數(shù)字圖像拼接檢測(cè)方法
【專利摘要】提出了一種檢測(cè)數(shù)字圖像是否經(jīng)過拼接處理的方法，該方法首先將原始圖像進(jìn)行下采樣分割成四個(gè)子圖，利用相機(jī)圖像色彩濾波陣列特點(diǎn)，采用非負(fù)最小二乘法獲得每個(gè)子圖內(nèi)各像素點(diǎn)的預(yù)測(cè)值和對(duì)應(yīng)的八維預(yù)測(cè)加權(quán)系數(shù)矢量，統(tǒng)計(jì)各子圖歸一化預(yù)測(cè)誤差并據(jù)此對(duì)子圖排序；其次將圖像分割為多個(gè)宏塊，對(duì)每個(gè)宏塊估計(jì)其各色彩通道的照度，按照度比例構(gòu)建照度圖；然后對(duì)照度圖進(jìn)行樹圖分割，利用分割結(jié)果確定邊界宏塊和內(nèi)部宏塊，對(duì)歸一化預(yù)測(cè)誤差最小的子圖分別計(jì)算域間、域內(nèi)統(tǒng)計(jì)特征量；對(duì)歸一化預(yù)測(cè)誤差最大的子圖在三個(gè)方向上構(gòu)建共生矩陣，提取圖像紋理特征；最后將獲得的特征向量送入支持矢量機(jī)，判決圖像是否進(jìn)行過拼接。
【專利說明】數(shù)字圖像拼接檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]檢測(cè)數(shù)字圖像是否經(jīng)過拼接合成處理，應(yīng)用于數(shù)字圖像取證領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著CCD等硬件技術(shù)的發(fā)展，數(shù)碼相機(jī)、手機(jī)的大規(guī)模應(yīng)用，來自于它們的數(shù)字圖像取代了傳統(tǒng)膠片圖像成為圖像的最大來源。伴隨著計(jì)算機(jī)軟件的普及，這些圖像的修改變得很容易，以往只有專業(yè)攝影師和修片師才能完成的工作，如今幾乎人人都能借助圖像處理軟件完成。圖像目前在法律上允許作為證據(jù)，在新聞報(bào)道中也大量采用，由此產(chǎn)生了問題:我們所見的圖像究竟是否真實(shí)？是否被篡改過？鑒別圖像的原始性即為圖像取證，目前數(shù)字圖像取證技術(shù)主要分二大類:主動(dòng)取證和被動(dòng)取證。
主動(dòng)取證是在圖像采集時(shí)，通過在數(shù)據(jù)中加入特殊的數(shù)據(jù)，如果最終圖像中的這些特殊數(shù)據(jù)不符合一定的規(guī)律或者遭到破壞，說明圖像被篡改了，數(shù)字水印技術(shù)是其中的一個(gè)代表。但主動(dòng)取證的問題是它要求圖像在生成的時(shí)刻就被嵌入特殊信息，而這一要求在實(shí)際應(yīng)用中受到很大限制。
被動(dòng)取證則不受以上限制，僅僅根據(jù)提供的圖像本身的某些特性就可判別圖像是否被篡改過。被動(dòng)取證的基本依據(jù)是:任何形式的篡改都不可避免地引起數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征的變化。目前取證研究可以采用基于像素的檢測(cè)方法，通過檢測(cè)像素統(tǒng)計(jì)異常進(jìn)行判斷；對(duì)圖像篡改中伴隨的縮放、旋轉(zhuǎn)和拉伸等操作，可以看成是圖像信號(hào)上、下采樣，即圖像發(fā)生多重采樣，通過檢測(cè)周圍像素之間產(chǎn)生周期性的相關(guān)性進(jìn)行判斷；針對(duì)JPEG格式圖像的取證，可以通過分析離散余弦變換(DCT)系數(shù)的直方圖的特點(diǎn)，估計(jì)首次壓縮時(shí)所使用的量化系數(shù)，利用二次壓縮DCT系數(shù)直方圖上存在的周期性噪聲和直方圖的傅里葉變換估計(jì)質(zhì)量因子，利用Markov隨機(jī)過程描述差值矩陣，根據(jù)矩陣中元素相關(guān)值的分布確定是否發(fā)生二次JPEG壓縮。