等内容操作也具有更好的适应性。     

基于中心投影的仿射变换参数估计与实现

仿射变换参数恢复轮廓类算法计算量小但一般无法 处理多部分组成 的目标,而区域类算法计算量大且对噪声敏感。本文利用中心投影将区域和轮廓类算法结合 ,首先由中心 投影将目标转化为闭曲线,保证了仿射变换关系具有不变性,再对所得闭曲线进行参数化, 最后利用参数 化后的闭曲线进行仿射变换参数的恢复。实验表明,所提方法可用于多部分组成的目标的参 数恢复,且有较好的参数恢复效果。     

基于色彩空间变换与异常检测的多光谱舰船感兴趣区域检测

针对多光谱遥感图像中复杂海面背景下海上舰船检测问题,在高斯模型RX异常检测算法的基础上进行改进,提出一种基于色彩空间变换的复杂海面上舰船感兴趣区域(ROI)的自动检测方法,解决了传统的阈值分割方法在遥感图像复杂海面背景下较难将目标与背景分离的问题。在多种不同复杂海面背景下的舰船ROI检测实验中,与传统阈值分割方法比较,该舰船ROI检测方法有较好的检测效果。     

Computation reduction for standard-based video encoders based on the energy preservation property of DCT

Based on the energy preservation property of DCT, an optimization technique for motion estimation (ME), DCT, and quantization for standard-based video encoders is developed. First, a stopping criterion for ME is proposed to reduce the number of checking points in finding the motion vectors, and save the computations. The advantage of introducing such a stopping criterion lies in its adaptability to the quantization parameter and applicability to various fast ME algorithms. Then, the DCT and quantization are jointly optimized by tracing the remaining signal energy and removing unnecessary calculations in the process of DCT and quantization. A pruned 2-D DCT based on Huang's fast DCT algorithm is presented to demonstrate the superiority of this algorithm to the full DCT and an existing all-zero block detection method. Although proved to be computationally efficient, the algorithms introduce no obvious quality loss.     

基于样本线搜索和霍夫变换的区域定位算法

文章介绍了一种对违章车辆图像中的车牌区域进行定位的方法。主要论述分为两个部分,其一为基于样本线对边缘点进行搜索的边缘检测算法,其二为利用层次逼近的霍夫变换对所得到的边缘图像中车牌区域的边界直线段进行提取以对其定位的方法。算法充分利用了原始图像的灰度分布特征,同时在霍夫变换中采取了深度优先的递归搜索策略,取得了较好的实现结果。     

改进的基于弦切变换的目标检测方法

在计算机视觉中形状是目标识别和检测的重要特征,针对目前许多基于形状特征的检测方法信息不够丰富,容易受边缘缺损变形等方面的影响,不具有局部特性,尤其是在许多复杂环境下很难实现对目标的正确检测等不足,提出了一种基于弦切变换理论在有限的目标边缘点信息基础上提取几何形状特征及相应的目标检测方法。该特征具有平移、旋转以及缩放不变性,基于此特征进行的目标检测能有效的得到目标的中心位置以及相关的二维运动参数,即使在一些复杂环境以及目标边缘部分失真或缺损的情况下也具有一定的鲁棒性。但由于边缘本身容易受到图像质量、对比度以及量化误差等影响,从而影响算法的精度。因此,文中通过融合丰富的灰度信息,使表征目标的特征更加丰富和完善,在形状和灰度的共同约束下提高检测的正确率和精确性。通过对多组图像序列进行仿真实验,结果表明了算法的有效性,及其在准确性和精确性上的提高,改进后待测目标与模板之间的匹配率可达90%以上。     

基于新小波变换的图像边缘检测

介绍一种新的连续小波变换,其对于高频信号移动量小,对于低频信号移动量大,具有高分辨和自适应性的特点,数值积分的误差小,离散形式更具有灵活性,因此对于边缘检测其抗噪声能力强,能更好地检测出图像的边缘.     

基于人眼视觉特性的小目标检测算法

人眼视觉特性一般应用于人眼观察数字图像的对比度增强领域,由于人眼视觉对连续数字图像中的小目标具有很强的检测能力,将人眼视觉特性引入小目标的检测领域,根据人眼视觉的侧抑制特性,以及在时间和空间上对变化的敏感特性,提出了基于人眼视觉特性的小目标检测算法.给出了一些仿真实验的结果,说明了此方法的有效性.     

基于改进最小噪声分离变换的异常检测算法

为了降低噪声对高光谱异常检测结果的影响以及提高异常检测率,提出了一种基于改进最小噪声分离(MNF)变换的新型高光谱异常检测算法。首先对传统的MNF变换进行改进,采用加权邻域均值法对噪声矩阵进行估计,对邻域内每一个像元给予一个特定的权值,提高背景像元在邻域矩阵中的比例,进而抑制噪声像元的比例,通过差值计算提取噪声信息,然后应用改进的MNF变换对高光谱图像进行降维去噪处理,最后,将获取的低维去噪图像利用异常检测算法进行检测,并用真实的AVIRIS数据进行了测试。结果表明,该算法有更好的降维去噪效果,提高了异常检测率。