基于复合纹理特征的图像拼接检测研究

发布时间：2023-03-30 02:01

　　目前图像作为用于描绘事件的事实证据而被广泛应用,加之计算机在商业、教育等各行各业占据的主导地位,数字图像更是被频繁地视为权威证据。与此同时,随着各种软件工具和低成本硬件的发展,图像篡改也变得非常容易并且几乎没有肉眼可辨别的任何痕迹。因此,对于数字图像的真实性和完整性我们无法完全信任和依赖,也亟需探索更加先进的检测手段来应对数字图像篡改对取证领域所带来的挑战。近年来,国内外学者提出了众多用来检测拼接图像的算法,取得了不错的成果,但对于算法的鲁棒性和检测的准确性还有待提高。为解决传统图像拼接检测算法对图像内容、光照变化等鲁棒性不强问题,本文提出了一种基于复合纹理特征的图像拼接检测方法。具体研究内容如下:1.基于多尺度多方向分解后的图像特征描述本文采用在二维灰度图像执行非下采样轮廓波变换(NSCT),从多尺度、多方向获得包含图像纹理特征的一系列子带图像(其中包含1个低频子带图像,和经过二元树形分解得到的4个高频子带图像)。然后将得到的低频子带图像进行高通滤波处理后与其他4个高频子带图像,分别获取韦伯局部描述符(WLD)纹理特征和局部三值模式(LTP)纹理特征。2.多种纹理特征的提取与复合本文...

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
引言
1 绪论
    1.1 数字图像被动取证技术研究的背景与意义
    1.2 数字图像取证技术研究的国内外现状
        1.2.1 图像拼接篡改检测研究现状
        1.2.2 纹理特征提取研究现状
    1.3 论文主要研究工作及组织结构
        1.3.1 论文主要研究工作
        1.3.2 论文的组织结构
2 复合特征检测拼接图像的方法设计
    2.1 基于图像特征的拼接检测研究现状
        2.1.1 颜色特征
        2.1.2 形状特征
        2.1.3 纹理特征
    2.2 基于单一特征的图像拼接检测方法
        2.2.1 特征的提取
        2.2.2 特征向量的生成与分类
    2.3 基于复合特征的图像拼接检测方法
        2.3.1 基于向量的多特征图像拼接检测方法
        2.3.2 基于决策层的多特征图像拼接检测方法
    2.4 本章小结
3 基于复合纹理特征的拼接检测模型
    3.1 引言
    3.2 提取纹理特征的相关技术
        3.2.1 局部二值模式
        3.2.2 局部三值模式
        3.2.3 韦伯局部描述符
        3.2.4 灰度共生矩阵
    3.3 提取复合纹理特征的方法设计
        3.3.1 LTP与灰度共生矩阵相结合提取特征
        3.3.2 WLD与灰度共生矩阵结合提取特征
        3.3.3 多种纹理特征的复合与提取
    3.4 复合纹理特征检测拼接图像的方法设计
    3.5 分类方法的选取
        3.5.1 RBF神经网络原理
        3.5.2 RBF神经网络参数的选取
        3.5.3 不同分类器的性能测试
    3.6 本章小结
4 测试实验与结果分析
    4.1 数据集的选择与评估标准
    4.2 实验结果与分析
        4.2.1 LTP阈值的选取
        4.2.2 基于复合纹理特征的图像拼接检测
    4.3 鲁棒性分析
    4.4 本章小结
结论
参考文献
在学研究成果
致谢



本文编号：3774953