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基于图片DCT域共生矩阵的图像拼接盲检测
  • ISSN号:1006-2467
  • 期刊名称:上海交通大学学报
  • 时间:0
  • 页码:2781-2787
  • 语言:中文
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]上海交通大学电子工程系,上海200240, [2]上海交通大学信息安全工程学院,上海200240
  • 相关基金:国家重点基础研究发展计划(973项目)(2010CB731403 2010CB731406); 国家自然科学基金项目(61071152); 上海市教育发展基金会晨光计划(2008CG15)资助
  • 相关项目:基于动态嘴唇特征分析的讲话人身份认证技术研究
作者: 王士林|
中文摘要:

通过对图像拼接技术的分析,提出了一种基于灰度共生矩阵的拼接图像检测算法.该算法把离散余弦变换(DCT)与灰度共生矩阵结合,计算图片DCT域上的灰度共生矩阵,将共生矩阵作为特征向量,采用特征提取-分类方法,利用支持向量机(SVM)分类器进行分类预测.实验结果表明,该算法在哥伦比亚大学灰度图片库和中国科学院彩色图片库上达到了91.2%和98.5%的最高检测准确率.

英文摘要:

Through analysis on the characteristic of image splicing,a new image splicing blind detection approach was proposed.It extracts the gray level co-occurrence matrix(GLCM)based on the thresholded DCT coefficients of the image.The gray level co-occurrence matrixes along the four directions serve as feature vector for image splicing detection.Support vector machine(SVM)is utilized as the classifier in the proposed method.The experimental results indicate that this new scheme can achieve the accuracy of 91.2% and 98.5% on gray image dataset of Columbia University and color image dataset of Chinese academy of sciences(CAS) respectively.

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期刊信息
  • 《上海交通大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:上海交通大学
  • 主编:郑杭
  • 地址:上海市华山路1954号15F
  • 邮编:200030
  • 邮箱:shjt@chinajournal.net.cn
  • 电话:021-62933373 62932534
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-2467
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1466/U
  • 邮发代号:4-256
  • 获奖情况:
  • 1996年全国优秀科技期刊奖,1992年、1996年、1999年国家教育部系统优秀科技期刊奖,2002年“百种重点期刊奖”,2003年百种中国杰出学术期刊,2004年教育部全国高校优秀科技期刊一等奖,2004年“百种重点期刊奖”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:30903