一個(gè)通用的取證方式是基于成像設(shè)備特性，受工作原理和物理特性的影響，數(shù)碼相機(jī)的鏡頭、成像傳感器和數(shù)字信號(hào)后處理會(huì)在成像過程中留下特有的設(shè)備痕跡和噪聲，通過檢查設(shè)備痕跡和噪聲的一致性可判斷圖像是否進(jìn)行了篡改，彩色圖像需要經(jīng)過色彩濾鏡陣列計(jì)算得到，這些插值運(yùn)算在圖像的各個(gè)色彩通道內(nèi)、像素間引入特殊的周期性的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性，檢測(cè)插值像素的周期相關(guān)性是否被破壞以判斷圖像原始性，檢查圖像內(nèi)相機(jī)響應(yīng)函數(shù)的一致性也可判別圖像真?zhèn)?。圖像的拼接操作會(huì)破壞圖像的光照一致性，可根據(jù)圖像場(chǎng)景中光照模型的一致性鑒定圖像真?zhèn)巍?br>
【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]在本發(fā)明用于檢測(cè)數(shù)字圖像是否被拼接篡改了，是一種被動(dòng)取證的方法。
發(fā)明主要基于以下二個(gè)思路:
(I)、色彩濾波陣列的一致性。受成本、技術(shù)的限制，C⑶在每個(gè)像素的位置上通常只有一個(gè)色彩通道，基于人眼對(duì)綠光的敏感性，色彩R、G、B (紅、藍(lán)、綠)三個(gè)分量在2 X 2區(qū)域內(nèi)，一般分配2個(gè)綠色通道、一個(gè)紅色通道和一個(gè)藍(lán)色通道。這4個(gè)通道位置不重合，構(gòu)成的排列稱之為色彩濾鏡陣列(CFA)，圖1為CFA示意圖。不同品牌相機(jī)CFA不盡相同。在實(shí)際成像中，每個(gè)像素的值由R、G、B三個(gè)值組成，那么在該位置上缺少的色彩信息由其他位置上CCD獲得的該色彩值內(nèi)插而成，不同品牌的相機(jī)內(nèi)插公式不盡相同。
當(dāng)圖像中包含來自其它圖像的拼接數(shù)據(jù)時(shí)，此時(shí)會(huì)出現(xiàn)二個(gè)問題:(a)由于拼接部分和原圖部分其所用的CFA陣列、內(nèi)插算法不同，當(dāng)將原圖區(qū)域的內(nèi)插算法套用到拼接區(qū)域時(shí)，得到的結(jié)果與實(shí)際拼接部分的結(jié)果差異較大；(b)即使當(dāng)拼貼來源為同一品牌相機(jī)時(shí)問題(a)不存在，另一個(gè)問題也無法忽視:拼接部分的所有邊緣區(qū)域只有恰好與被覆蓋原圖的邊緣區(qū)域的CFA排列完全一致、交接覆蓋處像素值完全一致，則按照原圖內(nèi)插估計(jì)得到的數(shù)值才能與拼接區(qū)域內(nèi)部邊緣處實(shí)際值相吻合，但實(shí)際中這種情況出現(xiàn)的概率微乎其微。
有時(shí)為了使拼接區(qū)域與原圖在視覺上更好地融合，需要對(duì)拼接部分進(jìn)行平滑、旋轉(zhuǎn)、伸縮變形等處理，這些處理也使得CFA內(nèi)插預(yù)測(cè)得到的值與實(shí)際值之間產(chǎn)生差異。以上這些由于圖像拼接造成的內(nèi)插異常為圖像取證提供了證據(jù)。
(2)、施加在物體上的照度與光源的性質(zhì)、角度等因素有關(guān)，圖像拼接部分與其它部分照明度難以一致。
本方法首先將原始圖像進(jìn)行2:1下采樣分割成四個(gè)圖像子圖，在紅色或藍(lán)色通道內(nèi)采用非負(fù)最小二乘法對(duì)每個(gè)子圖各像素點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到預(yù)測(cè)值以及對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)加權(quán)系數(shù)矢量，統(tǒng)計(jì)各子圖歸一化預(yù)測(cè)誤差并根據(jù)結(jié)果對(duì)子圖進(jìn)行排序；其次將原始圖像分割為多個(gè)宏塊，依據(jù)色彩反轉(zhuǎn)強(qiáng)度空間一致性在每個(gè)宏塊內(nèi)獨(dú)立進(jìn)行各色彩通道的照度估計(jì)，并依據(jù)各色彩照度比例構(gòu)建照度圖；對(duì)照度圖進(jìn)行基于樹圖的分割，根據(jù)分割結(jié)果確定邊界宏塊和內(nèi)部宏塊，對(duì)照度圖 