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摘要:
数字图像取证中,目前的重采样检测算法都是检测图像中是否存在插值过程引入的周期性,而周期性的判定一般通过在频域的幅度谱中寻找峰值来进行,进而通过峰值的位置来计算重采样因子.但是由于重采样过程中的频率混叠问题导致了重采样因子不能完全确定.针对这个问题,本文提出一种时域中计算重采样因子的方法.重采样图像中每个像素行(或列)和相邻行(或列)的冗余性大小不同,并且冗余性大小呈现出周期性的分布.通过检测此特征就可以实现对重采样的取证,并且确定重采样因子.实验显示,在未压缩的图像中算法可以正确地估计出所有重采样因子,在压缩图像中本文的算法较之前的算法也有明显的优势.
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文献信息
篇名 基于冗余性的图像重采样检测
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 数字图像取证 重采样检测 矩阵秩 正交化
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 116-120
页数 5页 分类号 TP391
字数 4282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 赵耀 北京交通大学信息科学研究所 61 474 12.0 19.0
2 倪蓉蓉 北京交通大学信息科学研究所 17 103 5.0 9.0
3 曹洪建 北京交通大学信息科学研究所 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
数字图像取证
重采样检测
矩阵秩
正交化
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
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
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
论文1v1指导