本文關(guān)鍵詞： SLT C-M 篡改檢測 圖像取證　出處：《武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版)》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對圖像區(qū)域復(fù)制(copy-move,C-M)篡改檢測方法通常面臨的特征向量維度高、計算量大等問題,提出了一種基于分片變換(slicing transform,SLT)的圖像C-M篡改檢測方法。通過對目標(biāo)圖像進行SLT變換并對圖像分片進行分組合并,提取每組圖像分片的局部分片密度特征對圖像塊進行C-M篡改檢測。實驗結(jié)果表明,該方法提出的局部分片密度特征向量能夠較好地表征圖像特征,較典型的基于分塊的篡改檢測方法特征維度低,具有較低的時間復(fù)雜度和較高的檢測率,并且對圖像篡改區(qū)域的旋轉(zhuǎn)攻擊和縮放攻擊亦具有較好的魯棒性。
[Abstract]:In order to solve the problem of high dimension of feature vector and large amount of computation, the tamper detection methods of copy-movee C-M in image region are usually faced with the problems of high dimension of feature vector and large amount of computation. A slicing transform based on slicing transform is proposed. The image C-M tamper detection method based on SLT. The target image is transformed by SLT and the image slice is grouped and merged. The local slice density feature of each group of images is extracted for C-M tampering detection. The experimental results show that the proposed local slice density feature vector can better represent the image features. The more typical tamper detection method based on block has lower feature dimension, lower time complexity and higher detection rate, and it is also robust to the rotation attack and scaling attack of image tamper region.
【作者單位】： 武漢大學(xué)印刷與包裝系;武漢大學(xué)中國攝影文化產(chǎn)業(yè)研究中心;湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃(973計劃)(2012CB725302) 國家自然科學(xué)基金(61275172)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 項目資助:國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃(973計劃)(2012CB725302);國家自然科學(xué)基金(61275172)。數(shù)字圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展大大降低了圖像篡改的技術(shù)成本和門檻。經(jīng)過惡意篡改的圖片如果作為取證材料用于司法調(diào)查、保險理賠等,將會給社會造成嚴(yán)重的負(fù)面影響。圖像區(qū)域復(fù)制(copy-

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本文編號：1467418