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文檔簡介
1、隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨和現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,圖像在現(xiàn)實社會和網(wǎng)絡(luò)中更加普及,給人們的通訊和交流帶來了前所未有的便利。但是由于圖像的偽造和篡改行為的出現(xiàn),現(xiàn)代圖像的真實性變得越來越不可靠。對于以圖像作為重要取證途徑的新聞界和法律界,圖像偽造或篡改行為帶來的后果是災(zāi)難性的。因此,對于圖像的真實性進行檢測的圖像檢測技術(shù),成為了現(xiàn)代社會的一個熱點。
本文針對數(shù)字圖像的復(fù)制粘貼盲檢測進行了研究,介紹了它的基本概念,幾種重要的數(shù)學(xué)模型。
2、詳細(xì)分析了基于SIFT的圖像復(fù)制-粘貼盲檢測的特點,流程,針對它存在的一些問題進行了改進。
為了達到混淆視覺的效果,篡改者通常對圖像的復(fù)制區(qū)域進行一些幾何變換或者添加一些必要的后續(xù)處理操作。標(biāo)準(zhǔn)的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法不能對這些情況進行很好的處理,本文針對此問題進行相應(yīng)的改進。利用SIFT關(guān)鍵點檢測方法檢測圖像中的所有關(guān)鍵點,然后計算以關(guān)鍵點為中心的周圍鄰域的紋理
3、特征,將二者結(jié)合作為關(guān)鍵點的特征描述。
針對傳統(tǒng)的RANSAC(RANdom Sample Consensus)算法在計算變換參數(shù)誤差較大的問題,本文首先隨機選取不共線的幾個點,粗略計算初始變換矩陣,根據(jù)得到的初始變換矩陣計算剩余點的距離誤差,然后采用雙閾值的方法進行數(shù)據(jù)檢驗并得到最終的變換參數(shù)。
為了驗證本文算法的可行性和有效性,本文用Matlab軟件對經(jīng)過復(fù)制-粘貼篡改的圖像進行了實驗仿真。給出了圖像經(jīng)過
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