检索结果-内蒙古大学图书馆

高技术通讯 2012年第4期22卷 368-373页

作者：段新涛方勇上海大学通信与信息工程学院特种光纤与光接入网重点实验室上海200072 新型显示技术与应用集成教育部重点实验室上海200072 河南师范大学计算机与信息技术学院新乡453000

针对一类存在形态差异的置换混叠图像，提出了一种基于稀疏分解的置换混叠图像盲分离新算法。该算法为了利用置换混叠图像中被置换区域和置换区域在不同的字典上稀疏表示存在的稀疏差异，分别选择Contourlet变换基字典和局部离散余弦变... 详细信息

针对一类存在形态差异的置换混叠图像，提出了一种基于稀疏分解的置换混叠图像盲分离新算法。该算法为了利用置换混叠图像中被置换区域和置换区域在不同的字典上稀疏表示存在的稀疏差异，分别选择Contourlet变换基字典和局部离散余弦变换基字典作为分离的特征域，通过置换混叠图像在两个特征域上的稀疏形态分解，把纹理图像从置换混叠图像中分离出来。实验结果表明，对于一类包含分片光滑和纹理成分的置换混叠图像，该算法能够有效地把纹理图像从置换混叠图像中分离出来，同时，对纹理图像的大小、位置、个数和类型具有鲁棒性。

关键词：置换混叠图像稀疏表示冗余字典形态差异稀疏分解盲分离

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基于噪声检测的置换混叠图像盲分离

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信号处理 2011年第7期27卷 1069-1075页

作者：段新涛方勇上海大学通信与信息工程学院特种光纤与光接入网重点实验室上海200072 新型显示技术与应用集成教育部重点实验室上海200072 河南师范大学计算机与信息技术学院河南新乡453000

置换混叠图像盲分离作为一类新型的单信道盲分离,在理论和方法上与传统的单信道盲分离有着本质的不同。针对一类置换区域含噪声的置换混叠图像,本文提出一种基于噪声检测的置换混叠图像盲分离算法。本文首先给出置换混叠图像的数学模型... 详细信息

置换混叠图像盲分离作为一类新型的单信道盲分离,在理论和方法上与传统的单信道盲分离有着本质的不同。针对一类置换区域含噪声的置换混叠图像,本文提出一种基于噪声检测的置换混叠图像盲分离算法。本文首先给出置换混叠图像的数学模型,对置换混叠图像用非零元个数约束的K-SVD算法进行训练得到其稀疏表示的字典,利用学习得到的字典对置换混叠图像去噪,然后利用去噪后的置换混叠图像与原图像作差运算得到差图像,通过检测差图像来确定出置换区域的位置和大小。并利用图像形态学运算优化置换区域,采用阈值化操作分离出置换图像。实验结果表明,本文算法能够较好的从置换混叠图像中分离出置换图像,并且不受置换图像的大小、位置、个数和置换图像所含噪声大小的影响。

关键词：置换混叠图像字典学习噪声检测去噪盲分离

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将稀疏自动编码器用于置换混叠图像盲分离

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信号处理 2016年第5期32卷 608-617页

作者：段新涛李飞飞刘尚旺彭涛王婧娟河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南省高校"计算智能与数据挖掘"工程技术研究中心河南新乡453007

针对一类置换区域含噪声的置换混叠图像,提出一种基于稀疏自动编码器的算法来自动检测和分离含噪声的置换区域。对含噪声的置换混叠图像进行分块,获取输入数据集。构建稀疏自动编码器网络,通过数据集训练参数,获得解码后的置换混叠图像... 详细信息

针对一类置换区域含噪声的置换混叠图像,提出一种基于稀疏自动编码器的算法来自动检测和分离含噪声的置换区域。对含噪声的置换混叠图像进行分块,获取输入数据集。构建稀疏自动编码器网络,通过数据集训练参数,获得解码后的置换混叠图像。将解码后图像与原置换混叠图像作差运算得到差图像,通过检测差图像来确定置换区域,采用自适应阈值化操作分离出含噪声的置换区域,实现对置换区域的自动检测和分离。实验结果表明,采用本算法在置换区域位置、大小、个数和所含噪声类型、大小均未知的情况下,能有效地分离出含噪声的置换区域。

关键词：盲分离置换混叠图像稀疏自动编码器深度学习噪声检测

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基于NSCT域二次模糊相关性的运动模糊置换混叠图像盲分离

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小型微型计算机系统 2016年第5期37卷 1057-1061页

作者：段新涛王婧娟范晓艳河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南省高校"计算智能与数据挖掘"工程技术研究中心河南新乡453007

