基于优化因子耦合比值制约规则的图像复制-粘贴篡改检测算法

当前较多的图像伪造检测算法直接将未经优化的图像特征提取结果用于篡改检测,忽略了伪图像特征的影响,导致其不能较为准确地检测伪造内容。对此,本研究提出了一种优化因子耦合比值制约规则的方法,用于检测伪造图像。首先,引入高斯差分(Difference of Gaussian,DoG)算子,通过比较像素点与其邻域点像素值的方法来提取图像特征。再利用DoG算子的二次Taylor展开式,构造优化因子,从提取的图像特征中筛选出不稳定的伪特征,以提高伪造内容的检测准确度。随后,在图像特征点的极坐标系中,建立特征点的8邻域区,用以计算特征向量。然后,通过特征向量求取特征点间的欧式距离信息,以及通过归一化互相关(Normalizedcrosscorrelation,NCC)函数求取特征点间的互相关信息,从而完成图像特征的匹配。最后,借助特征点间欧氏距离信息构造比值制约规则,对匹配特征点进行归类,以识别篡改内容。实验结果表明,较当前图像篡改检测方法而言,在各种几何变换操作下,本研究提出的算法具有更高的检测精度与鲁棒性,能够较为完整地检测出篡改内容。

基于点线投影模型与几何误差制约规则的图像匹配算法

当前较多图像匹配算法主要通过求取Haar小波的方法获取特征描述符进而完成图像匹配,忽略了特征点对应邻点的投影特性,当匹配图像之间存在旋转、缩放等变换时,易导致匹配图像中存在较多的错误匹配以及漏匹配等不足。对此,提出了一种基于点线投影模型耦合几何误差制约规则的图像匹配算法。首先,引入FAST算法用于准确、快速的检测图像的特征点。然后,利用像素点对应的梯度值构建点线投影模型,用以获取特征点的主方向。以特征点为原点构建极坐标,将特征点邻域进行区域分割,通过联合分割区域中的分布直方图以求取特征向量,从而形成特征描述符。最后,利用Euclidean模型求取特征点的最近邻与次近邻之比,完成特征点匹配。利用匹配特征点之间的映射关系,构造几何误差模型对特征点集的误差进行度量,根据度量结果构建几何误差制约规则,对匹配特征点进行优化,实现图像匹配。实验结果表明,与当前图像匹配算法相比,算法不仅具有较高的匹配精度,而且还具有较好的鲁棒性能。

基于尺度制约规则耦合距离约束的图像匹配算法

为了提高图像的匹配精度及其鲁棒性,本文提出了基于尺度制约规则耦合距离约束的图像匹配算法.首先,采用箱式滤波器对高斯函数二阶偏导进行逼近,对特征点进行检测;同时,利用特征点对应的空间尺度来建立尺度制约规则,剔除伪特征点.然后,以特征点为中心,形成圆形区域,计算其Haar小波响应,获取特征点的主方向以及特征向量,形成特征描述子.随后,利用特征点的尺度相似性以及角度相似性来建立空间相似法则,完成特征点的匹配.最后,利用特征点欧氏度量的结果,建立距离约束模型,对匹配特征点之间的距离进行约束,剔除错误的匹配特征点.实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,本文算法匹配的图像具有更好的匹配准确度及匹配精度.

基于二代Curvelet变换与近似度制约规则的遥感图像融合算法

为了提高遥感图像的融合质量,消除模糊与不连续效应,设计了基于二代Curvelet变换与近似度制约规则的遥感图像融合算法。通过HSV变换对多光谱图像进行分解,获取其亮度子图。引入二代Curvelet变换,对全色图像与亮度子图进行精细分解,求取图像的高频与低频系数。利用图像的对角信息改进空间频率模型,求取全色图像低频系数的注入因子,并将全色图像的低频系数注入到亮度子图对应的低频系数中,获取融合低频系数。利用结构相似度模型对不同高频系数进行近似度测量,建立近似度制约规则,获取融合高频系数。通过对融合系数实施Curvelet和HSV反变换,获取融合的遥感图像。实验结果表明,较已有的遥感图像融合方法而言,所提方法具有更好的融合质量,包含了更多的光谱与空间信息。

