本文選題：計算機應用 + 盲鑒別��； 參考：《吉林大學學報(工學版)》2017年04期

【摘要】：針對目前復制-粘貼篡改盲檢測算法對光照變換操作魯棒性較差的問題,提出了一種基于混合灰度序模式(Mixed Intensity Order Pattern,MIOP)的復制-粘貼篡改盲鑒別算法。首先,對待檢測圖像提取高斯差分區(qū)域(Difference of Gaussians,DOG)。其次,利用MIOP特征描述區(qū)域。最后,匹配特征并利用RANSAC(RANdom SAmple Consensus)去除誤匹配,確定圖像的復制-粘貼篡改區(qū)域。實驗結(jié)果表明:本文算法不僅對幾何變換和光照操作的檢測率較高,且對高斯模糊、噪聲和JPEG重壓縮等后處理操作魯棒性較好。
[Abstract]:Aiming at the poor robustness of the current copy-paste tamper blind detection algorithm to the illumination transform operation, a copy-paste tamper blind identification algorithm based on mixed Intensity Order pattern is proposed. First, the difference of Gaussians Dogs is extracted from the Gao Si differential region of the detected image. Secondly, MIOP features are used to describe the region. Finally, the feature is matched and RANSAC(RANdom SAmple Consensus is used to remove the mismatch, and the copy-paste tamper area is determined. The experimental results show that the proposed algorithm not only has a high detection rate for geometric transformation and illumination operations, but also has good robustness to post-processing operations such as Gao Si blur, noise and JPEG recompression.
【作者單位】： 吉林大學計算機科學與技術(shù)學院;吉林大學符號計算與知識工程教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金青年基金項目(61305046,61602203) 吉林省自然科學基金項目(20140101193JC,20150101055JC)
【分類號】：TP391.41

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4 高v，

本文編號：1975563