根据ROI（感兴趣区）裁剪图像，本博客提供3份文件（压缩在一个文件夹中）； main.m：是主程序文件，负责调用颜色替换函数，里面含有测试的相关代码； Color_con.m：是颜色替换函数； 测试图片.jpg：是用来测试程序运行的，可以替换，替换时候，需要注意适当调整main代码； 颜色替换函数Color_con()是我另一篇博客中的代码，详细的可以参考我的博客：https://blog.csdn.net/weixin_41649786/article/details/125291724?spm=1001.2014.3001.5501 %==================================说明==================================== % 图像裁剪 % 函数作用：图像裁剪 % % 作者：胡礼珍 % 单位：厦门大学联合遥感接收站 % 邮件：hulizhen@xmu.edu.cn % Q Q:249400701 % ====================================== 如果觉得好，点赞+收藏！

结合ROI特性,提出一种新的水印算法。算法首先选择ROI区域,然后对图像进行小波变换并生成ROI罩,最后对ROI罩内的小波系数构造零水印。此外,新算法给出了零水印的检测算法。实验结果表明,当图像的ROI区域获得明显高于背景区域的解码质量时,新算法较其他不针对ROI的水印算法具有更好的顽健性,此外,由于采用零水印,保证了ROI中不会被加入任何干扰信息。

目标检测是计算机视觉研究中的热门问题,其中加速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)对目标检测具有指导意义。针对Faster R-CNN算法在目标检测中准确率不高的问题,先对数据进行增强处理;然后对提取的特征图进行裁剪,利用双线性插值法代替感兴趣区域池化操作,分类时采用软非极大值抑制(Soft-NMS)算法。实验结果表明,该算法在PASCAL VOC2007、PASCAL VOC07+12数据集下的准确率分别为76.40%和81.20%,相较Faster R-CNN算法分别提升了6.50个百分点和8.00个百分点。没有进行数据增强的情况下,在COCO 2014数据集上的准确率相较Faster R-CNN算法提升了2.40个百分点。