本文選題：計(jì)算機(jī)應(yīng)用 + 盲鑒別　； 參考：《吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》2017年04期

【摘要】：針對(duì)目前復(fù)制-粘貼篡改盲檢測(cè)算法對(duì)光照變換操作魯棒性較差的問(wèn)題,提出了一種基于混合灰度序模式(Mixed Intensity Order Pattern,MIOP)的復(fù)制-粘貼篡改盲鑒別算法。首先,對(duì)待檢測(cè)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(fù)制-粘貼篡改區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文算法不僅對(duì)幾何變換和光照操作的檢測(cè)率較高,且對(duì)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(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;吉林大學(xué)符號(hào)計(jì)算與知識(shí)工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(61305046,61602203) 吉林省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(20140101193JC,20150101055JC)
【分類號(hào)】：TP391.41

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4 高v，

本文編號(hào)：1975563