基于HSV和HE的复制粘贴篡改检测算法

针对块匹配检测算法不能准确提取图像面积较小区域、自然相似区域以及平滑区域特征的问题,提出一种基于HSV(hue,saturation,value)颜色空间和直方图均衡化算法的复制粘贴篡改精确检测与定位的方法。将待测图像从RGB(red,green,blue)颜色空间转换到HSV颜色空间,并通过直方图均衡化算法对图像HSV颜色空间的V通道进行特征增强;提取基于圆谐波变换的特征构建特征向量;使用最近邻搜索算法对构建的特征向量进行快速随机搜索得到稠密的偏移场;采用稠密线性拟合的方法滤除错误匹配,并通过形态学操作标识定位出篡改区域。实验结果表明,所提方法能够有效降低面积较小区域、自然相似区域和平滑区域的误检与漏检像素,从而提升检测结果并准确定位出图像的篡改区域。

基于HSI颜色空间的等明度/等色相/等彩度色系及其构建

[研究内容]文章主要对HSI颜色空间进行了简要介绍,并通过对HSI颜色空间的圆锥模型进行锐化,构建以十四基色红、橙、黄、黄绿、绿、翠绿、青、亮蓝、蓝、紫、品红、水红、黑、白为顶点的二十四面体,以一定的数列梯度进行网格化划分,得到网格化的HSI颜色空间模型和基于此空间模型得到的等明度、等彩度、等色相系列化色系,并对变化规律进行一定的总结,给配色和选色一定的参考和借鉴。

基于图像处理的上课疲劳检测

疲劳是每个人都会出现的现象,这种现象在学生中较为普遍。部分学生由于沉重的学业压力,课堂效率不高,甚至在课堂上出现昏昏欲睡的现象。目前,对于上课疲劳的学生多数是依靠老师提醒或者同学提醒来提高注意力,但这两种方式都收效甚微。疲劳状态使学生的课堂效率低下,从而学习成绩下降,甚至产生了对学习的厌恶感,而为了提高成绩,他们在将利用更多的课余时间,花费更多的精力。这样恶性循环,对他们的身心健康也产生了巨大的负面影响。当前多数的研究仅仅只是针对疲劳的危害,而对于真正如何解决上课疲劳的方法还不明确。而本系统是以摄像头与计算机为纽带,以学生上课的眼睛为识别对象,采用教室内摄像头进行图像采集,利用中值滤波、直方图均衡化进行预处理,采用HSV颜色空间转化进行人脸区域定位,通过Adaboost级联分类器确定人眼位置,再根据灰度投影法确定上下眼的距离进而判断是否疲劳。从而实现其他方法所不能轻易完成或难以准确完成的疲劳检测,使上课疲劳的同学能被有效的帮助。

小波变换和直方图均衡化的保持色调不变彩色图像增强算法

彩色图像增强的目的是保持色调的前提下加强图 像对比度,提高彩色图像视觉效果,文中提出小波变换域内色调不变 彩色图像增强算法,RGB彩色空间中,对各通道进行小波分解,高频部分进行非线性变换, 突出细节信息,然后通过小波逆 变换重构图像,然后对图像进行限制对比度直方图均衡化后与原图比较算出增强因子,最后 处理gamut问题,得到保持色调 不变的增强图像,在相同条件下与其它彩色图像增强算法进行性能比较,实验结果表明,该 算法对质量不同的彩色图像有较 好的增强效果,增强了图像细节和对比度,并具有自适应能力。