图像内容感知缩放的检测方法研究

针对可用于图像篡改的内容感知缩放技术,提出了一种基于概率Map图统计特征的内容感知缩放检测算法.该算法利用概率Map图以反映图像是否经过内容感知缩放操作,并利用新提出的积分投影与局部统计特征来检测篡改图像.而后利用分类器进行分类训练,从而有效识别基于内容感知缩放操作的图像篡改.实验结果显示,所提算法能够区分出原始图像与篡改图像,并具有较高的正确检测率.

主体大小能控的内容感知图像缩放

针对传统基于网格变形的图像缩放技术中可能出现的主体对象大小会随图像缩放而缩放的问题,提出一种既考虑网格形状,又考虑网格大小的形变量度量模型.在图像重要度约束下,通过简单的参数调整让用户选择性地控制主体对象的大小.重新定义图像重要度模型为梯度和显著度的加权平均,这样既考虑到人眼对图像的视觉关注,又考虑到对图像中结构信息的有效保护.在计算显著度时,改进基于稀疏特征的单分辨率模型为多分辨率模型,从而有效地保留了高分辨率下的边缘信息和低分辨率下的区域内部信息.实验结果表明,文中方法能更精确地识别出图像中的主体对象,并能在缩放时根据用户需求控制主体对象大小,同时很好地保持图像的重要特征.

基于成对比较的内容感知图像缩放效果主观评估

为了对内容感知图像缩放方法的性能及效果进行评价,提出一种新的主观评估方法.该方法主要包括3个方面的工作:首先提出了一种结合非完整型成对比较法及随机化区组设计的用户测评实验方案,采用非完整型成对比较法,不要求每个被测主体对实验数据集上的所有比较对进行比较,减少了因被测主体注意力不稳定而对测试产生的影响,通过随机化区组设计,尽量减少不同被测主体进行测试的比较对间的差异;然后实时检测被测主体的测评结果中是否存在循环误判,若出现循环误判,则返回相应的比较对让用户再次确认选择结果,以此减少由被测主体注意力不集中而引起的误判;最后结合多种非参数统计方法来分析实验数据,先检测多个被测主体对不同方法结果的选择是否有相同的倾向,在得出一致性倾向显著的基础上,结合Friedman检验、Page检验及Hollander-Wolfe比较来给出不同方法的效果排序及分组.针对多种典型内容感知图像缩放方法进行广泛的用户测评实验,结果表明,实验数据有较高的一致性系数,得出的主观测评结果被较多的被测主体支持.

基于概率随机裁剪的图像缩放算法

为提高图像缩放的速度,提出一种结合阈值学习与依概率随机裁剪的快速内容感知图像缩放算法,通过计算图像的重要度图,利用径向基函数(RBF,radial basis function)神经网络进行阈值学习求出图像的重要度阈值,根据阈值将图像分成保护区域和非保护区域,并按缩放要求为其分配不同的缩放比,分别进行依概率随机裁剪。在MSRA图像数据库上与目前流行的内容感知缩放方法进行对比,实验结果表明,所提方法的缩放时间明显低于其他算法,而且在缩放效果上有明显的优势。

内容感知图像缩放技术综述

随着不同分辨率和纵横比的显示设备的迅猛增长,内容感知图像缩放技术逐渐成为图像处理领域新的研究热点之一。内容感知图像缩放的目标是在任意改变图像大小时保持图像中的主体特征不变。围绕其关键步骤:图像重要度识别和基于重要度的缩放,先概述重要度识别的相关方法,然后重点综述基于重要度的缩放技术。根据缩放是在像素级上操作还是亚像素级上操作,或者两者兼有,将其分为基于线裁剪缩放、基于图像变形缩放和多操作缩放3类,并比较各类方法的优缺点,同时给出各类方法所适合处理的图像类型。最后在分析各类研究方法的基础上,给出了内容感知缩放技术的可能发展方向。

一种基于取证哈希的数字视频篡改取证方法

传统的视频被动取证技术通常只对特定的篡改手段有效,且只能提供其真伪的二值判断。相对于篡改检测,处理历史估计是更高层次的取证要求。该文提出一种基于取证哈希的数字视频篡改取证方法。该方法以估计视频篡改处理历史为目标,通过分析常见的视频篡改操作的表现形式,针对运动对象的增加和删除等几种篡改手段提取统计特征作为边信息,构造包括几何变换估计,运动对象增删检测和篡改定位检测等取证哈希组件,并以模块化的方式构建视频取证哈希框架。实验结果表明,该方法能够有效地实现几何变换,seam-carving内容感知缩放,添加/删除运动对象等手段的处理历史估计,能够大致定位篡改区域,且运算复杂度较低。

基于网格线平移的图像显示适配算法

针对图像显示适配算法中会发生较多扭曲的问题,提出一个基于网格线平移(PTG)的图像显示适配算法。首先,通过Achantan方法计算图像重要度,提取出主体目标;其次,计算最优网格线位移,利用线移动不仅保持重要区域尺寸不变而且保护主体目标的纵横比例,双重约束可以避免扭曲;再次,使用下限和上限来抑制由于过度缩小和放大网格造成的失真;最后,为了达到更好效果,引入一个边缘网格舍弃过程,指派更宽空间到重要区域来减少畸变。利用图像重定向调查系统将PTG与重要度扩散列删除方法、重要度扩散线裁剪方法以及基于网格变形的方法进行比较,当图像中含有明显的主要目标时,PTG结果更优。实验结果表明,PTG的缩放结果具有更少扭曲,并在保留图像中的感兴趣区域和重要目标上明显优于对比算法。