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基于盲源分离的模糊合成图像被动取证
  • ISSN号:1000-1220
  • 期刊名称:小型微型计算机系统
  • 时间:2013.11
  • 页码:2652-2656
  • 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]南通大学电子信息学院,江苏南通226019, [2]河南师范大学计算机与信息技术学院,河南新乡453007
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(U1204606)资助;江苏省自然科学基金项目(BK20130393)资助;江苏省高校自然科学基金项目(12KJB510026,12KJB510025)资助;南通大学博士科研启动基金项目(03080416,03080415)资助.
  • 相关项目:基于冗余字典稀疏表示的置换混叠图像盲分离研究及其应用
中文摘要:

针对由模糊图像拼接而成的合成图像,提出了一种基于盲源分离的被动取证新方法.该方法基于模糊合成图像的倒谱特性估计出模糊参数,根据重构的模糊函数对其进行盲复原,通过对复原产生的振铃效应进行测量实现了混合矩阵的估计,从而完成了篡改区域和未篡改区域的分离.实验结果表明,该方法针对经历不同拼接操作的模糊合成图像均取得较好的检测效果,同时,与现有的方法相比,本文算法对高斯白噪声和有损JPEG压缩具有更好的鲁棒性.

英文摘要:

This paper proposes a passive forensics method for spliced blurred image based on blind source separation ( BSS ). The blur parameters are estimated by the characteristics of spliced image in the cepstrum domain, and then the blurring kernels are constructed and the spliced blurred image is restored. This paper also develop a new measure scheme of ringing effect in order to estimate the mixing matrix and then recover all source images, making us able to identify the spliced region and the background region. Experi-mental results show a high detection accuracy on the spliced image with various blurting operations. Compared with other existing al-gorithms, the proposed method has better robustness against gaussian noise and lossy JPEG compression.

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期刊信息
  • 《小型微型计算机系统》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院沈阳计算技术研究所
  • 主编:林浒
  • 地址:沈阳市浑南新区南屏东路16号
  • 邮编:110168
  • 邮箱:xwjxt@sict.ac.cn
  • 电话:024-24696120 024-24696190-8870
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1220
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1106/TP
  • 邮发代号:8-108
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,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:23212