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文檔簡介
1、近年來,隨著多媒體處理技術(shù)、網(wǎng)絡技術(shù)的飛速發(fā)展和數(shù)字通信技術(shù)的長足進步,數(shù)字圖像日漸成為了人們?nèi)粘I钪行畔鞑ズ徒涣鞯闹匾d體。與此同時,圖片編輯軟件的推廣和普及,使得編輯、修改和潤飾數(shù)字圖像變得越來越簡單,也成為一些別有用心之人獲取不當利益或者行不法之事的工具,因此,迫切需要一種對圖像的真實性進行檢測的技術(shù)和手段。數(shù)字圖像取證技術(shù)由此應運而生,研究魯棒性的數(shù)字圖像取證的方法和技術(shù),對確保公共信任秩序、打擊犯罪、防止偽造假冒具有十分重
2、要的現(xiàn)實意義和應用價值。
數(shù)字圖像篡改的手段多種多樣,其中復制粘貼型篡改則是非常常見和重要的篡改手段之一。本文針對同幅圖像復制粘貼型篡改展開深入研究,研究了現(xiàn)有的多種算法,比如窮舉搜索法、自先關(guān)矩陣法、精確匹配法、基于DCT檢測法、基于PCA檢測方法等等。這些算法各自都有一定的優(yōu)勢,也有各自難以回避的問題和局限。
旨在克服現(xiàn)有方法在不同方面存在的局限性,本文在研究現(xiàn)有檢測算法的基礎上,針對性的提出了一種基于統(tǒng)計特性的
3、增長塊匹配檢測算法(EB算法),該算法以概率與統(tǒng)計學的卡方分布理論和假設檢驗理論為基礎,結(jié)合匹配區(qū)域漸增的核心思路,通過不斷增大匹配區(qū)域的方法進行區(qū)域匹配,減小算法復雜度,從而完成篡改檢測。相對于現(xiàn)有算法,本文提出的算法具有與現(xiàn)有算法相當甚至更高的檢測率,并且能夠保持較高的檢測精確度,不僅如此,本文算法對存在高斯模糊、JPEG壓縮和亮度微變的二次處理下的數(shù)字圖像篡改保持良好的檢測性能,尤其針對存在亮度微變二次處理的篡改檢測具有一定的實用
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