基于图像变换的无监督对抗样本检测方法研究

深度神经网络(DNNs)对经过特殊设计的对抗样本存在脆弱性,容易受到欺骗.目前的检测技术虽能识别一些恶意输入,但在对抗复杂攻击手段时,其保护能力仍显不足.本文基于无标记数据提出一种新型无监督对抗样本检测方法,其核心思想是通过特征的构建与融合,将对抗样本检测问题转化为异常检测问题,为此设计了图像变换、神经网络分类器、热力图绘制、距离计算以及异常检测器5个核心部分.先对原始图像进行变换处理,将变换前后的图像分别输入神经网络分类器,提取预测概率数组与卷积层特征绘制热力图,并将检测器从单纯关注模型输出层拓展到输入层特征,增强检测器对对抗样本和正常样本差异的建模和度量能力,进而计算变换前后图像的概率数组KL距离与热力图关注点变化距离,将距离特征输入异常检测器判断是否为对抗样本.在大尺寸高质量图像数据集ImageNet上进行实验,本检测器面向5种不同类型攻击取得的平均AUC值为0.77,展现出良好的检测性能.与其他前沿的无监督对抗样本检测器相比,本检测器在保持相近的误报率的情况下TPR大幅领先,检测能力具有明显优势.

探析函数图像变换方式在解题中的应用

函数的图像是函数性质最直观的体现形式,利用函数的图像变换解决问题,体现了高考命题对数形结合思想的考查视角.从图像变换的形式来看,主要有对称变换、翻折变换、平移变换等,下面例析这几种变换方式在解题中的应用.1图像的对称变换函数图像的对称变换:关于x轴对称.

数字图像的两类非线性变换及其周期性

研究了 Fibonacci- Q变换及其逆变换的周期性 ,并证明了 Fibonacci变换周期与 Arnold变换周期的关系式 .利用 Fibonacci- Q变换与 Arnold变换之间的内在关系 ,定义了一种新的非线性变换—— A- F变换 ,同时对其变换周期及其逆变换周期进行了研究 ;也给出了这两类变换周期的简洁算法 .由于 A- F变换和 Fibonacci- Q变换与Arnold变换的周期性大相径庭 。

二维非等长图像置乱变换

传统的2维图像置乱变换一般用于正方形图像处理,对宽高不等的矩形图像,需进行正方形扩展,或使用高维置乱变换阵置乱.本文对此问题做了改进,提出了一种新颖的2维非等长图像置乱变换,给出了周期存在判据,用以选择合适的置乱系数,使得在不增加额外存储空间和计算代价的基础上,可用于非等长图像置乱,并且存在可恢复周期.实验表明所提方法的有效性和可行性.

利用FFT实现图像的快速高质量旋转变换

提出了一种快速高质量的图像旋转方法 ,即使用快速傅里叶变换来实现图像的旋转 .该方法将旋转分成三步来实现 ,每一步使用一维的FFT变换对图像进行重采样来实现 ,将图像旋转中几何位置变换和灰度插值合二为一 ,不需要另外的插值运算 .理论分析和实验结果表明 ,与以往的算法相比 。

图像的排列变换

任何一幅图像的直方图都可以看作是一个多重集合，该多重集由多种可重复使用的颜色组成，而具有该直方图的任意一幅图像就是该多重集上的一个全排列．因此，可以借助于集合论和群论中的一些理论和方法来研究图像的某些性质．本文首先从多重集和置换群的角度讨论了图像和排列之间的相互关系，然后作为应用实例介绍了两种基于排列变换的图像生成方法．

基于图像变换的火炮身管膛线参数检测技术研究

本文介绍了一种能够对身管膛线参数进行检测的装置 ;讨论了膛线参数检测的原理 ;分析、证明了基于约当 (Radon)变换的直线参数 (角度和至给定点的距离 )的检测技术 ,提出了基于图像变换的火炮身管膛线参数检测方法。这种方法能够对身管膛线的宽度和角度进行检测 ,并具有较高的抵抗噪声干扰的能力。考虑到光学系统对图像产生了一定的畸变 ,进而对膛线参数的检测产生一定的影响 ,本文对此进行了分析和研究 ,给出了膛线参数的修正公式。最后 ,通过实例 ,实现了对膛线参数的检测 。

