自然圖像辨識(shí).pdf

1、隨著科技進(jìn)步,各種圖像捕獲設(shè)備層出不窮,圖像在人們的生活中使用的也越來(lái)越廣泛。但同時(shí),由于數(shù)字圖像便于修改,導(dǎo)致它的內(nèi)容安全性逐步降低。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,人們提出各種解決方法來(lái)判定圖像的可靠性,其中圖像盲認(rèn)證技術(shù)是非常重要的一類(lèi)方法。
　　 圖像盲認(rèn)證技術(shù)包括圖像內(nèi)容盲認(rèn)證、圖像來(lái)源認(rèn)證和圖像處理歷史分析等。圖像來(lái)源認(rèn)證是指鑒別生成圖像的設(shè)備,又可以分為根據(jù)圖像來(lái)對(duì)拍照相機(jī)進(jìn)行鑒定、掃描圖像來(lái)源認(rèn)證和CG(computer grap

2、hics)圖像和自然圖像的辨識(shí)。CG圖像是指利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)生成的真實(shí)感圖形,自然圖像是指利用相機(jī)拍攝的照片。在現(xiàn)有的技術(shù)條件下,計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)已經(jīng)能生成相片級(jí)別的CG圖像,甚至人眼都可能把它錯(cuò)判為是照相機(jī)拍出的照片。本文針對(duì)自然圖像和CG圖像的分類(lèi),分別從三個(gè)不同的角度進(jìn)行研究,具體工作內(nèi)容如下:
　　 1.提出利用分形的方法對(duì)自然圖像和CG圖像進(jìn)行辨識(shí)。考慮計(jì)算的可行性,在制作CG圖像時(shí)在真實(shí)感和計(jì)算復(fù)雜性往往會(huì)取一個(gè)平

3、衡。這就導(dǎo)致了大部分CG圖像雖然比較接近自然圖像,但是在一些細(xì)微之處,仍然表現(xiàn)出非真實(shí)感。突出表現(xiàn)在兩個(gè)方面:顏色和紋理。自然圖像中的顏色是由場(chǎng)景中物體的顏色決定的；CG圖像中的顏色是由制作者決定的。某些顏色在CG圖像中出現(xiàn)的概率高,而另外一些顏色在自然圖像中出現(xiàn)的概率高。甚至有些CG圖像中的顏色不可能出現(xiàn)在我們生活的場(chǎng)景中。為了節(jié)省計(jì)算量,在CG中經(jīng)常出現(xiàn)大面積的同色現(xiàn)象。根據(jù)各類(lèi)文獻(xiàn)和我們的觀察,CG圖像比自然圖像更光滑。實(shí)驗(yàn)上也說(shuō)

4、明了這一點(diǎn),通過(guò)對(duì)梯度強(qiáng)度的統(tǒng)計(jì),我們發(fā)現(xiàn)CG圖像中,小梯度所在的比例更大。對(duì)于CG圖像的這兩類(lèi)非真實(shí)感,我們提出用分形的方法來(lái)描述。這組分類(lèi)特征能夠都自然圖像和CG圖像實(shí)現(xiàn)有效的判別。
　　 2.提出用小波域隱馬爾可夫樹(shù)模型HMT(hidden markov tree)對(duì)自然圖像和CG圖像進(jìn)行分類(lèi)。CG圖像和自然圖像雖然表現(xiàn)出來(lái)的視覺(jué)感官比較相近,但在圖像內(nèi)容和紋理細(xì)節(jié)方面存在一定的差異,這些差異最終表現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)方面。我們用HM

5、T來(lái)對(duì)HSV顏色空間的圖像進(jìn)建模,提取模型參數(shù),把這些模型參數(shù)作為分類(lèi)特征,取得較好的分類(lèi)效果。
　　 3.提出在邊界的局部區(qū)域提取特征對(duì)自然圖像和CG圖像進(jìn)行分類(lèi)。邊界區(qū)域是像素值變化最劇烈的區(qū)域,其中包含的信息最豐富。從低層視覺(jué)的角度來(lái)看,自然圖像要經(jīng)過(guò)光學(xué)鏡頭的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)作用,導(dǎo)致邊界變寬；自然圖像要經(jīng)過(guò)相機(jī)響應(yīng)函數(shù)作用,而CG圖像沒(méi)有受到這樣的作用；在邊界處,CG圖像和自然圖像在三個(gè)通道的梯度之間的互相關(guān)性也不一樣。從這