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文檔簡(jiǎn)介
1、數(shù)字圖像的應(yīng)用范圍隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展變得非常廣泛,然而各種圖像處理軟件的出現(xiàn),使得數(shù)字圖像很容易被篡改并為社會(huì)帶來(lái)了許多負(fù)面影響。因此,迫切需要相應(yīng)的技術(shù)來(lái)檢測(cè)數(shù)字圖像的真實(shí)性。
目前,數(shù)字圖像取證技術(shù)可以分為主動(dòng)取證和盲取證,前者在應(yīng)用時(shí)需要內(nèi)容提供方對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,而后者在應(yīng)用時(shí)則不依賴任何預(yù)處理,因此盲取證已成為當(dāng)今數(shù)字圖像取證的重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容。本文主要是針對(duì)圖像的區(qū)域拷貝篡改進(jìn)行盲取證研究,區(qū)域拷貝粘貼篡改是為了
2、覆蓋圖像中原有信息,把圖像的某一區(qū)域拷貝粘貼到同一幅圖像的另一個(gè)區(qū)域中。本文最終提出了一種新的檢測(cè)與定位算法,研究成果如下:
第一,首次提出LPP-SIFT(Locality Preserving Proiection-Scale InvariantFeature Transform)描述器,為SIFT特征點(diǎn)生成低維有效的特征描述子;
第二,首次將LPP-SIFT特征描述子應(yīng)用于數(shù)字圖像的區(qū)域拷貝粘貼篡改檢測(cè)
3、及定位,LPP-SIFT描述子相對(duì)于SIFT描述子維數(shù)較低,因此在很大程度上提高了特征點(diǎn)的匹配速度;
第三,對(duì)生成的特征向量集進(jìn)行劃分,然后采用向量角度比率作為判斷依據(jù)對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行匹配,成功匹配的特征點(diǎn)之間用線段標(biāo)出。
根據(jù)本文所提出的檢測(cè)方法,可以判定圖像中特征點(diǎn)匹配對(duì)聚集的區(qū)域即為拷貝篡改區(qū)域。實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的算法不僅能夠有效地檢測(cè)出拷貝篡改區(qū)域,而且對(duì)于旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、JPEG壓縮以及噪聲添加都具有
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