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题名基于模糊不变矩的复制粘贴伪造检测方法
被引量：2
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作者
许国栋
李峰
熊兵
殷苌茗
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机构
长沙理工大学计算机与通信工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第20期211-215,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.60973113)
湖南省自然科学基金(No.09JJ3120)
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文摘
随着各种高级图像处理算法以及相应图像处理软硬件的出现,即使非专业人士也很容易篡改图像,并使人肉眼很难甚至无法识别。针对一种常见的图像篡改——复制粘贴伪造,提出了一个能自动检测并标识数字图像中复制区域的方法。将图像分成多个重叠块,每块的特征用由模糊不变矩计算得到的模糊不变量表示,按照预定的相似标准来确定图像篡改区域。实验结果表明:相对于基于PCA的方法,该方法在抗模糊处理方面具有明显的优势。
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关键词
图像取证
图像篡改
复制粘贴伪造
模糊不变矩
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Keywords
image forensics
image tempering
copy-move forgery
blur moment invariants
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分类号
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名模糊边界矩特性研究
- 2
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作者
韩斌
王士同
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机构
江南大学信息工程学院
江苏科技大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第6期184-186,200,共4页
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基金
国家高技术研究发展计划(863)~~
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文摘
研究了图像边界矩的模糊不变性,推导出模糊边缘带区域不变矩中准(2Fe)～准(7Fe)与该图像所对应的清晰图像的边界不变矩准2～准7一致的结论。利用该结论,对模糊图像提取边界不变矩特征时,可不必首先精确提取其精确边缘,方便了边界不变矩特征的提取,提高了边界不变矩特征提取的鲁棒性。仿真实验结果也验证了结论的正确性。
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关键词
边界矩
模糊不变矩
特征提取
模糊图像
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Keywords
boundary moments
blur invariants
feature extraction
blurred image
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于立体视觉的新组合不变矩腹部体型重建
- 3
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作者
刘欢
朱平
肖蓉
唐卫东
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机构
井冈山大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第11期3183-3186,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61063007
61163062)
+3 种基金
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ12474
GJJ10201
赣教技字[2007]320号)
江西省教育厅2012年度科技计划资助项目(GJJ12465)
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文摘
针对采用立体视觉技术进行三维人体重建时,在实际拍摄采集图像过程中受光照变化和模糊因素干扰的现象,提出光照鲁棒的组合模糊仿射不变矩,克服以上两种因素的影响;同时为了改进单一依靠灰度相似性度量的匹配效果,引入了斜率和距离双重几何约束,由三者结合共同引导完成匹配,自动重建人体腹部体型。实验所获得的虚拟三维人体腹部尺寸值可以达到与三维扫描仪相同的精度,与实际测量值的误差小于0.5 cm。实验结果表明:该系统硬件设备简单,成本低,能快速可靠地采集腹部信息,符合服装设计等领域的精度要求。
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关键词
立体视觉
组合不变矩
模糊仿射不变矩
图像匹配
腹部模型重建
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Keywords
stereo vision
combined moment invariant
blur and affine moment invariant
image matching
belly modelreconstruction
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分类号
TP391.413
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种抗图像模糊的快速景象匹配算法
被引量：2
- 4
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作者
符艳军
张晓燕
孙开锋
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机构
空军工程大学信息与导航学院
西安精密机械研究所
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第12期298-300,311,共4页
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基金
陕西省自然科学基金(2010JM8014)资助
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文摘
针对各种原因引起的实测图退化情形,将模糊不变矩引入景象匹配中。为了解决匹配过程中计算量大的问题,从简化匹配特征的计算及优化搜索策略两方面采取措施。在模糊不变矩计算方面,通过预先建立21个和表矩阵,提出了一种适用于匹配过程的矩特征高效求解算法;在搜索策略方面,考虑到模糊不变矩特征对图像分辨率的敏感性,提出在原分辨率基准图上采用遗传算法进行搜索匹配。实验结果表明,在实测图出现模糊及受噪声干扰情况下,所提匹配算法在保证匹配精度的同时,其匹配耗时比传统方法少好几个数量级,能够满足导航系统对实时性的要求。
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关键词
景象匹配
图像退化
模糊不变矩
遗传算法
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Keywords
Scene matching, Image degraded, Blur-invariant moments, Genetic algorithm
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于PNN的退化交通标志图像的识别算法研究
被引量：10
- 5
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作者
李伦波
马广富
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机构
哈尔滨工业大学控制科学与工程系
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第7期1703-1707,共5页
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基金
高等学校博士学科点专项科研基金(20050213010)
国家自然科学基金(60674101)资助课题
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文摘
为了识别退化的交通标志图像,该文采用一种新的特征提取算法。该算法在处理图像退化问题时,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,从而避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。针对各阶模糊-仿射联合不变矩数量级差异较大问题,提出一种数量级标准化算法。在深入分析PNN与K-means聚类算法的基础上,提出采用全局K-均值算法优化设计概率神经网络分类器,并将其用于交通标志图像的分类识别。仿真结果表明:模糊-仿射联合不变矩是一种有效的处理退化交通标志图像的方法,所设计的概率神经网络分类器不仅具有精简的结构而且具有较好的推广性能。
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关键词
模式识别
概率神经网络
交通标志
模糊-仿射联合不变矩
全局K-均值算法
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Keywords
Pattern recognition
Probabilistic Neural Networks （PNN）
Traffic sign
Combined Blur-AffineInvariants （CBAIs）
Global K-means algorithm
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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