進(jìn)行下采樣；對(duì)歸一化預(yù)測(cè)誤差最小的圖像子圖，求其分割域內(nèi)、域間特征統(tǒng)計(jì)量；對(duì)歸一化預(yù)測(cè)誤差最大的子圖求三個(gè)方向的共生矩陣，提取紋理特征統(tǒng)計(jì)量；將所有提取的特征送入經(jīng)過訓(xùn)練的支持矢量機(jī)，得到鑒定結(jié)果。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0004]包含三個(gè)附圖。
圖1為CCD色彩濾鏡陣列示意圖。
圖2為對(duì)圖像2:1下采樣示例。
圖3為圖像分割為宏塊示例。
具體實(shí)施方法
[0005](一)將原圖進(jìn)行2:1下采樣，得到的四個(gè)圖像子圖，圖2為下采樣示例。由于綠色通道的數(shù)據(jù)相關(guān)性較大，預(yù)測(cè)誤差小，難以區(qū)分，因此要求采用紅色或藍(lán)色通道的數(shù)據(jù)，對(duì)藍(lán)色或紅色通道中任選一個(gè)通道的數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理。對(duì)藍(lán)色、紅色通道而言，4個(gè)圖像子圖中必有一個(gè)的像素值是CCD采集直接得到的，其他三個(gè)圖像子圖中所有像素值是對(duì)前者內(nèi)插得到的，因此它們內(nèi)部各像素值之間相關(guān)性比前者強(qiáng)。
(二)非負(fù)最小二乘法預(yù)測(cè)，獲得內(nèi)插線性系數(shù)矢量和預(yù)測(cè)誤差。每個(gè)圖像子圖在所選色彩通道內(nèi)，采用非負(fù)最小二乘法對(duì)像素點(diǎn)由其相鄰的8個(gè)點(diǎn)的值對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)，記錄每個(gè)像素對(duì)應(yīng)加權(quán)系數(shù)組成的8X I維矢量。
設(shè)為圖像子圖中的像素點(diǎn)值，它的8個(gè)相鄰像素點(diǎn)值分別為，…，，根據(jù)8個(gè)相鄰像素值可以得到對(duì)的預(yù)測(cè)值=，其中為加權(quán)系數(shù)。在一個(gè)MXM的區(qū)域內(nèi)，這里M為奇數(shù)，一般取值5、7、9，共有個(gè)像素，構(gòu)成的矢量為ρ=[]τ，對(duì)應(yīng)的非負(fù)加權(quán)系數(shù)矢量，以每個(gè)像素的8個(gè)鄰像素為一行、個(gè)像素共構(gòu)成X 8的鄰像素矩陣G，則采用非負(fù)最小二乘的方法求得令取
得最小值的矢量U。
上述預(yù)測(cè)公式是線性的。在實(shí)際CFA內(nèi)插操作中，內(nèi)插算法不一定是線性的，但非線性公式可以根據(jù)泰勒公式展開，取其一階導(dǎo)數(shù)項(xiàng)，舍去非線性展開的部分，將其近似為線性。理想情況下，若圖像攝入過程無噪聲、圖像未被篡改，則同一圖像子圖中各像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的8X1維加權(quán)系數(shù)矢量應(yīng)該相同。若圖像攝入有噪聲，則在圖像未被篡改的條件下，同一子圖內(nèi)各像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的8X1維加權(quán)矢量非常接近。當(dāng)圖像被篡改后，由于內(nèi)插方式的改變、被打斷，在同一子圖的某些像素對(duì)應(yīng)的8X1維矢量與其它像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的矢量有顯著差異。
