一种基于DFT压缩域的智能纹理防伪方法技术

本发明专利技术涉及一种基于DFT压缩域智能纹理方法，首先进行图像特征提取，包括：（1）通过对原始纹理图像进行DFT变换，取前8×8个系数，再对变换系数进行反DFT变换，然后用基于均值的二值量化处理，得到原始纹理图像的一个视觉特征向量V(j);（2）用户用手机对待测的纹理标签图像进行扫描，上传到服务器，运用步骤1近似的方法求出待测图像的特征向量V’(j);然后再进行图像鉴别，包括：（3）求出原始纹理图像的视觉特征向量V(j)和待测图像的视觉特征向量V’(j)之间的归一化相关系数NC值；（4）将求出的NC值返回到用户手机上。实验证明本发明专利技术具有自动鉴别纹理图像的能力，实现了智能纹理防伪技术。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于DFT压缩域的智能纹理防伪方法，其特征在于：基于DFT压缩域的抗几何攻击和抗局部非线性几何攻击的特征向量的提取，并将纹理图像的视觉特征向量和数理统计中的归一化相关系数的概念有机结合起来，实现了自动鉴别纹理图像的方法，该方法共分两个部分，共计四个步骤：第一部分是图像特征提取：1）通过对纹理图像进行DFT变换，先取前8×8个系数，再对变换系数进行反DFT变换，然后在压缩域使用基于均值的二值量化方法对图像进行处理，得到原始纹理图像的一个视觉特征向量V(j)；基于均值的二值量化过程为：先计算8×8个像素的灰度平均值，再将每个像素的灰度，与平均值进行比较，大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0；这样求出待测图像的特征向量V(j)；2）用户用手机对待测的纹理标签图像进行扫描，上传到服务器，然后通过对待测图像进行DFT变换，选取前8×8个系数反DFT变换，在压缩域用基于均值的二值量化技术得到待测纹理图像的一个视觉特征向量V’(j)；第二部分是图像鉴别：通过归一化相关函数来鉴别图像的质量和相似度，并返回到用户手机上；3)根据原始纹理图像的视觉特征向量V(j)和待测图像的视觉特征向量V’(j)求出两者之间归一化相关系数NC；4)将求出的NC值返回到用户手机上；通过归一化相关系数NC的大小，来确定纹理图像是否为原始纹理图像，达到自动鉴别纹理图像的目的，实现智能纹理防伪技术。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李京兵，沈重，李雨佳，陈明发，
申请(专利权)人：海南大学，
类型：发明
国别省市：