基于噪声方差估计的伪造图像盲检测方法

发布时间：2018-04-23 12:54

  本文选题：伪造图像 + 图像噪声　； 参考：《计算机应用研究》2017年01期

【摘要】：针对不同来源合成伪造数字图像提出了一种盲检测方法,不同数字图像背景噪声存在差异,因而伪造图像区域噪声方差不同。从待测图像小波分解后的高频子带中去除相应边缘区域的高频干扰,改进了噪声方差估计算法,并对所得噪声图像进行分块处理估计每一个分块的噪声方差,将方差相近的块进行融合,最后比较图像中纹理接近的同质区域,找出方差异常的位置。通过实验研究了方差估计精度,对不同来源的伪造图像进行了检测,结果表明算法提高了图像噪声方差的估计精度,在图像纹理接近的同质区域中可以定位图像的伪造区域。
[Abstract]:A blind detection method is proposed for synthesizing fake digital images from different sources. Because of the difference of background noise in different digital images, the regional noise variance of forged images is different. The noise variance estimation algorithm is improved by removing the high frequency interference in the corresponding edge region from the high frequency subband of the wavelet decomposition of the image to be tested, and the noise variance of each block is estimated by the block processing of the noise image. The blocks with similar variances are fused. Finally, the homogenous regions of the images with close texture are compared to find out the location of the variance anomalies. The precision of variance estimation is studied experimentally and the false image from different sources is detected. The results show that the estimation accuracy of noise variance is improved and the false region of image can be located in the homogeneous region of image texture.
【作者单位】： 西北工业大学计算机学院;
【基金】：陕西省科技统筹创新工程资助项目(2015KTTSGY04-05,2015KTZDGY04-01)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1792060