基于局部均值分解和矩特征的图像拼接检测

• 作者: 吴庆宪 周大可 杨欣 黄经纬
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 图像拼接检测 局部均值分解 矩特征 Adaboost算法
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 信息技术及图像处理
• 页码范围: 146-151
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3998字
• 语种: 中文

摘要

数字图像的真实性检测在信息安全领域有着重要的应用.图像拼接是图像篡改中最常用的手段之一,拼接检测的关键在于提取区分自然图像和篡改图像的有效特征,为此提出了一种基于局部均值分解(LMD)和矩特征的数字图像拼接篡改盲检测算法.该方法将图像检测问题转化为两分类模式识别问题,分别提取图像的LMD特征和矩特征,得到混合特征,并用Adaboost算法进行分类检测.在哥伦比亚大学数字图像拼接检测数据库上的实验结果表明,该算法的检测准确率达到93.61%,优于其他几种常用的检测算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴庆宪	南京航空航天大学自动化学院	198	1678	22.0	30.0
2	周大可	南京航空航天大学自动化学院	53	273	10.0	13.0
3	杨欣	南京航空航天大学自动化学院	65	288	10.0	13.0
4	黄经纬	南京航空航天大学自动化学院	2	24	2.0	2.0