(三)像素點(diǎn)預(yù)測(cè)誤差為:，分別計(jì)算各子圖內(nèi)預(yù)測(cè)誤差之和，除以各像素值之和，得到各圖像子圖歸一化后的預(yù)測(cè)誤差。將四副圖像子圖歸一化預(yù)測(cè)誤差按升序排序，排序中的最后一個(gè)圖像子圖以A表示，排序中的第一個(gè)圖像子圖以D表示，第二個(gè)稱為C，第三個(gè)稱為B0 (四)將原始圖像分割成若干宏塊，在各宏塊內(nèi)部依據(jù)色彩反轉(zhuǎn)強(qiáng)度空間一致性進(jìn)行照度估計(jì),細(xì)節(jié)如下:
?將原始圖像分成大小為NXN (N為偶數(shù)，一般N取32、64或128)的宏塊，各宏塊相連、互不重疊，如圖3所示。宏塊內(nèi)每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)紅、綠、藍(lán)色彩值分別用、和表示。
籲對(duì)宏塊內(nèi)各像素分別求:
和，
計(jì)算，其中c分別表示紅、綠、藍(lán)色彩
?求該宏塊內(nèi)所有、中的最大值，分別用、表示
?選擇宏塊內(nèi)照明充分的像素，所謂照明充分指該像素對(duì)應(yīng)的、同時(shí)滿足:
和
?在宏塊內(nèi)部的每一個(gè)色彩通道，對(duì)每個(gè)照明充分的像素做變換，計(jì)算，(c分別代表紅、藍(lán)、綠三個(gè)色彩)，分別以X，為橫、縱坐標(biāo)，將原始圖像由r、g、b空間映射到X，構(gòu)成的色彩反轉(zhuǎn)強(qiáng)度空間
?將色彩反轉(zhuǎn)強(qiáng)度空間用霍夫變換映射到霍夫空間，橫軸用(c分別代表r、g、b色彩)表示，縱軸用P表示
?在霍夫空間進(jìn)行投票表決:如果霍夫空間的一個(gè)點(diǎn)屬于一條直線，則在以該點(diǎn)對(duì)應(yīng)橫坐標(biāo)為索引的數(shù)組中加I ;若一點(diǎn)屬于m條直線的交匯點(diǎn)，則以該點(diǎn)所對(duì)應(yīng)橫坐標(biāo)為索引的數(shù)組中增加m。歷遍霍夫空間所有點(diǎn)。
?找出以為索引的數(shù)組中的最大值，該值相應(yīng)的即為此宏塊對(duì)色彩c的照度估計(jì)。理論上得到的三色照度估計(jì)之和應(yīng)為1，即:，但實(shí)際會(huì)有少量偏差，和不一定為I。
(五)構(gòu)建圖像照度圖，以宏塊為單位組成，每個(gè)宏塊內(nèi)部色彩相同，各宏塊內(nèi)部像素值統(tǒng)一用:(c分別代表紅、藍(lán)、綠色彩通道)表示。得到的照度圖分辨率與原始圖像相同。
(六)對(duì)照度圖進(jìn)行樹圖分割。即使對(duì)原始圖像，得到的各宏塊照度估計(jì)也不盡相同，究其原因照度估計(jì)是很容易受到干擾的，需要對(duì)照度圖進(jìn)行分割，具體細(xì)節(jié)如下:
?以一個(gè)宏塊為一個(gè)頂點(diǎn)構(gòu)建樹圖，所有頂點(diǎn)集合用V表示，E為樹圖所有邊的集合，兩個(gè)相鄰頂點(diǎn)、之間的連線構(gòu)成一條邊(，)E0
?此時(shí)構(gòu)建的樹圖為q=0時(shí)的樹圖。計(jì)算每條邊的權(quán)重，其中分別為宏塊1、宏塊j的照度值矢量，為歐拉范數(shù)，權(quán)重反應(yīng)了頂點(diǎn)間的差異程度，該值越大說明二宏塊照度差異越大。
?對(duì)所有邊的權(quán)重按照升序進(jìn)行排列，假設(shè)樹圖共有r條邊，令q依次為1，2，……，r,重復(fù)下列(a)-(c)步驟r次,直到q=r為止。
(a)根據(jù)第q_l次的分割結(jié)果，迭代獲得第q次的分割結(jié)果:設(shè)在第q次中處理的是排
