期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
奇异值分解用于图像置乱程度评价研究 被引量：4
1
作者 吴成茂 田小平 谭铁牛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期160-163,共4页
提出了基于奇异值分解的图像置乱程度评价新方法。首先求置乱前后两图像灰度值差的绝对值矩阵;其次计算灰度差绝对值矩阵与其转置矩阵之积并进行奇异值分解;最后根据所得奇异值构造一个离散概率分布并计算其信息熵作为图像置乱程度评价... 提出了基于奇异值分解的图像置乱程度评价新方法。首先求置乱前后两图像灰度值差的绝对值矩阵;其次计算灰度差绝对值矩阵与其转置矩阵之积并进行奇异值分解;最后根据所得奇异值构造一个离散概率分布并计算其信息熵作为图像置乱程度评价函数。实验结果表明,所提出的评价方法能够较好地刻画图像的置乱程度,反映了加密次数与置乱程度之间的关系,与人的视觉基本相符。而且对于不同的图像,该评价方法能在一定程度上反映所用的置乱变换在各置乱阶段的效果。 展开更多
关键词 图像置乱 置乱度 灰度差矩阵 奇异值分解 信息熵
下载PDF
灰度差异耦合显著特征的图像复制-粘贴篡改检测算法 被引量：2
2
作者 刘震 刘容志 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期619-625,共7页
当前较多图像篡改检测算法主要是依靠测量图像间的距离来匹配像素特征,以此来实现图像的篡改检测,但其没有考虑图像特征间显著特征的关联性,导致检测结果存在误检等弊端。为此,设计了灰度差异耦合显著特征的图像复制-粘贴篡改检测算法... 当前较多图像篡改检测算法主要是依靠测量图像间的距离来匹配像素特征,以此来实现图像的篡改检测,但其没有考虑图像特征间显著特征的关联性,导致检测结果存在误检等弊端。为此,设计了灰度差异耦合显著特征的图像复制-粘贴篡改检测算法。首先,借助Harris算子,从待检测图像中提取初始特征,并利用像素点间的灰度差异信息,删除伪特征,以得到准确度较高的图像特征。然后,将Haar小波作为求取图像特征方向信息的依据,利用图像锐度信息,获取特征向量。采用傅里叶变换来计算图像特征的显著信息,利用其对图像特征实施匹配。最后,对匹配图像特征进行聚类计算,以辨别出图像中的篡改内容。实验数据表明,较当前伪造检测算法而言,所提算法不仅具有更少的错误检测内容,而且拥有更强的健壮性,能抵御多种仿射变换对篡改检测的干扰。 展开更多
关键词 图像篡改检测 HARRIS算子 图像特征 锐度信息 显著特征 灰度差异信息
原文传递
基于色彩制约耦合距离惩罚的图像篡改检测
3
作者 王亚子 孙怀波 马远坤 《太赫兹科学与电子信息学报》 北大核心 2020年第3期483-490,共8页
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... 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。 展开更多
关键词 复制-粘贴篡改检测 LAPLACIAN算子 HARRIS算子 灰度差异信息 色彩制约模型 距离惩罚
下载PDF
基于亮度特征耦合信息量制约的图像复制-粘贴篡改检测算法
4
作者 王欣 徐平平 吴菲 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第33期13740-13746,共7页
为了克服当前较多图像篡改检测算法主要通过比较特征点的距离来完成伪造内容的识别,忽略了特征点邻域所含的信息量,导致检测结果中存在较多的漏检和误检等问题,采用图像的亮度特征和信息量特征,设计了一种新的图像篡改检测算法。首先,引... 为了克服当前较多图像篡改检测算法主要通过比较特征点的距离来完成伪造内容的识别,忽略了特征点邻域所含的信息量,导致检测结果中存在较多的漏检和误检等问题,采用图像的亮度特征和信息量特征,设计了一种新的图像篡改检测算法。首先,引入Forstner算子,计算图像像素点的Robert梯度,从图像中精确获取特征点;其次,在图像特征的邻域中,通过均值模型来计算图像的亮度特征,将其与像素点的灰度差异特征相结合,以构造健壮的特征向量;再次,采用互相关函数来计算图像特征的关联度,采用信息熵来评估图像特征邻域所含信息量;并以图像特征间的关联度与信息量特征为依据,对图像特征进行匹配;最后,利用图像特征的特征向量,获取匹配点间的距离值,实现匹配点的归类,获取检测结果。实验结果表明:与当下篡改检测算法相比,在多种几何内容变化下,所提算法具备更高的检测准确度,所含的漏检和误检信息最少。 展开更多
关键词 图像复制-粘贴篡改检测 FORSTNER算子 亮度特征 灰度差异特征 互相关方程 信息熵方程
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部