图像篡改论文,对以后从事图像方面的很有用
基于纹理感知的地面目标检测方法,李正周,谭菊,人造物体与背景景物存在的纹理差异是生物视觉系统区别两者的显著特征之一。在借鉴Itti模型的基础上,本文提出一种基于纹理感知的��
数字图像盲取证技术是近年来研究的一个热点问题。提出一种利用量化表来进行定位和检测数字图像双重JPEG压缩的篡改检测算法。首先对数字图像进行压缩消除图像本身的噪声,然后利用图像压缩模型来描述图像首次压缩
为了解决基于差别矩阵属性约简的计算效率问题,分析了基于差别矩阵的属性约简算法的不足,给出了新的差别矩阵的定义,大大减少了差别矩阵中非空元素的个数,提高了属性约简算法的效率。利用单个属性的不可辨识性来计
当前经典的图像分类算法大多是基于RGB图像或灰度图像,并没有很好地利用物体或场景的深度信息,针对这个问题,提出了一种基于RGB-D融合特征的图像分类方法。首先,分别提取RGB图像denseSIFT局部
基于SIFT特征的图像匹配算法,葛梦瑶,别红霞,尺度不变特征变换(ScaleInvariantFeatureTransform,SIFT)是图像匹配领域的研究热点,该算法在尺度空间寻找极值点,提取位置
其中涉及到的颜色模型,颜色直方图,颜色量化,归一化直方图,灰度共生矩阵,特征归一化,相似性度量,对共生矩阵计算能量、熵、惯性矩、相关4个特征值进行显示
提出了一种基于离散小波变换(DWT)和RSA加密的变强度可见数字水印算法。该算法在小波参数选择中,使水印图像的嵌入强度依主图像特征而变化,计算嵌入因子值时考虑并利用了拉伸系数的值,加快了计算速度;同时
为实现SAR图像地物目标的有效分类,深入研究了基于灰度共生矩阵GLCM的四种纹理特征以及两个边缘特征。分析每个单独纹理或边缘特征在对SAR图像进行支持向量机SVM分类中对不同地物的分辨能力,选取不同的
针对图像篡改检测算法依赖单一图像属性、适用度不高以及当前基于深度学习的检测算法时间复杂度过高、精度较低等缺陷,提出了一种基于U型检测网络的图像篡改检测算法。该算法首先利用连续的卷积层和最大池化层提取图