序中第q條邊連接的二個(gè)頂點(diǎn)V1、'，若V,、'仍分屬不同的區(qū)域(用Zql和Zf1表示)，那么分別計(jì)算區(qū)域各自內(nèi)部照度矢量平均值(1:、Tg, T)牛更新經(jīng)q-Ι次合并后該邊的權(quán)重
【權(quán)利要求】
1.一種檢測(cè)數(shù)字圖像是否經(jīng)過拼接合成的方法，其特征在于包含以下幾個(gè)步驟: 首先將原始圖像進(jìn)行2:1下采樣分割成四個(gè)圖像子圖，利用相機(jī)圖像色彩濾鏡陣列特點(diǎn)，在紅色或藍(lán)色通道內(nèi)采用非負(fù)最小二乘法對(duì)每個(gè)子圖各像素點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，由其八相鄰點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)得到預(yù)測(cè)值以及對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)加權(quán)系數(shù)矢量，統(tǒng)計(jì)各子圖歸一化預(yù)測(cè)誤差并據(jù)此對(duì)子圖進(jìn)行排序；其次將原始圖像分割為多個(gè)互不重疊的宏塊，依據(jù)色彩反轉(zhuǎn)強(qiáng)度空間一致性在每個(gè)宏塊內(nèi)獨(dú)立進(jìn)行各色彩通道的色彩照度估計(jì)，并依據(jù)各色彩照度比例構(gòu)建照度圖；對(duì)照度圖進(jìn)行基于樹圖的分割，以一個(gè)宏塊為一個(gè)樹圖頂點(diǎn)，相鄰宏塊構(gòu)成的二個(gè)頂點(diǎn)由邊連接，邊的權(quán)重為二個(gè)宏塊照度矢量的歐拉范數(shù)，將所有邊權(quán)重排序后依次處理，區(qū)域合并準(zhǔn)則為區(qū)域間邊的權(quán)重應(yīng)小于門限，該門限為區(qū)域內(nèi)部所有邊權(quán)重的最大值與區(qū)域間距、區(qū)域面積的函數(shù)；根據(jù)分割結(jié)果確定照度圖中的邊界宏塊，對(duì)照度圖進(jìn)行2:1下采樣，每個(gè)照度子圖與一個(gè)圖像子圖相對(duì)應(yīng)，邊界宏塊對(duì)應(yīng)照度子圖中的邊界子宏塊；對(duì)非負(fù)最小二乘得到的預(yù)測(cè)誤差最小的圖像子圖，依據(jù)其對(duì)應(yīng)的照度子圖中各子宏塊性質(zhì)，計(jì)算各內(nèi)部區(qū)域中預(yù)測(cè)加權(quán)系數(shù)矢量的均值矢量和歸一化方差矢量，分別確定歸一化方差矢量中各元素之和為最小、最大的區(qū)域，以這二個(gè)區(qū)域的均值矢量和歸一化方差矢量為特征量；在該圖像子圖中歷遍所有圖像邊界子宏塊對(duì)，計(jì)算預(yù)測(cè)加權(quán)系數(shù)的域間歸一化均值矢量和歸一化方差對(duì)比度矢量，找出域間歸一化方差對(duì)比度矢量中各元素之和最大的一對(duì)圖像邊界子宏塊，以它們的域間歸一化均值矢量和域間歸一化方差對(duì)比度矢量作為特征量；對(duì)預(yù)測(cè)誤差最大的圖像子圖求三個(gè)方向的共生矩陣，提取紋理特征統(tǒng)計(jì)量；將所有提取的特征送入經(jīng)過訓(xùn)練的支持矢量機(jī)，得到鑒定結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行2:1下采樣，在每個(gè)圖像子圖中根據(jù)色彩濾波陣列特點(diǎn)只取紅色通道數(shù)據(jù)、或只取藍(lán)色通道數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對(duì)四個(gè)圖像子圖分別獨(dú)立進(jìn)行八鄰點(diǎn)的非負(fù)最小二乘預(yù)測(cè)，計(jì)算每個(gè)圖像子圖歸一化預(yù)測(cè)誤差，根據(jù)該值對(duì)子圖進(jìn)行排序，對(duì)歸一化預(yù)測(cè)誤差最大的圖像子圖，計(jì)算其在O度、45度和90度三個(gè)方向的共生矩陣，提取特征 量。