数字图像变换及信息隐藏与伪装技术

本文讨论的是数字图像变换及其在信息安全中的应用．首先介绍置乱变换，并提出按空间填充曲线、Arnold变换、幻方的图像置乱算法；其次介绍图像分存并提出了将灰度和彩色图像在计算机上进行分存和恢复的方法．

水果品质机器视觉检测中的图像颜色变换模型

在水果品质的机器视觉检测过程中 ,水果形状导致的图像颜色失真直接影响最终的检测和分级结果。本文在 6个位置分别采集了 3种大小、1 9种不同表面颜色的标准实验球体的图像。在分析球体的大小、表面颜色和图像采集位置等因素对球体图像颜色的亮度、色调和饱和度的影响后发现 ,球体图像的颜色失真主要是颜色的亮度失真。建立了摄像视区中心球体图像的亮度校正模型 ,该模型的相关系数 R2 为 0 .84 6。采用该模型在Matlab软件平台上构建了柑桔图像的颜色校正算法 ,实验结果表明 。

基于高维矩阵变换的雪崩图像置乱变换

传统的以高维Arnold变换和高维Fibonacci-Q变换为代表的基于高维矩阵变换的图像置乱方法,虽然具备较好的安全性,且能改变被置乱图像的灰度特征,但存在可恢复周期长,且对攻击不具备全局扩散能力等问题,在应用中存在缺陷。针对以上问题,基于高维矩阵变换,构造了雪崩图像置乱变换,该置乱变换可通过逆变换对图像进行置乱,通过正变换对置乱图像进行恢复,因而可减少由置乱图像恢复为原始图像的迭代次数,同时理论和实验结果表明该置乱变换在受到各种攻击时的强脆弱性,因而可用于数字作品完整性鉴别的脆弱水印构造。

液晶光阀实时图像变换实验

利用“液晶光阀变换系统”,开发和设计了“液晶光阀实时图像变换实验”.该实验内容包括 :测试液晶光阀的工作曲线 ,确定液晶光阀的对比度 ,测试液晶光阀的响应时间 ,观察单缝的频谱 ,图像实时反转和微分 ,图像实时相减 .

图像变换在多臂织物组织设计上的应用

传统的织物组织设计是通过对织物组织的穿综、纹板的修改来设计新组织,它要求设计者具有很好的设计经验,而且需要设计者通过鼠标以逐点点击的方式来设计新组织。基于图像变换的技术理论,提出了一种与传统设计不同的方法,从现有的织物组织图像出发,根据图像的扭曲、错切、剪贴等变换原理,对组织图像进行变换,再对变换后的组织图像进行识别,得到具有不同变换特征的新组织。通过选定不同的变换方法和参数,可以在短时间内由一个现有组织变换出多个新组织,操作简单,设计效率高,为多臂织物组织设计提供了一条有效的设计途径。

图像小波变换中的两个关键技术——滤波器的正则性与信号的边界处理

对图像小波变换中滤波器的正则性和信号的边界处理做了理论分析和仿真.小波滤波器的正则性关系到图像小波分解后信息量的分布以及图像恢复后失真量的大小.对一般较为平滑的图像而言,小波滤波器的正则性越高,其小波分解后信息量越集中,但对纹理较为复杂的图像来说,却并非如此.通过对信号的边界处理以及相位变化的分析和仿真,认为信号分解时向前、重构时向后的周期延拓是较好的方法,这样既可以保持信号的数据量不增加,又可以使恢复的信号相位不发生位移.