基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法

为了克服当前图像匹配方法主要通过测量距离的方法来实现图像匹配,忽略了图像间的相似度,导致算法存在错误匹配较多以及鲁棒性较差的问题。本文提出了基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法。采用FAST检测方法对图像特征进行检测,快速获取鲁棒特征点,以改善算法的匹配正确率。随后,利用SURF特征描述机制,通过计算特征圆域内的Haar小波响应值,对特征点进行描述。引入结构相似度SSIM(structural similarity index measurement)模型,将其与欧氏距离模型相结合,构造相似度模型,从结构相似度与测量距离两方面出发,将特征点进行粗匹配。最后,利用特征点的余弦关系,求取特征点间角度,建立角度制约规则,对粗匹配结果完成优化。实验结果显示:与典型的匹配方法相比,该算法具有更好的匹配性能较好,在多种几何变换下仍具有理想的匹配精度。

高斯曲率耦合相关性制约规则的图像匹配算法

目的针对当前较多图像匹配算法在匹配过程中因忽略了特征点之间的相关性而导致算法存在匹配正确度和鲁棒性不佳等不足,设计一种高斯曲率模型耦合相关性制约规则的图像匹配算法。方法首先,利用高斯滤波后图像的一阶矩阵和Hessian矩阵来构造高斯曲率模型,对Hessian算子进行改进,以充分检测图像的特征点。然后,通过求取扇形区域内的Haar小波响应获取特征点的主方向,并根据特征点邻域中像素点的灰度平均值计算特征向量,从而形成特征描述子,完成对特征点的描述。利用特征点集的均值与协方差矩阵来构造相关性模型,对特征点的相关度完成度量,从而定义相关性制约规则,对特征点的相似度进行判断,完成特征点的匹配。最后,利用RANSAC算法提纯匹配特征点,完成图像的匹配。结果仿真实验表明,与当前图像匹配算法相比较,文中算法不仅匹配正确度较高,且具有较强的鲁棒性,在旋转角度为50°时,其正确匹配精度仍可达到87%以上。结论所提算法在多种几何攻击下仍具有较高的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值。

面向汉语自动分析的语言特征工程研究

语言特征工程研究是实现汉语自动分析的关键所在,其中包括描述单词本身固有特点的“静态特征”,以及描述具体句子中单词之间关联的“动态特征”。如何从静态特征自动推导出动态特征是计算机进行自动分析的一个难点。以大规模标注语料库为数据基础,通过对汉语自动分析过程中涉及到的复杂语言特征集进行系统的梳理,总结关于句法成分、语义角色以及词汇语义之间的制约规则,用以指导计算机实现从静态特征到动态特征的自动推导,从而为实现汉语的自动分析提供理论指导和实践支持。

再论天津话声调及其变化——现代语音学笔记

一天津话变调之谜 10《天津方言的连读变调》(李行键、刘思训1985)发表以来,引起相当大的反响,至今在国内外语言学刊物上所见到的专门讨论天津声调的文章已有十余篇。这在汉语方言的研究中是不多见的现象。其中有什么缘故呢? 原来在那篇文章中,作者除了描述天津话连读变调的四条基本规则之外,特别提出了一个天津话连读变调之謎。这个謎就是:天津话连读变调中规则应用的方式是什么?也就是,按照什么原则来应用这些连读变调的规则?

浅析ERP中控制流的实现与作用

控制流是企业内部控制的重要组成部分,它是建立在统一信息平台之上、以控制单元为单位。控制流的实现必须充分考虑到业务控制和业务效率的要求,这样才能够在提高管理效率的同时有效地控制业务风险。

从一件无罪命案反思我国司法人员心证过程的规制

心证是事实发现者对案件事实的最终认定,其作为案件处理的基础,要求事实发现者的心证不具有私人性,而是公共性的;他人有对法官心证结果进行评价的权利,而评价的目的即在于审视事实发现者的心证是否合理。事实发现者的心证结果不具有当然的合理性。心证合理性的判断应从心证结果的可重复性和心证形成的正当性两方面来衡量。

医疗服务进入规制的一个述评

进入规制作为政府规制的一种,是在成本效益约束、利益集团博弈与规则制约之间寻求均衡的结果。考察国内外关于医疗服务进入规制在上述三个影响因素下的研究,并对我国医疗服务进入规制的研究方向做了展望。