本文關(guān)鍵詞：基于濾波殘差多方向差分的中值濾波取證技術(shù)

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【摘要】：圖像處理中應用廣泛的中值濾波可用于圖像反取證技術(shù)、隱秘通信技術(shù),因此中值濾波取證受到了研究者的關(guān)注.文中提出了一種基于中值濾波殘差及其差分(Median Filtering Residual Difference,MFRD)的魯棒中值濾波取證技術(shù).首先根據(jù)方向性和對稱性將多方向MFRD分組,然后分別建立自回歸模型(Auto-Regressive model,AR)并提取其模型參數(shù)和直方圖特征,最后將所有分組特征組合成中值濾波檢測特征.作者證明了在一定條件下p階AR模型等價于一個p階馬爾科夫模型,因而采用AR參數(shù)代替轉(zhuǎn)移概率可以大大降低信息取證特征的維數(shù).MFRD減少了來自圖像內(nèi)容和JPEG壓縮塊效應痕跡的干擾,因而增強了提出方法的魯棒性.在多個圖像數(shù)據(jù)庫組成的混合圖像庫上的測試結(jié)果和多個圖像庫之間的泛化測試結(jié)果都表明作者提出的算法能有效地辨別JPEG壓縮圖像及小尺寸圖像是否經(jīng)過中值濾波操作,其檢測錯誤率遠低于現(xiàn)有的一些中值濾波取證技術(shù),并且檢測結(jié)果不依賴于訓練圖像.
【作者單位】： 中山大學信息科學與技術(shù)學院;西南科技大學計算機科學與技術(shù)學院;
【基金】：國家自然科學基金(61379155,U1536204) 教育部博士點基金項目(20110171110042) 廣東省自然科學基金重點項目(s2013020012788)資助~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1　引　言數(shù)字圖像取證(Digital　Image　Forensics)技術(shù)是驗證圖像原始性和真實性的重要手段.與數(shù)字簽名和水印技術(shù)不同,數(shù)字圖像取證不需要預先在圖像中插入任何驗證信息,它通過辨別常見操作或篡改操作留下的“指紋”驗證圖像的原始性和真實性.圖像處理歷史取證是數(shù)字圖像取

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