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结合自适应网格描述符和图像能量的图像哈希
1
作者
孙非凡
赵琰
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期136-148,共13页
传统的图像分割方法对图像进行非重叠分块,图像哈希算法只能对图像块内部像素进行特征提取,而简单线性迭代聚类超像素分割算法能在聚合相似像素的同时额外提取形状特征,故在此基础上提出一种结合自适应网格描述符和图像能量的图像哈希...
传统的图像分割方法对图像进行非重叠分块,图像哈希算法只能对图像块内部像素进行特征提取,而简单线性迭代聚类超像素分割算法能在聚合相似像素的同时额外提取形状特征,故在此基础上提出一种结合自适应网格描述符和图像能量的图像哈希算法。首先,使用双线性插值和高斯低通滤波对输入图像进行预处理,并通过简单线性迭代聚类对预处理图像进行超像素分割,对分割得到的超像素区域应用自适应网格描述符提取形状特征;同时利用超像素内部的像素具有相似亮度的特性,以亮度为计算对象求出各超像素的能量值作为图像的能量特征。最后,连接形状特征序列和能量特征序列,再利用密钥加密得到最终哈希序列。实验表明算法在鲁棒性和区别性之间达到了较好的平衡。算法的哈希运算时间为0.128 s,哈希长度为467 bits,具有较快的运算速度且哈希序列较为紧凑。分类性能方面,假阳性率为0时,真阳性率达到0.9999。拷贝检测方面,查全率和查准率均在95%以上。此外,与一些同类型算法相比,提出的算法在分类性能和拷贝检测方面也更具优势。
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关键词
图像处理
超像素
网格描述符
图像能量
拷贝检测
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职称材料
题名
结合自适应网格描述符和图像能量的图像哈希
1
作者
孙非凡
赵琰
机构
上海电力大学电子与信息工程学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期136-148,共13页
基金
国家自然科学基金(61802250)。
文摘
传统的图像分割方法对图像进行非重叠分块,图像哈希算法只能对图像块内部像素进行特征提取,而简单线性迭代聚类超像素分割算法能在聚合相似像素的同时额外提取形状特征,故在此基础上提出一种结合自适应网格描述符和图像能量的图像哈希算法。首先,使用双线性插值和高斯低通滤波对输入图像进行预处理,并通过简单线性迭代聚类对预处理图像进行超像素分割,对分割得到的超像素区域应用自适应网格描述符提取形状特征;同时利用超像素内部的像素具有相似亮度的特性,以亮度为计算对象求出各超像素的能量值作为图像的能量特征。最后,连接形状特征序列和能量特征序列,再利用密钥加密得到最终哈希序列。实验表明算法在鲁棒性和区别性之间达到了较好的平衡。算法的哈希运算时间为0.128 s,哈希长度为467 bits,具有较快的运算速度且哈希序列较为紧凑。分类性能方面,假阳性率为0时,真阳性率达到0.9999。拷贝检测方面,查全率和查准率均在95%以上。此外,与一些同类型算法相比,提出的算法在分类性能和拷贝检测方面也更具优势。
关键词
图像处理
超像素
网格描述符
图像能量
拷贝检测
Keywords
image processing
superpixels
grid descriptor
image energy
copy detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合自适应网格描述符和图像能量的图像哈希
孙非凡
赵琰
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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