基于混合灰度序模式的图像复制-粘贴篡改盲鉴别算法

发布时间：2018-06-04 03:03

  本文选题：计算机应用 + 盲鉴别　； 参考：《吉林大学学报(工学版)》2017年04期

【摘要】：针对目前复制-粘贴篡改盲检测算法对光照变换操作鲁棒性较差的问题,提出了一种基于混合灰度序模式(Mixed Intensity Order Pattern,MIOP)的复制-粘贴篡改盲鉴别算法。首先,对待检测图像提取高斯差分区域(Difference of Gaussians,DOG)。其次,利用MIOP特征描述区域。最后,匹配特征并利用RANSAC(RANdom SAmple Consensus)去除误匹配,确定图像的复制-粘贴篡改区域。实验结果表明:本文算法不仅对几何变换和光照操作的检测率较高,且对高斯模糊、噪声和JPEG重压缩等后处理操作鲁棒性较好。
[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.
【作者单位】： 吉林大学计算机科学与技术学院;吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金青年基金项目(61305046,61602203) 吉林省自然科学基金项目(20140101193JC,20150101055JC)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1975563