基于Markov过程和伪极坐标快速傅里叶变换的重采样篡改检测

针对图像中的重采样篡改操作导致的离散余弦变换(DCT)系数之间相关性的变化,提出了一种新的图像重采样篡改检测方法。首先,提取Markov特征,利用高阶统计量分析重采样图像中离散余弦变换系数之间的关系;然后,将图像所在的笛卡儿坐标映射到伪极坐标(Pseudo-Polar)轴上提取图像的光滑度作为纹理特征,利用纹理特征检测图像的重采样操作;最后,将提取的两类特征输入到支持向量机(SVM)中训练和分类,从而检测出图像中的重采样篡改操作。实验结果表明:所提方法可以检测出图像中的重采样篡改操作,并具有较好的检测率,且对于一定范围内的加噪处理也具有鲁棒性。

采用小世界免疫克隆算子的频率域图像配准

为满足智能寻位加工中对零件图像配准速度和配准精度的高要求,提出了一种采用伪极快速傅里叶变换(PPFFT)和小世界-克隆选择算法(SWCSA)的图像配准方法(PPFFT-SWCSA).首先对图像进行伪极快速傅里叶变换,然后利用变换后获取的频谱特征信息设计优化算法的代价函数,最后采用SWCSA算法得到2幅图像间的配准参数.采用PPFFT降低了运算复杂性,提高了运算速度;采用SWCSA算法,克服了图像配准中常用的相位相关法无法检测到图像间较小偏移量的缺点.实验结果表明,PPFFT-SWCSA方法的配准角度精度可以达到空间0.2°,在对图幅为256×256像素的图像配准实验中,PPFFT-SWCSA方法的配准速度比基于离散极坐标傅里叶变换和相位相关法的配准速度快2倍.