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申请/专利权人：三峡大学
摘要：一种基于多尺度统计特征增强的条码图像翻拍检测方法，步骤1、将待测图像转换为灰度图，通过计算其多尺度残差图像，去除图像低频成分；步骤2、对待测图像进行分块，以对比度为指标对图像块进行评价；步骤3、提取所有残差图像在所选择块对应位置的一阶统计特征；步骤4、将每个残差图像所提取的最显著的特征进行合并，形成最终特征；步骤5、分别对一组原始图像和一组翻拍图像提取特征后，输入支持向量机，训练分类器；步骤6、对于任意待测图像，提取上述特征后，将特征输入训练所得到的分类器，根据分类器反馈结果确定待测图像是否为翻拍图像。本发明利用滤波图像进行特征提取，去除低频成分，避免其对检测结果所带来的负面影响。
主权项：1.一种基于多尺度统计特征增强的条码图像翻拍检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、将待测图像转换为灰度图，通过计算其多尺度残差图像，去除图像低频成分；步骤2、对待测图像进行分块，以对比度为指标对图像块进行评价；步骤3、提取所有残差图像在所选择块对应位置的一阶统计特征；步骤4、将每个残差图像所提取的最显著的特征进行合并，形成最终特征；步骤5、分别对一组原始图像和一组翻拍图像提取特征后，输入支持向量机，训练分类器；步骤6、对于任意待测图像，提取其多尺度残差图像一阶统计特征后，将特征输入训练所得到的分类器，根据分类器反馈结果确定待测图像是否为翻拍图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 一种基于多尺度统计特征增强的条码图像翻拍检测方法
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