基于HSV和HE的复制粘贴篡改检测算法

针对块匹配检测算法不能准确提取图像面积较小区域、自然相似区域以及平滑区域特征的问题,提出一种基于HSV(hue,saturation,value)颜色空间和直方图均衡化算法的复制粘贴篡改精确检测与定位的方法。将待测图像从RGB(red,green,blue)颜色空间转换到HSV颜色空间,并通过直方图均衡化算法对图像HSV颜色空间的V通道进行特征增强;提取基于圆谐波变换的特征构建特征向量;使用最近邻搜索算法对构建的特征向量进行快速随机搜索得到稠密的偏移场;采用稠密线性拟合的方法滤除错误匹配,并通过形态学操作标识定位出篡改区域。实验结果表明,所提方法能够有效降低面积较小区域、自然相似区域和平滑区域的误检与漏检像素,从而提升检测结果并准确定位出图像的篡改区域。     

基于多尺度边缘曲率估计的图像拼接方法

针对传统图像拼接方法仿射不变性差和对噪声敏感等问题,提出了一种基于图像边缘特征点的检测、匹配和融合方法.首先利用Canny边缘检测器提取图像的单像素边缘特征,通过边缘点邻域内的多尺度平均余弦值估计得到曲率极大值特征点,然后构建每个特征点的8×8邻域内的梯度方向直方图描述符,采用最小欧式距离与次小欧式距离比进行粗匹配,接着通过随机抽样一致性算法精匹配得到图像间的投影变换矩阵,最后采用加权平均融合算法可以得到无拼接缝隙的宽视角图像,实验表明,与基于Harris算法的拼接技术相比,该方法平均重复率高20.83%,平均定位误差低19.36%.     

基于提升小波和动态两阈值分块角点检测算法

为了更有效地检测高频图像,提出了基于提升小波和动态两阈值分块的角点检测算法。该算法根据图像中像素点周围像素灰度的相似性和角点的特性,引入提升小波变换理论,首先对图像进行提升小波变换,得到图像的高频区域;再对高频图像进行分块,对每个图像块分别采用动态两阈值算法对角点进行准确定位。实验结果表明:该算法可以较大地提高运算速度,并能够实现角点的准确定位。     

基于颜色与缺陷检测的椪柑分级算法

以湘西椪柑为研究对象,提出了一种基于颜色与缺陷检测的椪柑自动分级算法.首先,对椪柑灰度图像进行阈值分割和孔洞填充得到二值图像;然后,将二值图像与椪柑彩色图像的R,G,B分量分别进行与运算,并将运算后的3幅单色图像进行合成,从而得到彩色图像的椪柑目标区域;接着,提取目标区域的黄色像素占比和缺陷面积作为色泽特征参数和缺陷特征参数;最后,利用决策树模型融合特征参数以进行椪柑分级判定.实验结果表明,对比基于单一特征的椪柑分级算法,新算法通过特征的互补提高了椪柑分级的准确率.     

结合彩色边缘与LBP纹理的图像检索算法

基于图像颜色、纹理和形状单一特征的特征提取和匹配的方法很多,各有优缺点,因此,本文提出了将图像中心区域的uniform模式的LBP纹理与环形分块彩色边缘相结合的图像检索算法。常用的形状检索算法只能对连续封闭曲线才有好的检索效果,而对自然彩色图像检索效果较差,而本文将图像分成几个环形分块,对每一环形分块内的图像提取彩色边缘并形成颜色直方图用于图像形状描述。纹理采用uniform模式的LBP描述,最后采用加权法融合形状特征和纹理特征。根据实验比较,该算法能较大提高大多数类别图像检索的查准率。     

一种基于图像平滑性的脆弱性文档水印算法

针对政府文件、银行支票、合同和证书等数字文档的完整性检测和真实性认证问题,提出了一种基于平滑性的文档水印算法.利用像素翻转前后其邻域内水平方向和竖直方向的平滑性不变来判断可嵌入块,然后将水印信息嵌入；检测时通过提取可嵌入块的中心像素得到水印信息.实验结果表明,水印的不可见性好,简单有效.该算法水印提取既不需要原始图像,...     

基于物体信息的图像显著性区域检测

针对目前图像显著性检测存在的显著性图边缘模糊、缺乏视觉高层信息等问题,提出了一种基于物体信息的显著性检测算法。将似物性计算与显著性计算相结合,可以将前景与背景分离,抑制高对比度干扰区域的影响。首先采用改进的L0平滑算法对图像进行滤波处理,然后通过超像素分割将图像分成若干图像块,再通过聚类算法进行合并,得到待检测图像块。采用似物性检测算法计算物体可能存在的区域,与待检测图像块进行融合,得到物体显著性图,再通过颜色对比度及空间分布特征计算显著性图,最后将二者融合,得到最终结果。实验结果表明,算法能够得到清晰的物体边缘,对图像的显著性区域能够较为全面地覆盖,有效地抑制高对比区域的干扰。     

基于多尺度超像素融合的RGB-D单幅图像阴影检测算法

针对单幅复杂环境图像阴影检测问题, 提出一种基于多尺度超像素融合的自动阴影检测快速算法. 首先利用深度图像计算各点的法向量及空间坐标, 同时利用简单线性迭代聚类算法对彩色图像进行多个尺度的超像素分割; 然后使用阴影置信度算法结合图像的色度、法线和空间位置信息分别估计各尺度下的超像素阴影置信度; 最后采用Adaboost训练的分类器对各尺度下的超像素阴影置信度进行融合, 得到最终的判决结果. 实验结果表明, 该算法的准确度明显高于原阴影置信度算法, 运行时间约为原阴影置信度算法的10%, 对于小块阴影、 大面积阴影及边缘不清晰的软阴影检测表现较突出, 适合对光线复杂环境下的图像进行前期预处理.     

一种基于图像块分割的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像，提出了一种基于图像块分割的图像融合方法，采用块区域局部对比度将多聚焦图像分割成三部分：聚焦清晰区域、聚焦模糊区域以及两者之间的边界区域，对于清晰区域和模糊区域，直接选取清晰块区域作为融合后相应块区域；对于边界区域，建立了基于对比度的像素选取方法进行融合处理，实验对比结果表明，该方法明显优于拉普拉斯金字塔融合算法和离散小波变换融合算法。     

基于TWSVM超像素分类的彩色图像分割算法

图像分割是图像分析与理解的关键环节之一.提出了一种基于TWSVM超像素分类的彩色图像分割算法.首先,利用熵率超像素生成算法,将原始彩色图像划分成超像素区域;其次,结合直方图与双树复小波变换理论,提取出超像素的颜色特征和纹理特征;然后,采纳最大类间方差阈值法确定出TWSVM训练样本;最后,利用训练好的TWSVM模型对超像素进行分类处理,以获得最终分割结果.实验结果表明,本文算法可以获得较好的彩色图像分割效果.