Identification of splicing edges in tampered image based on Dichromatic Reflection Model

最新推荐文章于 2024-09-19 20:54:31 发布
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#边缘检测

本文探讨了二色反射模型在边缘类型的五类划分（对象、反射率、阴影、镜面和遮挡）中，如何利用O1O2和S色彩空间的敏感性差异来检测自然与篡改边缘。通过拉普拉斯滤波和联合梯度，结合阈值设定，识别出O1O2中的边缘与S中未检测到的作为篡改特征。

二色反射模型

在这里插入图片描述

划分边缘的类型为5类的边缘：
对象边缘、
反射率边缘、
阴影边缘、
镜面边缘
遮挡边缘
（按照几何和光度条件划分

使用两个色彩空间 o1o2 和 S
两个色彩空间对自然边缘和篡改边缘的敏感度是不一样的

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

求边缘

使用拉普拉斯滤波器，
O1O2通道使用联合梯度
阈值设定为标准差*3

当O1O2中检测出边缘
而S未检测出边缘时，判定为篡改边缘

在这里插入图片描述

11、光与色彩的奥秘：从理论到应用
7up55的博客
08-11 49
本博客深入探讨了光与色彩的基本原理及其在计算机视觉和机器人技术中的应用。内容涵盖二色反射模型、伽马校正原理与实现、不同颜色空间的比较与应用，以及阴影去除的技术挑战与解决方案。通过理论分析和代码示例，帮助读者理解如何处理复杂场景中的颜色问题。此外，还介绍了红外、紫外和高光谱摄像机等先进设备，以及相关颜色科学的扩展学习资源和实践练习，为颜色技术的深入研究和应用提供了全面指导。
问题六十八：着色模型（shading model）（1）——反射模型（reflection model）（1）——概述
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02-19 4845
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03-28 2031
双色反射模型简介
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最新发布
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09-19 1668
镜面高光去除在多媒体应用中扮演着关键角色，因为它增强了图像和视频的质量和可解释性，最终提高了基于内容的检索、目标识别和场景理解等下游任务的性能。尽管基于深度学习的方法取得了显著进展，但当前最先进的方法通常依赖于额外的先验知识或监督，限制了它们的实用性和泛化能力。在本文中，我们提出了一种用于镜面高光去除的双混合注意力网络（DHAN-SHR），这是一个端到端网络，引入了新颖的混合注意力机制，有效地捕获和处理不同尺度和域中的信息，而不依赖于额外的先验知识或监督。
rPPG算法简述（一） 2021-08-30
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07-14
数字拼接技术的源代码 注释详细。可运行 含原图片。
问题六十八：着色模型（shading model）（1）——反射模型（reflection model）（2.1）——漫反射（diffuse reflection）
图形跟班
02-19 2295
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Lambertain, Specular, Phong, Dichromatic光照模型
luckydongbin的专栏
06-17 5079
漫反射 环境光是对光照现像的最简单抽象，因而局限性很大。它仅能描述光线在空间中无方向并均匀散布时的状态。很多情况下，入射光是带有方向的，比如典型的阳光。如果光照射到比较粗糙的物体表面，如粉笔，由于这些表面从各个方向等强度地反射光，因而从各个视角出发，物体表面呈现相同的亮度，所看到的物体表面某点的明暗程度不随观测者的位置变
问题六十八：BRDF——(着色模型（shading model）（1）——反射模型（reflection model）（3.2））
图形跟班
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1 BRDF 1.1 BRDF 在前一章节，我们已经知道，在给图形着色时，反射光线的辐射率（Radiance）即为颜色值。结合之前的反射模型，我们知道：反射光线在某方向的辐射率可以根据入射光线的强度和入射光线的角度来进行计算。 从“式子1”中，我们可以看到：BRDF的值和入射光线的强度、方向，反射光线的强度、方向有关。值得说明的是：BRDF是物体表面的物理属性。不同的
问题六十八：着色模型（shading model）（1）——反射模型（reflection model）（2.2）——高光反射（specular reflection）
图形跟班
02-20 4412
和diffuse reflection对应的是specular reflection。一直以来，本人都将“specular reflection”理解为“镜面反射”。但是，现在来写总结时，发现牵涉到一个叫做“perfect specular reflection”的东东，这下有点乱了。两个都是“镜面反射”么？还是一个“理想镜面反射”，一个“镜面反射”？为了避免混淆，特此声明： “perfect
高光反射模型
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高光反射部分计算公式为。              C specular=(Clight*Mspecular）*pow(max(0,dot(V,R)),Mgloss)Clight是入射光的颜色和强度，材质的高光反射系数Mspecular，视角方向V和反射方向R点乘的结果再与高光系数pow。R=2(dot(N,-L))N+L,幸运的是CG提供了计算发射方向的函数reflect。下面是Shader代码...
图像处理(二)-颜色模型
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RGB颜色模型    CMY颜色模型 CMY颜色模型是以红、绿、蓝三色的补色青（Cyan）、品红（Magenta）、黄（Yellow）为原色构成的颜色模型    HSV颜色模型 H:色调 取值范围为0°～360° S:饱和度 取值范围为0-1 V：明亮度 取值范围为0-1    颜色模型的转变 RGB与CMY颜色模型之间转换算法 C = 255 – R M = 255 – G Y = 255 – B    RGB颜色坐标转换到HSV颜色坐标    HSV颜色坐标到RGB颜色坐标的转换 ...
图像篡改常用数据集casia
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摘自论文 CASIA IMAGE TAMPERING DETECTION EVALUATION DATABASE 2013年发表的论文。 CASIA 数据集是Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 国人所作，中科院自动化研究所。 就图像篡改数据集而言，是相对其他任务更加容易获得的，单张篡改图像的制作难度很低，但是多样的篡改数据，适合训练的篡改数据难以制作。但是制作数据集的难度还是比较低的。所以会有不少人自己做数据集训练。 CASIA 和C.
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