基于改进马尔科夫特征的图像拼接检测研究

发布时间：2020-11-06 14:06

　　 针对传统马尔科夫特征拼接检测准确率不高的问题,提出了一种有效的马尔科夫特征提取方法。与传统马尔科夫特征的计算过程不同,只计算水平和垂直两个方向的转移概率矩阵,选择四个转移概率矩阵中对应位置求和后的值作为最终特征。求和操作不仅降低了特征维度,而且使真实图像与拼接图像之间的概率分布区分更加明显。所提出的算法的特征维度与数据集无关。该方法在哥伦比亚彩色拼接检测图库、CASIA V1. 0和CASIA V2. 0数据集上测试的准确率分别为94. 38%、99. 19%、96. 02%。
【部分图文】：

图1表示改进马尔科夫特征提取的流程。在图中，方框中的箭头表示差分矩阵与转移概率矩阵的方向。实线表示块内运算，虚线表示块间运算。本文提出的特征具有以下特点:(1)彩色图像提取颜色通道图像，而不是直接转为灰度图。将彩色图像转换成灰度图像后进行检测，在一定程度上改变了原始图像的统计特征，掩盖了拼接的痕迹，降低检测效果。(2)不是直接在空域上求马尔科夫特征，而是在变换域上提取特征。与空域相比，在变换域上使用马尔科夫特征具有更好的检测性能。(3)将转移概率矩阵作用于差分矩阵而不直接作用于原图像矩阵。差分矩阵中的元素分布以某种方式围绕着零，分布集中在零上的程度反映了像素/系数之间相关性的强弱。将转移概率矩阵应用在差分矩阵上，不仅可以降低马尔科夫转移概率矩阵的维数而且可以更好地获取像素相关性，提取出更明显的痕迹，减少图像内容带来的影响。(4)计算块间的差分矩阵。不只计算块内的差分矩阵，计算块与块之间的差距，获取更全面有效的信息。(5)取阈值T。由于变换域内的差值矩阵具有较大的动态范围，特征的数量会非常大，需要取阈值控制得到特征的维数。(6)求和操作。当T=3时，不求和的特征维数为392，求和后特征维数为98。不需要额外的降维算法，用求和操作不仅可以得到更好的图像拼接特征而且可以达到降维的目的。
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本文编号：2873238