利用颜色滤波矩阵估计原图的拼接定位盲取证方法

图像拼接是伪造数字图像最基本的操作,对其的被动盲检测和定位也是数字图像取证亟待解决的关键问题之一。该文通过对图像进行颜色滤波矩阵插值,对图像进行了原图估计,重建其像素邻域一致性。利用待取证图像的边缘点在像素邻域一致性上偏离估计的原始图像的程度,对图像的拼接进行准确定位。实验表明,该方法能够有效地检测图像拼接伪造区域的位置、大小和形状。

基于小波的Bayer颜色滤波阵列上的插值

为满足专业数码相机要拍摄出高清晰度高保真度图像的要求,提出一种应用于Bayer型颜色滤波阵列的相关性小波插值算法。基于图像红绿蓝三基色之间的相关性,首先对图像进行小波分解,其次进行阀值比较,最后小波重构得到最终插值图像。实验表明,此算法插值的图像具有较高保真度,图像边缘部分更清晰,平滑,更接近原始图像。

利用颜色滤波阵列特性和模糊估计检测篡改

由于有功能强大的计算机和图像处理软件的存在,普通用户可以将数字图像篡改成他们想得到的任何形式。如果这些篡改图用在媒体或法律上,对社会将造成很大的影响,所以检测数字篡改变成了一个非常严峻的问题。在大多数情况下,数字篡改图像是很逼真的,但是在处理过程中也会留下一些痕迹。将图像的颜色滤波阵列特性和模糊估计的方法结合起来对图像进行篡改检测,对多幅图像操作,实验证明有不错的检测效果。

改进的基于颜色滤波阵列特性的篡改检测

随着图像编辑软件的普及,数字图像可以很容易地被编辑和修改,但如果恶意篡改,后果可能会非常严重,因此图像篡改检测越来越重要。大部分数码相机都使用单传感器和颜色滤波阵列,并通过插值获得彩色图像。插值引入了相关性,而篡改操作会破坏这种相关性,可以使用EM算法对其进行检测。通过对已有模型进行改进,用拉普拉斯分布代替插值点残留误差的正态分布,使分布情况更符合实际。实验证明该算法可以检测出不同插值算法下的篡改痕迹,并且改进后的模型加快了EM算法的收敛速度,缩短了篡改检测的时间。

基于矩形金属块阵列结构的等离子体颜色滤波器

设计了一种基于矩形金属块阵列结构的等离子体颜色滤波器,该器件结合表面等离子体共振效应与平板波导的导波特性,利用非对称矩形金属块周期性阵列结构对入射光偏振敏感的特点,在可见光波段实现对透射谱的动态调控。采用时域有限差分法研究了阵列周期、填充因子、电介质层与金属层厚度、入射光偏振角等参数对透射谱及其滤色特性的影响。结果表明,通过改变矩形金属块阵列周期参数可静态调控透射谱;矩形金属块阵列周期不对称时,通过改变入射光偏振角可对透射谱进行动态调控。通过调节结构参数,得到滤波器在可见光范围内的透射率可高达75%,且可同步实现对滤出颜色的静态和动态调控。该研究为下一代颜色可调谐等离子体颜色滤波器的设计提供理论依据。

全介质圆环-纳米棒结构宽色域颜色滤波器

设计了一种新型的全介质圆环-纳米棒结构颜色滤波器。全介质圆环-纳米棒阵列结构与入射光的相互作用激发米氏共振,其在可见光波段展现出较强的反射特性,从而实现不同颜色的宽色域。采用时域有限差分法对纳米棒、纳米环、硅圆环-纳米棒三种不同结构滤波器的反射光谱及其颜色显示规律进行比较。同时研究纳米棒直径、圆环直径、高度和周期等主要参数对反射光谱及颜色特性的影响。结果表明:所设计的全介质圆环-纳米棒结构的滤波器在特定光波段的反射特性得到极大的提升;经优化后的颜色滤波器在可见光范围内的反射率达到70%以上,通过改变纳米棒直径可实现宽色域颜色滤波特性,其色域面积高达0.115。该研究为下一代颜色滤波器的设计提供理论依据。