针对一类运动模糊置换混叠图像盲分离问题,提出一种基于NSCT域的二次模糊相关性的盲分离算法.首先,对置换混叠图像进行运动模糊,把原图像与相应的运动模糊图像分别在NSCT域上进行稀疏分解,得到各自的低频子带系数和各带通方向子带系数;... 详细信息

针对一类运动模糊置换混叠图像盲分离问题,提出一种基于NSCT域的二次模糊相关性的盲分离算法.首先,对置换混叠图像进行运动模糊,把原图像与相应的运动模糊图像分别在NSCT域上进行稀疏分解,得到各自的低频子带系数和各带通方向子带系数;其次,利用系数的冗余特性求其和图像;然后,对和图像分块,估计各对应子块的相关系数,对其采用阈值化操作分离出置换图像.实验结果表明,采用本算法在置换图像的运动模糊方向、模糊度、大小、位置和个数未知情况下对运动模糊置换混叠图像实现了有效的分离效果,并且对置换图像的正确分离率高于二次模糊相关性置换混叠图像盲分离和小波变换二次模糊相关性盲分离方法.

关键词：盲分离置换混叠图像 NSCT 运动模糊二次模糊相关性

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基于差分进化的插值置换混叠图像盲分离

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电视技术 2015年第21期39卷 95-98页

作者：段新涛范晓艳王婧娟尹欣欣王伟河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 "智慧商务与物联网技术"河南省工程实验室河南新乡453007 南通大学电子信息学院江苏南通226019

针对插值置换混叠图像提出了一套完整的盲分离方案。根据插值图像像素点之间存在的相关性,通过对置换混叠图像分块进行有限差分,检测插值图像与原图像经过有限差分后的值之间的差距,设定适当的阈值,将其分开。为获得最优阈值,用差分进... 详细信息

针对插值置换混叠图像提出了一套完整的盲分离方案。根据插值图像像素点之间存在的相关性,通过对置换混叠图像分块进行有限差分,检测插值图像与原图像经过有限差分后的值之间的差距,设定适当的阈值,将其分开。为获得最优阈值,用差分进化算法进行优化,获得最优阈值。根据阈值将图像二值化,进而将置换图像分离出来。实验结果表明,该方法比阈值法的鲁棒性强,对经过不同插值方式的置换混叠图像进行盲分离都有较好的效果。

关键词：置换混叠图像盲分离有限差分差分进化

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基于无监督神经网络的置换混叠图像盲分离

基于无监督神经网络的置换混叠图像盲分离

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作者：李飞飞河南师范大学

学位级别：硕士

盲源分离又称为盲分离,是在不需要太多的源信号和信道先验信息的情况下,仅根据观测到的混合输出信号,分离出各输入源信号的过程,是信号处理领域的一个前沿问题,广泛应用于图像处理、医学信号处理、语音辨识与分离等领域。置换混叠图像... 详细信息

盲源分离又称为盲分离,是在不需要太多的源信号和信道先验信息的情况下,仅根据观测到的混合输出信号,分离出各输入源信号的过程,是信号处理领域的一个前沿问题,广泛应用于图像处理、医学信号处理、语音辨识与分离等领域。置换混叠图像的盲分离属于盲源分离的一种特殊情况,图像混叠以置换的方式,而非传统叠加的方式,故针对传统叠加方式混叠的图像盲分离算法不再适用于此类置换方式混叠的图像。因此,研究这种置换图像的盲分离需要新的理论和方法。因为置换混叠图像是在置换区域位置、大小、个数、类型等先验知识未知的情况下,仅根据置换混叠图像的本身信息分离出置换区域的图像,是一个具有挑战性的问题。而无监督神经网络是在先验知识未知的情况下,只通过输入数据自动发现输入数据内部特征,进而找到数据的特征差异。所以本文采用无监督神经网络模型来分离置换混叠图像,利用无监督的稀疏自动编码器模型分离含噪声的置换混叠图像,其次,利用无监督的受限玻尔兹曼机模型分离含模糊的置换混叠图像。本文主要研究内容概括如下:(1)对于含噪声的置换混叠图像,因为置换区域和被置换区域存在噪声差异,并且噪声不能稀疏表示,所以我们选用稀疏自动编码器算法来分离含噪声的置换混叠图像。首先,将含噪声的置换混叠图像分成小块,再将各个小块转化成可操作的数据集。其次,利用前向传播构建稀疏自动编码器网络结构,利用输入数据集训练网络,获得解码后的图像。最后,将解码后的图像与输入图像作差得到差图像,根据差图像利用最大类间方差法选取合适的阈值,对其进行阈值化操作,获得含噪声的置换图像。实验结果表明,该算法在噪声类型和方差大小不同时,能有效地分离置换区域位置、大小、个数不同的置换混叠图像。(2)对于含模糊的置换混叠图像,提出基于受限玻尔兹曼机的置换混叠图像盲分离算法。首先,将含模糊的置换混叠图像转化成可操作的数据集。其次,构建受限玻尔兹曼机网络模型并训练,获得概率矩阵。最后,利用训练好的网络重构输入数据集,根据重构数据集与输入数据集的特征差异,分离出含模糊的置换区域图像。实验结果表明,该算法在置换区域位置、大小、个数、模糊类型和模糊度不同的情况下,能有效的分离置换混叠图像。

