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出处
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| 1 | 基于数据降维与对称二值模式的图像Hash算法显示文摘为了解决当前图像Hash算法难以兼顾较高的感知稳健性与篡改识别率的不足,提出了基于数据投影降维机制与对称局部二值模式的紧凑图像Hash算法。利用双线性插值来预处理图像,使Hash具有固定的长度;引入对数极坐标变换,将其转变为二次图像;利用Gabor滤波器平滑二次图像;基于模糊集理论,设计对称局部二值模式算子,获取稳健特征;定义数据投影降维机制与量化规则,生成紧凑的中间Hash比特序列;构造一维组合混沌映射,建立加密模型,完成比特序列扩散,以生成图像Hash;并引入汉明距离,估算初始图像与接收端图像的Hash相似度,联合决策阈值,完成图像认证。测试数据表明,与当前图像Hash技术相比,该算法的Hash更紧凑,且其感知稳健性与敏感性更高。 | 王彦超 郭静博 周丽宴 | 2017 | 激光与光电子学进展2017，54，2： | 22 |
| 2 | 改进的SIFT耦合特征点集群的图像伪造检测算法显示文摘针对当前图像伪造检测算法进行图像伪造检测时主要通过设定比例阀值来实现特征匹配,存在检测误差大、鲁棒性不强等不足,提出了改进的SIFT耦合特征点集群的图像伪造检测算法.首先,采用二进小波变换提取伪造图像的低频子带以用于特征点检测;然后,基于特征点邻域旋转不变纹理特性,改进了SIFT机制,生成新的特征描述子对其进行描述,减少误匹配,并提出了自适应匹配策略,通过搜索最优比例阀值,以提高算法检测精度及鲁棒性;最后,通过构建特征点的均值漂移向量,对特征点均值和特征点的偏差进行度量,实现特征点的集群,从而完成图像的伪造检测.仿真结果显示:跟当前的伪造检测方法相比,本文方法具有更高的检测精度与鲁棒性,呈现出较好的ROC特性. | 柴建伟 刘婷 | 2018 | 西南师范大学学报(自然科学版)2018，43，3： | 5 |
| 3 | 一种稳健的紧凑图像哈希算法显示文摘当前图像哈希认证技术对旋转操作较为敏感,稳健性与伪造检测率不高。为克服此类问题,设计了基于改进的局部二值模式(LBP)算子与动态更新变换的紧凑图像哈希算法。引入线性插值技术,对输入图像实现预处理,改善哈希序列对尺度缩放的稳健性。利用Ring分割,将插值图像转化成二次图像。考虑中心像素特性与周围像素的差异,将Heaviside函数嵌入传统的LBP中,形成了描述能力较强的H-LBP算子,提取图像的抗旋转稳健特征。引入压缩感知,对高维特征矢量完成降维,输出紧凑的过渡哈希数组。利用混沌变换思想,设计动态更新变换机制,对过渡哈希数组进行加密,得到图像哈希序列。最后,利用汉明距离测算输入图像与待检测图像的哈希相似度,通过优化认证阈值,完成图像内容的真伪识别。实验结果显示,与当前哈希算法相比,提出的算法生成的哈希序列尺寸更小,对旋转、噪声等操作具有更好的感知稳健性。 | 张智丰 裴志利 | 2017 | 激光与光电子学进展2017，54，10： | 3 |
| 4 | 基于分级聚类与SURF特征约束的图像真伪决策算法显示文摘当前篡改图像识别算法在对组合篡改图像进行识别时,主要采用对像素或者块进行逐一匹配的方法来检测,导致识别精度不高、鲁棒性差等不足,为此提出改进的SURF耦合分级聚类的图像信息真伪决策算法。采用积分图像模型计算矩形区域像素强度的总和,通过计算Hessian矩阵提取特征点,构建圆形筛除器对SURF进行改进,对特征点数量进行整定,提高算法效率;引入最优节点优先方法 (best bin first method,BBF)对最近邻进行搜索,通过对特征点的特征描述符进行计算,完成特征点匹配;利用分级聚类方法,对特征点进行集群,创建层次树,完成图像的篡改检测。仿真结果表明,与当前图像篡改识别技术相比,所提算法具有更强的鲁棒性以及更高的检测精度。 | 桑书娟 冯贺 王璐 | 2017 | 计算机工程与设计2017，38，6： | 1 |
| 5 | 基于改进局部方向模式的纹理分类显示文摘针对局部方向模式(Local Directional Patterns,LDP)及其扩展方法存在的问题,提出了一种增强的局部方向模式方法。首先,针对传统LDP及其改进的刚性模式划分策略,基于模糊逻辑理论,通过引入模糊隶属度函数来提高模式划分的准确性。其次,对传统的局部3×3邻域进行了扩展,新的拓扑结构不但可实现多分辨率分析,而且进一步降低了噪声的影响。采用在纹理分类领域广泛应用的UIUC、Curet和Outex纹理图像库进行试验,结果表明新的方法可以显著提高纹理图像的分类效能。 | 孙君顶 盛娜 李欣 毋小省 | 2019 | 测控技术2019，38，6： | 0 |
| 6 | 基于旋转灰度特征与位移约束的图像伪造检测算法显示文摘当前图像伪造检测方法主要依靠近邻比值法来实现图像内容的真伪决策,由于近邻比值法的判断条件单一,该类算法的检测精度不佳.因此,本文提出了旋转灰度特征耦合位移约束的图像伪造检测算法.首先,根据图像像素点,构造十字约束法则,对FAST算法予以改进,以提取待检测图像中的特征点;然后,利用像素点的梯度特征形成直方图,通过直方图峰值获取特征点的主方向;再用特征点的灰度值来构造旋转灰度特征模型,用于获取特征向量,生成特征描述子;用特征点的位置以及角度特征,构造了位移约束规则,并且在位移约束规则下,通过归一化互相关函数对特征点的相似性进行度量,完成特征点匹配.最后,引入均值漂移模型,对图像中的伪造内容完成区域定位,实现图像的伪造检测.实验结果表明:与当前图像伪造检测算法相比,本文算法不仅具有更高的检测精度以及检测效率,而且还具有更好地鲁棒性能. | 李晓红 杨玉香 姜春峰 | 2018 | 新疆大学学报(自然科学版)2018，35，3： | 0 |
| 7 | 相似度距离耦合角度径向变换的图像配准算法显示文摘目的为了解决当前图像配准算法因利用l1距离或l2距离相似度测量手段来完成图像特征点匹配,使其忽略了相位信息,难以有效消除高斯噪声的影响,使其配准精度与效率不佳不足的问题。方法提出最优相似度距离耦合角度径向变换的抗噪图像配准算法。首先引入角度径向变换,以降低算法复杂度,快速提取图像的特征点。然后联合图像的幅度和相位信息,基于欧式距离测度,定义最优相似度距离测量模型,通过求解其全局最小值,对特征点完成匹配,提高算法的抗噪性能。最后将图像分割为内点与外点,择取6个内点,通过计算其变换矩的几何配准误差,改进随机样本一致策略,对匹配进行提纯,消除误配。结果仿真实验结果显示,与当前基于l1距离或l2距离相似度测量的图像配准技术相比,该算法具有更强的抗高斯噪声性能和更高的匹配精度,且算法时耗最短。结论所提算法能够精确完成图像特征配准。 | 杜刚 张善文 | 2016 | 包装工程2016，37，19： | 0 |
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