金膜上亚波长小孔阵列表面等离激元颜色滤波器偏振性质

金属薄膜上制备的表面等离激元颜色滤波器具有很强的颜色可调性.在200nm厚的金膜上,通过聚焦离子束刻蚀,制备一系列周期逐渐变化的圆形、方形、矩形亚波长尺寸小孔方阵列表面等离激元颜色滤波器,改变入射光的偏振方向,观察其超透射滤波现象.研究发现:对于矩形小孔阵列,其透射光颜色随入射光偏振方向的变化而改变;而对于圆形、方形的小孔阵列,其透射光颜色对入射光的偏振方向并不敏感.分析表明,对于金膜上刻蚀的小孔结构,虽然结构的周期性导致的表面等离激元极化子会对透射光的颜色变化产生一定影响,但是随小孔形状变化的局域表面等离激元共振才是影响透射光颜色的决定性因素.如果入射光没有在小孔中激发出局域表面等离激元,则表面等离激元极化子对透射光的影响也会消失.根据不同形状小孔周期结构透射光颜色随入射光的偏振变化特点,制备出了包含两种小孔形状的复合周期结构.随着入射光偏振方向的改变,该结构会显示出不同的颜色图案.

基于运动特征的颜色粒子滤波器

传统颜色粒子滤波器不能对跟踪状态进行自我判断,粒子容易失效,导致目标跟偏甚至跟丢。针对该问题,设计一种基于运动特征的颜色粒子滤波器。在分析目标运动特征的基础上,改进系统运动模型,建立自适应背景颜色尺度;在跟踪过程中通过最优估计速度和加速度来判断粒子滤波器的跟踪状态,建立相应的捕获机制以跟踪目标。实验结果证明,改进的颜色粒子滤波器能对与背景相似的运动目标进行有效准确的跟踪。

基于蝶形光栅等离子体波导的颜色滤波器研究

世界因为色彩更加美丽,颜色滤波器是彩色显示最重要的器件之一。本文设计蝶形阵列等离子体波导的结构色滤波片,利用时域有限差分方法模拟仿真结构与光波之间的相互作用。基于颜色匹配函数,计算结构透射谱对应的色度图坐标,直观得到结构的滤色效果。通过改变波导结构的占空因子、周期、波导厚度等参数,调控结构的透射谱和滤色。研究发现占空因子一定时,周期和介质层厚度对结构的共振和滤色的调控程度较好。最后通过设计不同周期的蝶形阵列组合能够在可见光实现加法滤波。本文设计的蝶形阵列波导为日后结构色的滤波提供有效的微纳结构选择。

一种基于颜色编码滤波的同时偏振成像方法

为克服现行的偏振成像系统普遍存在时间-空间分辨率损失的缺陷,提出了一种基于颜色编码滤波的同时偏振成像方法。首先,采用颜色滤波片和偏振片组合方式制作了三通道偏振颜色滤波片;之后,将该滤波片放置在成像镜头的孔径光阑处,对入射光进行颜色编码和偏振调制,并利用普通彩色相机成像;最后,利用彩色相机不同颜色通道的拍摄图解码出偏振图像,最终实现同时偏振光学成像。实验结果表明,该方法有效消除偏振图像间存在的失配和畸变缺陷,保留系统的时间/空间分辨率,可为偏振成像方法研究提供新的思路。

用于钢铁回收中的目标检测与尺寸估计算法

为解决钢铁回收过程中由于开放式复杂场景而无法准确地获得目标废钢点云进行尺寸估计,文章提出一种基于Mask R-CNN模型预测掩膜自适应颜色阈值的目标点云提取算法。针对Mask R-CNN模型边缘分割的不完整性,通过预测框对点云进行截取,利用自适应颜色滤波阈值对截取的点云进行HSV颜色空间滤波,将非目标点云离散化,最后通过欧式聚类对目标点云进行分割并进行尺寸估计。通过废旧汽车B柱模拟回收场景,获取汽车B柱点云,验证了该算法的有效性。

智能化水颜色辨识系统的研究

传统方法对水颜色识别的速度较慢、准确率不高。系统采用白色平行光束通过被测水和滤色片,分别照射在3块TCS230颜色传感器上,获得红、绿、蓝三基色(RGB)电压信号,并送入SCT89C516RD单片机进行数据处理。在算法上采用改进型BP神经网络算法,提高识别速度、增加识别级数和识别精度。该方法对海水、纯蓝墨水、红墨水的颜色进行实际识别。试验表明:该系统识别速度快,准确率高。

数字图像传感器颜色插值算法研究

目前的图像采集设备多采用一个图像传感器及颜色滤波阵列来来采集彩色图像,得到的图像每个像素点仅有一种颜色,需要对缺少的其他两种颜色进行插值.本文详细介绍了基于Bayer格式颜色滤波阵列的数字图像传感器的几种常用的颜色插值算法,并从图像质量及算法复杂度两个方面比较了这几种算法的优劣.通过试验表明,双线性插值算法的运算复杂度最低而适应性颜色层算法的图像效果最好.

