山东大学 信息科学与工程学院, 山东 济南 250100
为了快速而准确的进行聚焦, 提出一种基于灰度共生矩阵的自动聚焦评价算法。算法利用灰度共生矩阵提取图像的纹理, 以此矩阵的对比度作为图像的清晰度值; 为了提高算法的实时性, 在计算对比度时, 选取合适的阈值去掉矩阵对角线附近灰度差较小的元素, 减少算法的计算量。实验结果表明: 算法满足无偏性和单峰性, 具有较高的灵敏度和陡峭度, 聚焦性能较好, 对引入噪声的图像同样具有很好的聚焦性能。
自动聚焦 清晰度评价 灰度共生矩阵 对比度 纹理特征 Auto-focusing definition evaluation gray level co-occurrence matrix contrast texture feature
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提出了一种针对图像的复制-粘贴篡改进行检测的方法。算法以图像子带编码为基础, 利用Hu不变矩和Zernike矩的不变量对篡改图像进行检测。对图像做子带编码处理, 得到近似子带(LL)图像, 对近似子带图像进行Hu不变矩和Zernike矩的特征提取, 用来表征图像的信息, 最后采用上述特征信息进行图像的相关匹配。实验中将所提算法与极余弦变换(PCT)算法以及图像Zernik矩算法进行比较, 结果表明所提算法对图像的旋转、平移攻击具有更优质的鲁棒性, 提高了检测准确率。
子带编码 Zernike矩 Hu不变矩 近似子带 Sub-band coding Zernike moments Hu invariant moments approximate sub-band
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清晰度评价函数是自动聚焦技术的核心部分, 性能良好的聚焦曲线应该具有单峰性、无偏性、高灵敏度和抗噪性。通过将梯度差分与统计相关结合使用, 提出了一种用邻域互相关对每个像素的梯度值进行加权的算法, 并设定阈值去除贡献小的像素点。实验中使用定量指标对所提算法、一些传统算法以及一种梯度阈值算法的性能进行了评估。结果表明, 所提算法在灵敏度和抗噪性方面效果较优。
图像处理 自动聚焦 清晰度评价函数 梯度 互相关 image processing automatic focusing definition evaluation function gradient cross-correlation