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于將原始圖像劃分為多個(gè)互不重疊的宏塊，對(duì)每個(gè)宏塊獨(dú)立進(jìn)行基于色彩反轉(zhuǎn)強(qiáng)度空間一致性的照度估計(jì)，并依據(jù)三個(gè)色彩照度估計(jì)所占比例構(gòu)建照度圖，得到的照度圖分辨率與原圖相同，由多個(gè)宏塊組成，每個(gè)宏塊內(nèi)部色彩—致。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于對(duì)照度圖進(jìn)行基于樹圖的分割時(shí)，以一個(gè)宏塊為一個(gè)樹圖頂點(diǎn)、相鄰宏塊構(gòu)成的二個(gè)頂點(diǎn)由邊連接、邊的權(quán)重為二個(gè)宏塊照度矢量的歐拉范數(shù)構(gòu)建樹圖，判斷區(qū)域合并準(zhǔn)則時(shí)分別以常數(shù)除以區(qū)域中心點(diǎn)距離、再除以各自區(qū)域內(nèi)部面積作為度量，將該值與各自區(qū)域內(nèi)部最大不相似性求和得到基準(zhǔn)值，選出二區(qū)域基準(zhǔn)值較小的一個(gè)與區(qū)域間不相似度進(jìn)行比較。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于對(duì)圖像子圖的區(qū)域劃分是以子宏塊為基本單位、照度圖的樹圖分割結(jié)果為參考進(jìn)行的，照度子圖中的邊界子宏塊對(duì)應(yīng)圖像子圖中的圖像邊界子宏塊，照度子圖中的內(nèi)部子宏塊對(duì)應(yīng)圖像子圖中的圖像內(nèi)部子宏塊，圖像子圖由圖像邊界子宏塊分隔成多個(gè)區(qū)域，區(qū)域內(nèi)部的子宏塊即為圖像內(nèi)部子宏塊。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于對(duì)非負(fù)最小二乘法預(yù)測(cè)得到的歸一化預(yù)測(cè)誤差最小的圖像子圖，依據(jù)其對(duì)應(yīng)照度子圖中內(nèi)部區(qū)域的位置，求各內(nèi)部區(qū)域中對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)加權(quán)系數(shù)的均值矢量和歸一化方差矢量，分別找出對(duì)應(yīng)歸一化方差矢量中各元素之和為最小、最大的區(qū)域，分別以這二個(gè)區(qū)域的均值矢量和歸一化方差矢量作為特征量。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于對(duì)非負(fù)最小二乘法預(yù)測(cè)得到的歸一化預(yù)測(cè)誤差最小的采樣子圖，根據(jù)其對(duì)應(yīng)照度子圖中邊界子宏塊對(duì)出現(xiàn)的位置，計(jì)算圖像子圖中相應(yīng)位置預(yù)測(cè)加權(quán)系數(shù)矢量的域間歸一化均值矢量和域間歸一化方差對(duì)比度矢量，歷遍所有邊界宏塊對(duì)，找出域間歸一化方差對(duì)比度矢量中各元素之和最大的一對(duì)邊界子宏塊，以它們的域間歸一化均值矢量和域間歸一化方差對(duì)比度矢量作為特征量。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK103544703SQ201310493360
【公開日】2014年1月29日 申請(qǐng)日期:2013年10月19日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月19日
【發(fā)明者】侯俊 申請(qǐng)人:侯俊