基于增量维纳滤波的图像插值算法辨识

针对数码相机中颜色滤波阵列和插值算法的辨识问题,提出基于增量维纳滤波的联合辨识方法。建立数码相机插值过程的近似模型,根据迭代增量维纳滤波的迭代误差和迭代维纳解联合估计颜色滤波阵列模式和插值系数,利用估计的插值系数实现插值算法的辨识。实验结果证明了该方法的有效性。

一种基于颜色不变性的视频烟雾检测方法

文中提出一种基于颜色不变性的视频烟雾检测方法,该方法将颜色特征作为烟雾的突出特征,通过分别应用照度不变的颜色表示、基于光学增益的背景减法、颜色滤波和基于颜色不变性描述子进行烟雾识别。实验结果表明,所提出的方法能够有效地检测烟雾,对光照变化和噪声具有很好的鲁棒性,尤其适用于火灾视频监控环境。

基于颜色分量间相关性的图像拼接篡改检测方法

由于目前数码相机在获取自然图像时,都存在着某种颜色滤波阵列(CFA)插值效应,使得图像颜色分量间具有很大的相关性。针对此问题提出基于CFA插值产生插值特性的图像拼接篡改检测方法。首先对图像颜色分量进行CFA插值预测,得到预测误差;然后计算图像块预测误差的局部加权方差得到图像块的CFA特征;最后根据高斯混合参数模型,对提取特征进行分类得到篡改区域。在标准拼接篡改图像数据集中的实验结果显示,此方法能够有效地检测出图像篡改区域的精确位置。

多传感器图像采集处理系统的设计与实现

为了完成一个多传感器图像采集处理系统的设计、软硬件实现,采用参数同步配置方法提高多CMOS图像传感器同步曝光精度。采用基于Bayer颜色滤波阵列图像的残差集近无损压缩方法提高图像数据传输速度。系统三传感器曝光达到了微秒级同步精度,约为课题任务要求的1/29。在保证重建图像质量精度的前提下,数据传输速度提高了约4.4倍。给出了系统部分最终测试结果。

像素预测误差耦合似然映射的移动-复制图像伪造检测算法

为了解决当前图像伪造定位技术因使用了颜色滤波阵列(CFA)插值,易形成颜色插值噪声而降低分辨率,导致其难以检测微小篡改区域,使其伪造检测精度较低等不足,提出了像素预测误差耦合似然映射的图像伪造检测算法。分析了颜色滤波阵列CFA插值函数,并从图像中提取绿色分量;嵌入权重因子,构造预测误差及其权重方差计算函数;根据预测误差与贝叶斯理论,定义伪造特征统计函数,识别出趋于零的特征值;根据特征统计特性,建立其似然率模型,输出伪造映射,完成检测。仿真结果表明:与当前图像伪造定位机制相比,所提算法拥有更强的鲁棒性,能识别定位出微小伪造像素,且拥有更高的曲线下面积(AUC)值与理想的接收机工作特性(ROC)曲线。

预估计最小平方误差初始值方法改善交替映射算法性能

改进交替映射算法以提高反马赛克插值的峰值信噪比(PSNR)性能.采用预估计最小平方误差思想,改进交替映射插值算法的初始值估计,计算改进算法和其它典型反马赛克方法的峰值信噪比,采用典型测试图片作为测试源进行比较.结果表明,改进算法的峰值信噪比高于其它典型插值算法的峰值信噪比,插值恢复图像的伪像也少于其它算法.改进的交替映射算法具有最好的峰值信噪比和最少的插值伪像,说明改变初始值方法可以提高交替映射算法的性能.

基于统计量的计算机图形检测模型

自然图像和计算机图形的鉴别可采用模式识别的方法。采用统计矩特征量和基于颜色滤波阵列的统计量来建立模型,以捕获自然图像和计算机图形在图像内容上的不同相关性。选用哥伦比亚大学自然图像和计算机图形数据库来测试该模型,采用人工神经网络作为分类器进行训练和测试。实验结果表明,该模型的识别率高,稳定性好,具有较好的应用前景。