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利用SIFT特征的非对称匹配图像拼接盲检测被引量：12: 2013年; 复制粘贴伪造图像鉴定检测图像中的疑似相似区域。传统的逐像素或逐块的鉴定方式耗时冗长。提出一种利用SIFT(尺度不变特征转换)特征的非对称搜索的复制粘贴伪造图像盲检测算法,算法利用图像SIFT特征初步定位复制粘贴伪造疑似区域,利用非对称特征搜索方式进行方向性的特征匹配,准确定位复制粘贴伪造区域。实验结果表明,本文算法能够准确检测复制粘贴伪造区域,检测结果不受高斯、椒盐等噪声的影响,检测效率比传统算法提高了1～2个数量级。; 杜振龙杨凡李晓丽郭延文沈钢纲; 关键词：SIFT特征图像拼接盲检测

一种混合粒子群优化算法在TSP中的应用被引量：11: 2013年; 针对TSP,提出一种混合粒子群优化算法IHPSO,将种群划分成若干子种群,在子种群内部实施遗传策略。算法在PSO-GA的基础上,引入克隆免疫机制,通过计算粒子间的亲和度来进行复制和变异,从而保留最佳粒子和改进较差粒子。算法中设计了克隆算子、交叉算子、自适应变异算子和抗体重组算子等4个算子。通过实验比较,用所提出的混合粒子群优化算法求解TSP在收敛速度、全局搜索能力和最优解结果上都较优。; 谢旻; 关键词：TSP 交叉算子自适应变异

结合浅景深与构图的图像质量评价被引量：2: 2013年; 近年来,图像质量评价方法在图像处理和理解领域受到越来越多的关注。传统的方法主要关注噪声、清晰度、分辨率等影响图像质量的底层因素。随着数码设备的不断发展,这些底层因素已经得到很好的解决,人们能够很容易地获得具有较高底层质量,即低噪声、高清晰度、高分辨率的图像。因此,图像质量评价的焦点逐渐转向从美学的角度进行评价。对于一幅图像,主要从两个角度来考虑其是否符合人类主观的美学需求:1)图像的主题是否突出;2)图像的布局是否合理。基于上述考虑,提出一种结合图像景深和构图的质量评价方法:一方面,提出一种基于模糊度量的浅景深判断方法,浅景深的图像能够突出主题、虚化背景,具有更强的视觉冲击力与美学表现力;另一方面,提出一种基于"三分法"的图像构图评价方法,符合"三分法"构图的图像布局更加紧凑有力、简洁明了、符合人类的欣赏习惯;最后,将浅景深判断与图像构图评价进行结合,从美学的角度自动地对图像进行客观、综合的评价。按本文方法,可以挑选出符合以上美学规则的图像。从实验结果可以看出,根据本文方法选出的高质量图像也符合人类主观的美学需求。; 顾婷婷郭延文殷昆燕; 关键词：图像质量三分法

大尺度图像编辑的泊松方程并行多重网格求解算法被引量：4: 2013年; 随着获取设备的发展,大尺度、高分辨率数字图像已逐步进入人们的生活,大尺度图像的梯度域编辑显得更为重要,求解大规模未知数的泊松方程是大尺度图像梯度域编辑的关键。传统多重网格算法的迭代、约束和插值操作单独进行,内存和外存间通讯量大,算法效率低,为此提出了一种面向大尺度图像梯度域编辑的并行多重网格求解泊松方程的算法。该算法利用多重网格的迭代、约束和插值过程的内存数据访问局部性和更新相关性,构造滑动工作窗口,使迭代、约束和插值操作并行运行,提高了多重网格算法求解泊松方程的计算效率。全景图拼接实验表明,所提算法的运行效率高于超松弛迭代、高斯塞德尔迭代和传统多重网格算法。; 杜振龙李晓丽郭延文杨小健沈钢纲; 关键词：泊松方程

基于均值漂移的图像复制粘贴伪造盲检测被引量：13: 2014年; 针对传统图像复制粘贴伪造盲检测算法存在的耗时长、计算量大、检测精度不高的问题,提出了一种基于均值漂移(MS)的图像复制粘贴伪造盲检测算法。该方法提取图像的加速稳健特征(SURF)特征点,通过最近邻匹配方法进行特征匹配,滤除冗余点,初步定位复制粘贴伪造区域。利用均值漂移将具有相同或相似属性的图像像素分割为同一区域,借助匹配后的SURF特征点与其所在均值漂移分割区域的位置依赖关系确定伪造区域,并采用边缘直方图和HSV颜色直方图衡量特征点所在分割区域与相邻区域间的相似度,将大于相似度阈值的邻域划分到复制粘贴伪造区域中,进一步细化伪造检测结果,最终实现图像的复制粘贴伪造盲检测。实验结果表明,在细节轮廓清晰和灰度值变化明显的图像中,该算法能够达到比较理想的检测效果,能够鲁棒地、高效地检测出图像的复制粘贴伪造区域。; 焦丽鑫杜振龙; 关键词：数字图像复制粘贴均值漂移

基于NMF和SURF的视频帧间复制粘贴伪造盲检测被引量：2: 2017年; 针对视频帧间复制粘贴伪造,本文提出一种基于非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization,NMF)和加速稳健特征(Speed-up robust features,SURF)的帧间复制粘贴伪造盲检测算法。通过对视频帧进行小波变换,提取低频系数矩阵进行非负矩阵分解,将得到的系数矩阵作为视频帧的特征表示衡量帧间的相似性,根据相似度变化趋势判断视频帧间的连续性,从而确定疑似伪造复制粘贴序列的首帧及尾帧,并通过SURF特征匹配进行二次判定。实验结果表明,本文所提出帧间伪造检测算法对连续多帧的复制粘贴伪造具有较好的检测效果,避免了逐帧比对,降低了时间复杂度。; 李晓丽杜振龙; 关键词：SURF

基元树建筑物图像伪造组件检测算法被引量：2: 2015年; 为解决当前图像伪造检测方法因采用逐像素或逐块比对的鉴别方式而导致耗时长、内存空间消耗大以及伪造定位准确度较低等不足,提出基于基元树的建筑物图像伪造组件检测算法。该算法根据建筑物的对称性特征,提取目标图像的基元,获取包络盒图像,再以其为根结点,借助分割与嵌入技术,对组件进行拆分,构造出基元树;再利用基元树来表征建筑物图像,凸显基元之间的空间分布关系,并定义非聚合组件的对称因子差异以及聚合组件的密集度差异计算模型,通过检索基元树结点对应的非聚合组件对称因子差异值或聚合组件密集度差异值,快速检测出建筑物图像中的疑似伪造组件,即疑似伪造图像区域。实验结果表明:与当前图像伪造检测技术相比,所提方法的检测速度更快,约19.92s;且准确度更高。所提基于基元树的建筑物图像伪造组件检测算法能够高效准确检测出建筑物图像伪造区域。; 吴冰洁杜振龙

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国家自然科学基金(61073098)