基于統(tǒng)計特性的數(shù)字圖像篡改取證技術(shù)研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩60頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

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

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論