一种混沌系统的设计及其在图像保密变换中的应用

提出了一种四分段一维线性混沌系统的设计及其混沌序列应用于图像保密变换中的方法。考察了基本混沌系统的数学性质,该混沌系统生成的混沌序列具有良好的统计特性。在基本映射的基础上设计出多重迭代混沌系统,通过随机改变混沌的迭代次数、分段的斜率以及改变混沌的初始值和参数,提高混沌序列的复杂度,增加了混沌系统的安全性。随后应用混沌序列结合本文提出的图像保密变换方法对图像进行加密解密。

基于等密度映射和纹理重构的分层图像变换

图像变换包括图像映射和图像重构两个重要部分,而现有重构方法存在计算量较大、容易产生视觉误差等问题,并不能真正快速有效地实现图像变换。本文通过建立等密度映射的方式将重构转化为一个可以依赖纹理硬件快速完成的纹理映射过程,从而改进了传统的图像变换模型,并在此模型基础上设计了一种分层图像变换的方法。分层图像变换,首先将参考像素以相近的分辨率映射到对应的密度层以避免形成大量空洞,然后通过背景层设置、密度层合并等操作将对应的目的像素存储在一个可控长度的双向链表上,最后从后向前遍历链表逐层生成和合成纹理得到目的图像。实验结果表明,分层图像变换在有效避免视觉误差的基础上,大大提高了计算效率。

一种基于非下采样剪切波变换的医学图像配准方法

针对经典弹性配准方法在医学图像应用上计算复杂、方向信息不足的问题进行了研究,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSSTR)的医学图像配准方法。利用剪切波能够对各个尺度、方向和位置实现较好定位的优势,先用该算法对医学图像作非下采样剪切波变换,得到各尺度、方向子带的剪切系数,然后对高频、低频的变换图像分别使用不同的配准方法,最后统一到变化网格上得到最终配准图像。实验结果表明,本方法与传统方法相比,不仅具有配准精度高、鲁棒性好的特点,而且计算效率更高。

FPGA双线性插值图像变换系统的设计与实现

运动目标模拟作为一种系统仿真技术是研究图像的检测、跟踪以及图像导引装备的基础技术。该设计通过FPGA对输入图像的实时运算实现对图像的缩放、平移、旋转等变换,并在VGA监视器上显示,为图像识别、跟踪提供背景模拟。在FPGA中实现实时算法使得系统不再依赖DSP进行信号处理,大大降低了成本并缩减了系统体积。

改进TV复原模型的彩色-灰度图像变换方法

针对彩色图像到灰度图像的变换这一问题,提出了一种新的基于TV(全变分)复原模型的新方法。利用Sapiro等所提出的矢量图像的水平集概念,结合全变分复原,建立新的变换模型,实现算法。实验表明,所提方法实现的彩色一灰度图像变换,不仅很好地解决了原来传统变换不能保持形状的问题,并且能解决Sapiro等所提出方法的边缘模糊化缺点,使变换后图像的边缘锐利程度得到了较大的提高。

一种基于小波变换域和混沌序列的图像加密算法

伴随网络上图像/视频的应用越来越广泛,图像信息的安全与保密技术越来越重要。本文提出对图像小波变换后的系数进行置乱处理,进一步利用混沌现象的随机性以及不可预测性,产生混沌序列矩阵对变换矩阵进行处理,进一步运用信息隐藏技术对密钥进行隐藏,实现图像信息的高强度加密。利用该方法在不增加图像数据量的情况下,实现图像信息混沌复合加密。该方法既保护了传送图像信息的安全,又不影响合法用户对图像的使用。仿真结果显示:密文加密效果好,恢复图像与原图像一致。

一种新的自定标算法——图像变换法

提出了一种新的基于图像变换的自定标算法,由于绝对二次曲线的像的各个元素不在一个数量级上,导致自定标过程中对噪音极其敏感·该方法针对于这一缺点,首先估计一个内参矩阵,然后通过图像变换,使绝对二次曲线的像的各个元素在一个数量级上·理论分析及模拟图像序列和真实图像序列的实验结果表明,该自定标算法能够提高定标准确度及鲁棒性·