基于滤波残差多方向差分的中值滤波取证技术

发布时间：2017-12-13 08:03

  本文关键词：基于滤波残差多方向差分的中值滤波取证技术

  更多相关文章： 数字图像取证 中值滤波 中值滤波残差多方向差分 自回归模型

【摘要】：图像处理中应用广泛的中值滤波可用于图像反取证技术、隐秘通信技术,因此中值滤波取证受到了研究者的关注.文中提出了一种基于中值滤波残差及其差分(Median Filtering Residual Difference,MFRD)的鲁棒中值滤波取证技术.首先根据方向性和对称性将多方向MFRD分组,然后分别建立自回归模型(Auto-Regressive model,AR)并提取其模型参数和直方图特征,最后将所有分组特征组合成中值滤波检测特征.作者证明了在一定条件下p阶AR模型等价于一个p阶马尔科夫模型,因而采用AR参数代替转移概率可以大大降低信息取证特征的维数.MFRD减少了来自图像内容和JPEG压缩块效应痕迹的干扰,因而增强了提出方法的鲁棒性.在多个图像数据库组成的混合图像库上的测试结果和多个图像库之间的泛化测试结果都表明作者提出的算法能有效地辨别JPEG压缩图像及小尺寸图像是否经过中值滤波操作,其检测错误率远低于现有的一些中值滤波取证技术,并且检测结果不依赖于训练图像.
【作者单位】： 中山大学信息科学与技术学院;西南科技大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61379155,U1536204) 教育部博士点基金项目(20110171110042) 广东省自然科学基金重点项目(s2013020012788)资助~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1　引　言数字图像取证(Digital　Image　Forensics)技术是验证图像原始性和真实性的重要手段.与数字签名和水印技术不同,数字图像取证不需要预先在图像中插入任何验证信息,它通过辨别常见操作或篡改操作留下的“指纹”验证图像的原始性和真实性.图像处理历史取证是数字图像取

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本文编号：1284373