基于PCET的容忍几何变换的图像内容认证方法

为验证图像内容是否被恶意篡改,利用规整化PCET矩具有的旋转缩放不变性,提出了一种可容忍几何操作的图像内容认证方法.该方法利用SUSAN算子的响应值对图像中重要的视觉内容进行加权并计算PCET矩作为内容认证的特征,再用确定性自适应量化方法对特征进行量化并生成认证码,然后以量化索引调制的方式将认证码嵌入到原始图像的PCET幅值中;对图像进行验证时,从待测图像中提取水印,通过比较所提取的水印与待测图像的认证码来判断图像是否被篡改.实验结果表明,该方法对旋转缩放带来的几何失真具有鲁棒性,能抵御压缩、增强、滤波、噪声污染等操作,并对小篡改具有敏感性.

基于局部像素特征分类的图像分割算法

图像分割是模式识别、计算机视觉等领域的重要研究内容,也是图像信息处理的难点和热点之一.以孪生支持向量机(TSVM)与极坐标复指数变换(PCET)理论为基础,提出了一种基于局部像素特征分类的图像分割算法.该算法首先对局部像素窗口进行PCET,并将PCET系数幅值作为图像的像素级特征;然后利用指数交叉熵阈值技术确定训练样本,并进一步训练出TSVM分类模型;最后利用已获得的TSVM分类模型对原图像像素进行分类处理,从而获得图像的最终分割结果.实验结果表明,该算法可以获得较好的图像分割结果.