抗深度取证的多粒度融合图像修复网络

数字图像的真伪判别是图像安全领域中的基础问题,因数字媒体极易被攻击篡改,针对图像的取证技术得到了广泛的研究.另一方面,对图像篡改反取证技术的研究,不仅追求更逼真的图像篡改操作,也从相反的方向促进了取证技术的发展.图像修复作为基础的图像篡改操作,一直是国内外学者的研究热点.针对被修复篡改后的图像会被深度取证网络取证的问题,提出了一种抗深度取证的多粒度融合图像修复(multi-granularity fusion-based image inpainting network resistant to deep forensics,MGFR)网络.MGFR网络包括编解码器、多粒度生成模块以及多粒度注意力模块.首先,输入的破损图像被编码器编码成深度特征,深度特征通过多粒度生成模块生成3个不同粒度中间特征;然后,采用多粒度注意力模块来计算不同粒度中间特征之间的相关性并将其融合;最后,融合特征通过解码器生成输出结果.另外,所提出的MGFR网络被重建损失、模式噪声损失、深度取证损失以及对抗损失联合监督.研究结果显示,所提出的MGFR网络在拥有较好的修复性能的同时能成功规避深度取证网络的取证.     

基于改进YOLOv5的遥感图像飞机目标检测

针对遥感图像中飞机检测尺寸大小不一、背景复杂导致的难以识别问题,提出一种基于YOLOv5网络模型的改进方法。首先,在YOLOv5网络模型中融入Swin-Transformer模块,使网络全局建模并使全维度信息交互,以提升网络的特征提取能力;其次,对损失函数进行优化,引入SIOU损失函数以考虑真实框和预测框之间的向量角度问题。对比实验表明,优化前后网络模型检测精度均为95.3%。在检测精度相同的情况下,改进后的网络模型召回率为91.2%,比改进前提升0.6个百分点;改进后平均检测精度mAP_0.5为95.7%,比改进前提升0.2个百分点。结果表明,改进后的YOLOv5网络模型能在一定程度上提升遥感图像中飞机目标检测性能。     

基于变换域注意力机制的压缩伪影去除的方法

图像有损压缩过程往往会导致图像质量退化,使图像出现压缩伪影。针对现有基于深度学习的方法缺乏对联合图像专家组(Joint Photographic Experts Group,JPEG)压缩算法先验信息的利用,提出一种基于变换域注意力机制的去伪影方法。该方法利用卷积神经网络在像素域和离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域分别提取特征,再将双域学习的特征信息进行融合。利用量化表设计了DCT注意力机制,该模块根据DCT系数的损失程度给予各频率系数不同的权值,使网络自适应补偿量化引起的误差。于此基础上,在像素域引入通道注意力机制,从而更好地利用量化表的先验信息。在主要数据集上,提出的去伪影方法以固定的模型参数对多种质量因子的压缩图像进行伪影去除实验。实验结果表明,所提出的方法在各评价指标和主观视觉上取得较好的效果。     

基于生成对抗网络的渐进式夜视图像彩色化算法

受限于夜景光照不足等影响,夜视成像中的部分内容极易缺失或模糊,导致这部分的彩色化效果不佳.为此,本文提出了一种基于生成对抗网络的夜视图像彩色化算法, 通过对纹理细节的修复来提升图像模糊区域的彩色化效果.首先,在模糊区域修复中,利用下采样操作减少模糊图像块的比例,并用梯度调节预测器对模糊图像块周围的像素值进行预测,以此来不断增强和修复模糊的纹理细节.其次,在彩色化过程中,依托于生成的超分辨率图像和已有的先进对抗网络着色模型,通过最小化亮度和纹理等失真,来生成较为清晰的彩色图像.实验结果表明,经过模糊区域恢复和增强之后,灰度图像的PSNR平均提升0.33 dB.相比之前的夜视图像彩色化方法,本文方法可以赋予灰度夜视图像更丰富、自然的色调,更清楚地表达图像的细节,从而提高目标探测和识别效率.     

基于改进I-Attention U-Net的锌浮选泡沫图像分割算法

针对泡沫图像的高度复杂性导致其难以被准确分割的难题,本文提出了一种新的I-Attention U-Net网络用于泡沫图像分割.该算法以U-Net网络作为主干网络,使用Inception模块替换第一卷积池化层来提取泡沫图像的多尺度、多层次浅层特征信息;引入金字塔池化模块,通过对不同尺度的特征图求和来提升分割效果;并对自注意力门控单元进行改进,使注意力单元更适合于浮选泡沫图像的分割,强化深层特征的重要性并对不同尺寸的泡沫边界进行强化学习.研究结果表明：本文所提出算法的Jaccard系数为91.73%,Dice系数为95.66%.与同类其他分割算法结果相比,Jaccard系数及Dice系数分别提高了1.59%、0.88%.该模型能够较好地对锌浮选泡沫图像进行分割,解决欠分割与过分割的问题,为后续的泡沫特征提取奠定基础.此外,该方法检测时间和模型参数少,具备可以部署在工业现场计算机的能力,有一定的实际应用价值.     

改进的SIFT特征匹配算法

针对SIFT特征匹配算法在特征空间中进行历遍搜索,匹配速度慢的问题,提出一种金字塔层间匹配算法。首先,根据特征点所处金字塔层不同将特征点划分为不同的集合,其次,选择待配准图像金字塔中某一层集合,在基准图像金字塔中寻找相似层,并确定待配准图像金字塔与基准图像金字塔层之间的相似关系,最后,在相似层之间寻找匹配点。待配准图像中的选择层集合由金字塔底层到顶层,寻找相似层所用时间依次缩短。与原算法相比,该算法具有相同的旋转稳定性。将该算法与原算法分别应用实际图像配准中,结果表明:可见光图像配准中,匹配速度提高了3.2倍,正确匹配率提高了10.3％,红外图像配准中,匹配速度提高1.4倍,正确匹配率达到100％。     

高阶微分中值定理及其应用

利用向量形式的微分中值定理,把一阶微分中值定理推广到全新的高阶微分中值定理,并研究了它的应用．     

多方向线性特征提取的模板构造及处理方法

常用的空域定向滤波模板方法具有较好的方向针对性,但是对于某些研究方向,如提取遥感图象线性特征等,常用的定向滤波模板不太适合,原因是它所提供的多个方向中,有重复多余的方向,因而模板方向就少得不足以全面反映被处理遥感图象的特点,不利于图象中线性特征的提取及模式识别。文章在常用的空域定向滤波模板基础上,对构造新的多方向和多尺寸的滤波模板,进行了有效的研究及详细的阐述。     

无初始状态统计知识时多变量系统的最优平滑与预报

在无初始状态统计知识的情况下,我们分别就固定点平滑、固定滞后平滑与预报３种情况给出了动态系统的最优线性最小偏差估计（ＢＬＩＭＢＥ）,同时还给出了完全（ｉ,ｊ,Ｔｉ）－可重构性的概念及系统完全（ｉ,ｊ,Ｔｉ）－可重构的充要条件     

一种基于空间域和频谱域特征的图象分割方法

提出了一种基于空间域和频谱域特征的神经网络的医学图像分割方法．本方法不需要教师监督,能自动生成最优的网络输出节点,即分类数．对ＣＴ,ＭＲＩ和超声图像的分割表明本方法有效方便．