發(fā)布時(shí)間：2020-11-06 14:06

　　 針對(duì)傳統(tǒng)馬爾科夫特征拼接檢測(cè)準(zhǔn)確率不高的問題,提出了一種有效的馬爾科夫特征提取方法。與傳統(tǒng)馬爾科夫特征的計(jì)算過程不同,只計(jì)算水平和垂直兩個(gè)方向的轉(zhuǎn)移概率矩陣,選擇四個(gè)轉(zhuǎn)移概率矩陣中對(duì)應(yīng)位置求和后的值作為最終特征。求和操作不僅降低了特征維度,而且使真實(shí)圖像與拼接圖像之間的概率分布區(qū)分更加明顯。所提出的算法的特征維度與數(shù)據(jù)集無關(guān)。該方法在哥倫比亞彩色拼接檢測(cè)圖庫、CASIA V1. 0和CASIA V2. 0數(shù)據(jù)集上測(cè)試的準(zhǔn)確率分別為94. 38%、99. 19%、96. 02%。
【部分圖文】：

圖1表示改進(jìn)馬爾科夫特征提取的流程。在圖中，方框中的箭頭表示差分矩陣與轉(zhuǎn)移概率矩陣的方向。實(shí)線表示塊內(nèi)運(yùn)算，虛線表示塊間運(yùn)算。本文提出的特征具有以下特點(diǎn):(1)彩色圖像提取顏色通道圖像，而不是直接轉(zhuǎn)為灰度圖。將彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像后進(jìn)行檢測(cè)，在一定程度上改變了原始圖像的統(tǒng)計(jì)特征，掩蓋了拼接的痕跡，降低檢測(cè)效果。(2)不是直接在空域上求馬爾科夫特征，而是在變換域上提取特征。與空域相比，在變換域上使用馬爾科夫特征具有更好的檢測(cè)性能。(3)將轉(zhuǎn)移概率矩陣作用于差分矩陣而不直接作用于原圖像矩陣。差分矩陣中的元素分布以某種方式圍繞著零，分布集中在零上的程度反映了像素/系數(shù)之間相關(guān)性的強(qiáng)弱。將轉(zhuǎn)移概率矩陣應(yīng)用在差分矩陣上，不僅可以降低馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣的維數(shù)而且可以更好地獲取像素相關(guān)性，提取出更明顯的痕跡，減少圖像內(nèi)容帶來的影響。(4)計(jì)算塊間的差分矩陣。不只計(jì)算塊內(nèi)的差分矩陣，計(jì)算塊與塊之間的差距，獲取更全面有效的信息。(5)取閾值T。由于變換域內(nèi)的差值矩陣具有較大的動(dòng)態(tài)范圍，特征的數(shù)量會(huì)非常大，需要取閾值控制得到特征的維數(shù)。(6)求和操作。當(dāng)T=3時(shí)，不求和的特征維數(shù)為392，求和后特征維數(shù)為98。不需要額外的降維算法，用求和操作不僅可以得到更好的圖像拼接特征而且可以達(dá)到降維的目的。
【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2873238