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1、第26卷第3期计算机应用研究Vo.l26No.32009年3月ApplicationResearchofComputersMar.2009*一种新的拼接图像检测方法1,2222张震,边玉琨,康吉全,任远(1.解放军信息工程大学信息工程学院,郑州450002;2.郑州大学电气工程学院,郑州450001)摘要:图像的拼接检测在数字图像取证中占有重要的地位,因此引起了广泛的关注。为此,提出了一个有效的被动盲取证方法来检测拼接图像,通过提取多尺寸块离散余弦变换二维数组(MBDCT)的统计特征量和图像质量评价量(IQMs)来建立模型。选用哥伦比亚大学的图像拼
2、接检验数据库来测试该模型,采用支持向量机(SVM)作为分类器进行训练和测试,实验结果表明新的拼接检测模型具有精确度高、应用面广的优点,在拼接检测中有很好的发展前景。关键词:图像拼接检测;数字取证;图像质量评价量;块离散余弦变换;统计矩;支持向量机中图分类号:TP39141文献标志码:A文章编号:10013695(2009)03112704Newapproachtosplicingdetection1,2222ZHANGZhen,BIANYukun,KANGJiquan,RENYuan(1.InstituteofInformation
3、Engineering,PLAInformationEngineeringUniversity,Zhengzhou450002,China;2.SchoolofElectricalEngineering,ZhengzhouUniversity,Zhengzhou450001,China)Abstract:Imagesplicingdetectionhasfundamentalmiportanceindigitalmiageforensicsandthereforehasattractedincreasingattentionrecently.Thispa
4、perproposedablind,passive,yeteffectivesplicingdetectionscheme.Themodelwasbasedonstatisticalfeaturesextractedfromthemultisizeblockdiscretecosinetransform(MBDCT)andsomemiagequalitymetrics(IQMs).Toevaluatetheperformanceofthescheme,furthertestedthemodelapplyingtotheColumbiamiagesplic
5、ingdetectionevaluationdatase.tChosekernelbasedsupportvectormachine(SVM)asaclassifiertotrainandtestthegivenmiage.Expermientalresultsdemonstratethatthisnewsplicingdetectionschemehassomeadvantagesofhighaccuracyandwidelyapplication,indicatingthattheproposedapproachpossessespromis
6、ingcapabilityinsplicingdetection.Keywords:miagesplicingdetection;digitalmiageforensics;miagequalitymetrics(IQMs);blockdiscretecosinetransform(BDCT);statisticalmomen;tsupportvectormachine(SVM)等预处理就粘贴到同一幅图像或另一幅图像上的操作。因此,0引言拼接常被用做图像窜改的第一步,并且运用现代图像处理技术的拼接本身就很难被人眼识别出来,图像拼接检测在图像窜改随着多媒体
7、技术的飞速发展和日趋完善,人们可以方便地检测中占极其重要的地位。随着哥伦比亚大学拼接检测图像对数字媒体,如音乐、视频或图像等进行窜改。然而各类无意[1]库的建立,使得不同的模型有了可以相互比较的参照。最或有意的窜改攻击可能会导致严重的后果,甚至会造成不良的近相关研究人员在图像的拼接检测上做了不少工作,提出了不社会影响或重大政治经济损失。因此,人们在使用数字媒体同的检测方法,在文献[2,3]中提出了检测图像复制区域的两(数字图像、数字音频、数字视频)时,常常对其完整性、内容的[4][5,6]种算法。图像光照的不一致性,统计相关性,希尔伯真实性产生质疑。数字图
8、像盲取证技术的产生、发展则在某种[7][8]特黄变换,统计量的2
