基于局部区域模式噪声的数字图像源辨识算法

数码相机的传感器模式噪声可以作为相机指纹实现数字图像源辨识。针对模式噪声的提取效果对图像内容有较大的依赖性,文章发现亮度高纹理简单的区域模式噪声质量较高。因此,首先根据图像的纹理和亮度设计一个评估函数,用该函数对测试图像每个块进行评估,选择出亮度高纹理简单的区域;最后利用选择区域的模式噪声,使用相关性检测器实现数字图像源辨识。实验证明了基于局部区域模式噪声的数字图像源辨识算法的有效性和优越性。

多源遥感数字图像融合评价

多源遥感数字图像融合是数字图像处理的一种重要方法 ,但目前融合评价的研究比较薄弱 .文章总结了目前融合技术现状 ,提出了融合流程 ,突出评价作为融合的重要一环 ,起着控制融合流程的作用 ;

基于FPGA的多目标数字图像模拟器

多目标跟踪是当前数字图像处理系统的主要研究方向之一,为了验证多目标数字图像处理器的跟踪性能,设计了具有标准Camera Link协议数字图像输出能力的多目标数字图像模拟器。采用XC7K160T FPGA作为数字图像模拟器的核心逻辑控制单元,利用FPGA端的并行处理能力,生产多个伪随机数发生器,实现10个图像目标轨迹的随机独立规划。数字图像模拟器利用串并转换接口,将FPGA生成的数字图像转换为符合Camera Link协议标准的差分数字信号,数字图像的输出像素时钟提高至85 MHz,能够在1920×1080分辨率情况下,输出最高帧频400 Hz的8 bit位深灰度的数字图像。采用串口实时输出当前图像中目标的位置信息,用于检验后端数字图像处理器对目标提取的准确性以及处理延迟时间。

浅析基于P-集合的信息图像辨识

数字媒体在人们的生活中扮演着越来越重要的角色,它经常以数字证据的形式出现在法庭上.然而,强大的图像编辑软件却给那些图谋不良的人带来了相当便利的条件,极少见的伪造事件也使数字图像的可信度受到质疑.为了保障图像在传送过程中的安全性,保证数字图像的可靠性,数字信息图像的辨识作为产生数字图像的验证技术、成为保证数字图像可靠性的重要武器,数字图像的源识别是其重要组成部分.本文主要研究了基于P-集合的数字图像的源识别,提高数据图像的信息真度辨识,探索基于P-集合的数据图像的信息检测识别系统.

未知模型检测中的参数优化方法

针对数字图像源辨识中的未知模型检测问题,笔者提出了一种参数优化方法。参数优化方法中,首先定义两个指标未知模型准确率和已知模型正确率,其次利用这两个指标得到训练集的数据标记情况,最后通过标记数据集的小部分数据作为伪未标记数据介入参数优化算法中,以此模拟未标记数据集中的已知模型正确率,进而选择K近邻算法中的最优参数K。