基于圖像變換和支持向量機(jī)的數(shù)字圖像拼接檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，越來越多功能強(qiáng)大的圖像編輯軟件在我們生活中普及開來，這樣導(dǎo)致數(shù)字圖像越來越容易被人為編輯和篡改，并且不留任何明顯的痕跡就可達(dá)到視覺上的逼真。當(dāng)篡改后的數(shù)字圖像再被應(yīng)用于醫(yī)保報(bào)銷、警務(wù)系統(tǒng)和法庭取證等方面時(shí)，其不再具有使用價(jià)值;虛假的圖像會(huì)對(duì)國(guó)家、社會(huì)產(chǎn)生巨大的危害，造成無法估量的損失。所以，數(shù)字圖像篡改取證技術(shù)成為當(dāng)下一個(gè)非常重要的研究課題。
　　圖像篡改、偽造最常見的手段之一便是拼接操作，本文主要探討拼接

2、篡改的被動(dòng)取證技術(shù)，通過對(duì)大數(shù)量已知真假的圖像進(jìn)行分析，找出這些圖像在拼接篡改操作過程中一些敏感特征的變化規(guī)律，然后利用圖像變換和支持向量機(jī)進(jìn)行拼接檢測(cè)。主要內(nèi)容及成果如下:
　　1.闡述了數(shù)字圖像取證技術(shù)的研究背景與意義，當(dāng)前常見的數(shù)字圖像篡改、偽造手段，以及數(shù)字圖像取證技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀;
　　2.介紹了數(shù)字圖像拼接取證基本理論和相關(guān)技術(shù)，包括圖像的具體拼接過程、拼接被動(dòng)取證系統(tǒng)的基本框架、取證時(shí)涉及的一些圖像變換、支

3、持向量機(jī)理論，最后介紹了一些典型拼接被動(dòng)取證技術(shù)的具體方法;
　　3.提出一種結(jié)合DTT變換、DCT變換和最小二乘支持向量機(jī)的圖像拼接檢測(cè)算法。算法首先對(duì)圖像分別做DTT變換和DCT變換;然后計(jì)算變換后DTT域和DCT域的馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣;將狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣作為特征向量送入最小二乘支持向量機(jī)訓(xùn)練以獲得預(yù)測(cè)模型，依據(jù)該模型判別待測(cè)圖像是否經(jīng)過拼接篡改;最后分別在中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化所篡改圖像檢測(cè)評(píng)估庫(kù)和哥倫比亞大學(xué)圖像拼接檢測(cè)評(píng)

4、估庫(kù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，與傳統(tǒng)算法做對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提算法擁有更高的拼接檢測(cè)準(zhǔn)確率。
　　4.提出一種基于對(duì)偶數(shù)復(fù)小波變換和最小二乘孿生支持向量機(jī)的圖像拼接檢測(cè)算法。算法首先將待測(cè)圖像進(jìn)行對(duì)偶數(shù)復(fù)小波變換以獲得不同的子帶圖像，然后計(jì)算子帶圖像的馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，將該概率矩陣作為拼接特征向量送入最小二乘孿生支持向量機(jī)訓(xùn)練以獲得預(yù)測(cè)模型，依據(jù)該模型判斷待測(cè)圖像是否經(jīng)過拼接篡改。在哥倫比亞大學(xué)無壓縮圖像拼接檢測(cè)評(píng)估庫(kù)和哥倫比亞大學(xué)圖像