基于自然图像统计特性的拼接图像检测算法

• 作者: 吴琼 孙韶杰 安强 李国辉
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 图像拼接 自然图像 高斯模型 广义高斯模型 伪造检测
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 论文与技术报告
• 页码范围: 1198-1202
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3669字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2009.08.005

摘要

图像拼接被认为是最基本和最主要的图像非法编辑操作.拼接图像检测的关键问题之一是提取拼接图像有别于自然图像的区分性特征,将其转化为模式识别问题.本文从自然图像DCT 变换系数的统计特性出发,分别应用高斯分布和广义高斯分布来建立其直流分量和交流分量的统计分布模型,同时结合图像小波变换系数的能量分布特性,提取模型参数和小波域的能量分布特性形成特征向量,送入支持向量机,实现对拼接图像和自然图像的分类和检测.实验结果表明,本文算法达到了平均80%的准确率,性能优于Ng提出的基于双相干特征的拼接图像检测算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙韶杰	国防科学技术大学信息系统与管理学院	7	144	6.0	7.0
2	李国辉	国防科学技术大学信息系统与管理学院	39	339	9.0	17.0
3	安强		10	20	3.0	4.0
4	吴琼	国防科学技术大学信息系统与管理学院	7	85	4.0	7.0