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摘要:
针对图像篡改时可能会经历重采样操作,而重采样过程中的插值步骤会对重采样图像像素引入一定的线性相关性的问题,提出一种重采样检测算法.采用奇异值分解度量像素间的线性相关性,针对纹理复杂程度不同的子像素块分析插值处理对其线性相关性的影响;以零奇异值个数和奇异值均值作为分类特征,结合SVM进行重采样检测.实验结果表明,该算法能够实现对重采样图像和原始图像的准确分类.
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文献信息
篇名 基于图像纹理复杂度和奇异值分解的重采样检测
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 图像盲取证 篡改检测 重采样检测 奇异值分解 纹理复杂度
年,卷(期) 2010,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1606-1612
页数 分类号 TP391
字数 5962字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 平西建 信息工程大学信息工程学院 92 962 15.0 26.0
2 汪然 信息工程大学信息工程学院 4 20 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像盲取证
篡改检测
重采样检测
奇异值分解
纹理复杂度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
总被引数(次)
94943
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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