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文檔簡介
1、隨著圖像處理技術(shù)及軟件的快速發(fā)展,圖像篡改變得越來越簡單。那些人的肉眼很難分辨出的圖像篡改,給新聞界、政治界、法律界、科學(xué)界和金融界帶來了很大的麻煩,引發(fā)了互聯(lián)網(wǎng)和大眾的信任危機(jī)。檢測數(shù)字圖像的真實性已經(jīng)成為迫在眉睫的事情。
本文分析了現(xiàn)有的數(shù)字圖像盲取證技術(shù)的原理、特點(diǎn)、數(shù)學(xué)模型及算法,將基于圖像統(tǒng)計特性的數(shù)字圖像盲取證作為研究的重點(diǎn),主要研究自然圖像與計算機(jī)生成圖像的鑒別。
在歸納總結(jié)現(xiàn)有的數(shù)字圖像盲取證技術(shù)的情
2、況下,本文詳細(xì)介紹了現(xiàn)有的自然圖像與計算機(jī)生成圖像鑒別技術(shù),并提出一個通用的數(shù)字圖像盲取證基本框架;針對自然圖像與計算機(jī)生成圖像的鑒別,本文設(shè)計了基于LibSVM的圖像分類器,給出了自然圖像與計算機(jī)生成圖像的鑒別流程。
本文在分析圖像在小波域具有的統(tǒng)計特性時,詳細(xì)分析了自然圖像與計算機(jī)生成圖像在小波域的統(tǒng)計特性的差異,并根據(jù)這種差異提出了兩種自然圖像與計算機(jī)生成圖像的鑒別方法:基于高階累積量的鑒別算法和基于統(tǒng)計描述的鑒別算法。
3、
基于高階累積量的方法從圖像的小波域特征出發(fā),使用QMF分解得到圖像的分解系數(shù),用一階到四階累積量對該系數(shù)進(jìn)行特征值提取,并根據(jù)預(yù)測誤差矩陣得到圖像小波系數(shù)的預(yù)測誤差,再利用該預(yù)測誤差計算其一階到四階累積量,得到圖像最終的分類特征值。
基于統(tǒng)計描述的方法選擇了對稱分?jǐn)?shù)B樣條小波圖像分解和適用于小波系數(shù)的部分統(tǒng)計描述量,對自然圖像與計算機(jī)生成圖像進(jìn)行特征提取。其中,對稱分?jǐn)?shù)B樣條小波是一種較傳統(tǒng)小波函數(shù)能達(dá)到更高的逼近
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