关键词：盲分离置换混叠图像无监督神经网络稀疏自动编码器受限玻尔兹曼机

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基于差分进化算法的置换混叠图像盲分离

基于差分进化算法的置换混叠图像盲分离

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作者：范晓艳河南师范大学

学位级别：硕士

盲源分离即在观测信号的源信号和混合模型均无法获知的情况下,从众多混合信号中将不同的源信号分离,是近年信号处理领域研究的热点之一,在图像篡改检测方面广泛应用。篡改图像中有一种特殊的单信道混合方式图像即置换混叠图像,由于其图... 详细信息

盲源分离即在观测信号的源信号和混合模型均无法获知的情况下,从众多混合信号中将不同的源信号分离,是近年信号处理领域研究的热点之一,在图像篡改检测方面广泛应用。篡改图像中有一种特殊的单信道混合方式图像即置换混叠图像,由于其图像叠加方式与普通单信道信号混合方式有本质区别,用针对单信道信号的盲分离理论不能准确的将该图像分离开,而现存的置换混叠图像盲分离方案大多针对取证的具体特征和方法进行研究,缺乏完整性和可行性,本文针对现存置换混叠图像盲分离理论所含的不完整性开展研究。根据置换区域和被置换区域完整分离的关键是找出特征差异和合适的分离界限,通过对置换区域类型不同的置换混叠图像分析,利用差分进化算法获取分离界限,提出一种完整的置换混叠图像盲分离方案。本研究的主要工作概括如下:(1)通过对现存置换混叠图像盲分离方案的研究,在此基础上进行改进,提出一种新的基于动态阈值的盲分离方案。(2)在置换图像是经过插值处理的前提下,针对插值置换混叠图像提出了一套完整的盲分离方案。根据插值图像与未经过插值的自然图像之间存在的差异,利用有限差分法处理图像使这种差异呈现。为有限差分后的图像分块设置阈值,组成阈值向量,用差分进化优化算法获取最优的阈值,从而将图像转为二值图像。将原图像与二值图像相乘,进而分离出置换区域。实验结果表明,在置换图像的先验信息全部未知的情况下,本方法均能准确的将置换图像分离出来,鲁棒性很强。(3)在置换图像是含噪声的前提下,针对含噪声的置换混叠图像提出了一套完整的盲分离方案。根据含噪声图像不能稀疏表示而不含噪声的自然图像可以稀疏表示,选用KSVD字典学习对图像稀疏表示进而达到去噪的效果。去噪后的图像与观测图像相减,即可实现置换区域定位。对差图像进行分块处理,设置阈值。从图像整体和含噪声图像局部考虑,设置目标函数,用差分进化法获取最优阈值,进而将置换图像分离。实验结果表明,在置换区域大小不同、位置不同、数量不同和所含噪声标准差不同的情况下,该方案都能将置换区域定位并分离,有很好的准确性和鲁棒性。

关键词：置换混叠图像盲分离特征域动态阈值差分进化

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基于NSCT域的运动模糊置换混叠图像盲分离

基于NSCT域的运动模糊置换混叠图像盲分离

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作者：王婧娟河南师范大学

学位级别：硕士

盲源分离技术是仅仅从观测到的复杂信号中,分离各个未知源信号的过程,是信号处理范畴中研究的热点,其广泛应用在图像处理、雷达、生物医学等领域。置换混叠图像是一种特殊的单信道混合图像,不同于以叠加方式构成的单通道图像,置换混叠... 详细信息

