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网函数插值法在数字图像盲检测中的应用
  • ISSN号:1000-1220
  • 期刊名称:小型微型计算机系统
  • 时间:0
  • 页码:1145-1148
  • 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]长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60973113)资助; 湖南省自然科学基金项目(09JJ3120)资助
  • 相关项目:数字图像被动盲取证方法研究
中文摘要:

针对计算机生成图像和拼接图像伪造,提出一种基于网函数插值法的数字图像盲检测算法.该算法首先利用Coons型分形曲面片对待检测图像进行预测.然后计算待检测图像和预测图像之间的差异,并提取待检测图像、预测图像及其差值的统计特征.最后,根据这些特征利用支持向量机判定待检测图像是否为自然图像.实验结果表明:与基于高阶统计特征和几何不变量的算法相比,该算法具有更高的效率、准确率和稳定性.

英文摘要:

Targeting computer graphics and spliced images,this paper proposes an image blind detection algorithm based on nets function interpolation.Firstly,we get a predicted image by predicting the detected image with Coons fractal patches.Secondly,we calculate the difference between the predicted image and the detected image,and extract the statistical features from both images and their difference.Finally,we determine whether the detected image is original by support vector machine with the statistical features.The experimental results show the proposed algorithm performs better than the algorithms based on higher order statistical feature and geometry invariants in term of efficiency,accuracy and stability.

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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