区分真实照片与人工图片的算法与实现

摘要

本文对区分真实照片与人工图片的算法与实现进行了研究。文章考虑了图片的微观特性，包括纹理的粗细、能量、走向、信息量以及纹理的颜色、亮度分布特征。针对图片受到计算复杂性的影响，除了一小部分强调细节真实性的人工图片(如电影《最终幻想》)之外，大多数图片在像素级的细节都是大致模拟，以有规律的纹理重复来代替真实情况下随机产生的差异，文章分别讨论了目前在纹理研究领域通常使用的多个特征指标以及由本研究提出的基于分片的特征指标在该区分算法中的有效性，并使用支持向量机(SVM，SupportVectorMachine)的算法，对这些指标进行整理，达到可以进行图像分类的效果。

目录

文摘

英文文摘

第1章引言

第2章视觉信息检索综述

2.1图像检索与分类

2.2图像区分算法的意义

2.3人工图片和真实照片的区分算法简介

2.4已有研究成果

2.5核心问题和关键技术

第3章人工图片和真实照片的区分算法

3.1区分算法概述

3.2特征参数选择及其定义

3.3区分算法

3.4图像预处理

3.5区分算法测试及结果讨论

第4章基于图像分类的搜索系统

4.1系统功能及服务

4.2系统设计

4.3系统说明

第5章总结与展望

5.1总结

5.2展望

参考文献：

致谢

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