盲源分离技术是仅仅从观测到的复杂信号中,分离各个未知源信号的过程,是信号处理范畴中研究的热点,其广泛应用在图像处理、雷达、生物医学等领域。置换混叠图像是一种特殊的单信道混合图像,不同于以叠加方式构成的单通道图像,置换混叠图像的混合形式是以置换的形式与其余的图像发生置换混叠,用传统的单信道盲分离方法和理论难以将此类置换图像分离开。本论文针对运动模糊置换混叠图像在NSCT域上展开研究。由于NSCT域具有良好的方向性和各向异性,对运动模糊置换混叠图像在NSCT域上进行稀疏分解,能够很好地提取置换区域和被置换区域的特征差异,通过设置合适的阈值达到置换图像盲分离。论文的主要研究内容概括如下:(1)通过对现有的置换混叠图像数学模型的分析,提出了当置换区域是运动模糊图像时的运动模糊置换混叠图像盲分离模型。利用NSCT域的良好的方向性和各向异性,提出基于NSCT域的运动模糊置换图像盲分离方案。(2)针对置换区域的图像是被运动模糊处理过的置换混叠图像提出了基于NSCT域的二次模糊相关性的运动模糊置换混叠图像盲分离方案。根据运动模糊置换混叠图像中运动模糊图像与源图像之前存在差异,将图像投影到NSCT域上进行稀疏分解,提取特征差异。首先,对此类运动模糊置换混叠图像进行运动模糊得到运动模糊后的图像,把原图像与对应的运动模糊图像分别在NSCT域上稀疏分解;其次,利用分解后系数的冗余特性求其和图像;最后,对原图像与和图像分别进行分块,计算各对应子快的相关系数,对相关系数采用阈值化操作分离出置换图像。通过实验证实,对于运动模糊置换混叠图像,采用此方法可以很好地分离出置换图像,且不受置换图像的运动模糊方向、模糊度、位置和大小等条件的影响。(3)针对运动模糊置换混叠图像盲分离,提出在NSCT域上进行图像增强的方法。运动模糊置换混叠图像经NSCT域稀疏分解为单个低频子带与诸多高频子带。采用非线性增强函数和贝叶斯阈值萎缩方法对高频子带系数做增强处理,得到相应的增强图像。由于运动模糊区域增强前后变化比较大,采用对原图像和对应的增强图像对应的相关系数进行阈值化操作,实现置换混叠图像的盲分离。当被置换区域含有噪声时利用本算法不仅分离出置换图像,而且把被置换图像中的含噪区域也分离出来。且不受运动模糊的模糊方式、位置和大小的影响。

关键词：置换混叠图像 NSCT 盲分离运动模糊二次模糊相关性图像增强

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基于差分进化的置换混叠图像盲分离

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系统仿真技术 2011年第3期7卷 196-202页

作者：段新涛方勇上海大学通信与信息工程学院特种光纤与光接入网重点实验室上海200072 河南师范大学计算机与信息技术学院河南新乡453000 新型显示技术与应用集成教育部重点实验室上海200072

针对1类存在模糊差异的置换混叠图像,提出了1种基于差分进化的置换混叠图像盲分离算法。选择空域作为特征域,将置换混叠图像的梯度图像分成小块,并为每个小块设定个阈值,组成1个阈值向量。利用差分进化算法获得最优的阈值向量,将置换混... 详细信息

针对1类存在模糊差异的置换混叠图像,提出了1种基于差分进化的置换混叠图像盲分离算法。选择空域作为特征域,将置换混叠图像的梯度图像分成小块,并为每个小块设定个阈值,组成1个阈值向量。利用差分进化算法获得最优的阈值向量,将置换混叠图像阈值化为二值图像,利用图像形态学实现二值图像分离出置换图像。实验结果表明,与阈值法相比较,本算法能较好地把置换图像从置换混叠图像中分离出来,而不受置换图像位置、大小和个数的限制。

关键词：置换混叠图像盲分离差分进化模糊差异

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基于卷积神经网络的置换混叠图像盲分离

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信息记录材料 2023年第7期24卷 131-134,138页

作者：李飞飞史红玉吴晓任刚刘丹河南工学院河南新乡453000 新乡市制造业物联网应用工程技术研究中心河南新乡453000

针对一类置换区域含噪声的置换混叠图像,提出一种基于卷积神经网络的置换混叠图像盲分离算法。首先,对含噪声的置换混叠图像进行预处理,作为训练数据集;然后输入卷积神经网络进行卷积和池化操作,获取图像的特征图;最后,利用特征图对图... 详细信息

针对一类置换区域含噪声的置换混叠图像,提出一种基于卷积神经网络的置换混叠图像盲分离算法。首先,对含噪声的置换混叠图像进行预处理,作为训练数据集;然后输入卷积神经网络进行卷积和池化操作,获取图像的特征图;最后,利用特征图对图像进行分类,获取分类结果图。通过分类结果与原图进行点乘操作,得到分离效果图。实验结果表明,该算法对含噪声的置换混叠图像的盲分离正检率高于95%,能够有效地检测出含噪声的置换混叠区域。

关键词：置换混叠图像盲分离卷积神经网络卷积池化

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