鱼雷被动检测的盲分离对抗干扰方法

近年来由于海洋环境噪声级的不断提高,目标隐身性能以及水声对抗能力的不断提升,使得鱼雷被动目标检测方式的有效性受到极大的挑战。为了解决被动目标检测的抗干扰问题,采用近年来发展起来的盲信号处理方法,利用目标信号与干扰相互统计独立的原理,将目标与干扰盲分离,从而实现在强干扰条件下的被动抗干扰目标检测;在生成目标辐射噪声与模拟辐射噪声、冲击以及扫频干扰信号后,建立了多重干扰条件下的含噪信号混合模型,然后采用4种复盲分离算法进行了被动目标盲分离抗干扰仿真试验,并作了对比分析。仿真结果表明,通过盲分离方式可以有效地实现多种干扰的分离,提高了目标信号的信干比(SIR),从而改善了被动目标的检测性能。

基于奇异值加权的图像复制粘贴伪造盲检测

提出了一种基于小波变换和奇异值分解的盲检测算法来识别图像的复制粘贴伪造。该算法用小波变换降低计算量,用奇异值表示图像特征。图像经过小波变换,提取出低频分量和高频分量。因低频部分保留图像的纹理信息,高频部分保留图像的轮廓信息,该算法分别从低频部分和高频部分提取图像奇异值,并把提取出的奇异值进行加权处理,以加权值作为图像块的特征。图像块之间做两两比较,根据图像块的特征相似度,判断是否存在图像复制粘贴伪造区域。在丰富层次和清晰细节轮廓的图像中,该算法能达到比较理想的检测效果,准确率较高。

基于TSVD的图像复制区域伪造检测算法

提出了一种有效的盲检测算法来识别图像复制区域伪造。该算法采用截尾奇异值分解(truncated sin-gular value decomposition,TSVD)变换来处理图像块数据,并对图像块进行相似性匹配检测。实验结果表明,本算法具有较强的检测能力,能够有效抵抗多种修饰操作,如JPEG有损压缩、高斯模糊、高斯白噪声污染等。

计算机伪造图像的司法鉴定技术研究

随着现代计算机信息科学技术的成熟与广泛应用,用计算机图形图像处理技术伪造图像已经变得轻而易举。特别是当前利用计算机技术伪造图像的各类新型犯罪活动越来越猖獗,因此,刑事技术人员必须研究计算机伪造图像的特点和伪造图像的司法检验鉴定技术。计算机伪造图像的识别与鉴定作为视听资料鉴定的重要组成部分,则必须建立在计算机伪造图像取证的基础上,通过利用数字图像的EXIF信息和哈希值对其进行初步审查,再采用主动取证技术与被动盲检测技术来达到对数字图像文件内容进行认证的最终目的。