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文檔簡介
1、人們可以通過聽覺、視覺、味覺等多種途徑獲得外界信息,其中來自于視覺的信息大約占80%。數(shù)字圖像作為視覺信息最為常見的載體,它傳遞出來的信息比通過其它途徑獲取的信息更為準確和真實。然而隨著數(shù)碼相機、個人電腦的普及,人們看到的圖片可能是經(jīng)過圖像編輯軟件惡意偽造和篡改后的圖片,因此人們獲取可靠和真實信息的重要途徑受到嚴重威脅。數(shù)字圖像盲取證是一種在待測圖像未嵌入數(shù)字水印、數(shù)字簽名、數(shù)字指紋等先驗知識的情形下對其真實性以及來源進行鑒別的技術(shù)。本
2、文研究了數(shù)字圖像統(tǒng)計特征對數(shù)字圖像盲取證的影響以及提出了一種新的自然圖像和計算機生成圖像的盲取證算法。
首先,通過Benford定律研究了離散余弦變換(Discrete Cosine Transform,DCT)系數(shù)的選擇對自然圖像和計算機生成圖像鑒別的影響,仿真結(jié)果表明:在使用相同判據(jù)和最佳閾值的情況下,自然圖像和計算機生成圖像的分類準確率隨著選擇的圖像DCT高頻系數(shù)的增多而先提高,然后達到最大值,之后隨著DCT低頻系數(shù)逐漸
3、增多,分類準確率下降,因此體現(xiàn)圖像細節(jié)的DCT高頻系數(shù)更有益于圖像分類準確率的提高;在使用最佳判據(jù)和最佳閾值的情況下,利用灰度圖對自然圖像和計算機生成圖像進行分類,其準確率最高,圖像的綠色(green,G)通道次之,紅色(red,R)通道和藍色(blue,B)通道都較差。
然后,研究了DCT系數(shù)的選擇對拼接圖像鑒別的影響,仿真結(jié)果表明:從最高頻往低頻選擇DCT系數(shù),隨著低頻分量的增加,兩類圖像的分類準確率變化不大;從最低頻往高
4、頻選擇DCT系數(shù),隨著能夠捕捉拼接圖像銳利邊緣的高頻細節(jié)分量增加,兩類圖像的分類準確率有較大的改善;當選擇相同數(shù)量的DCT系數(shù)時,從最高頻向低頻選擇DCT系數(shù)方案的分類準確率普遍優(yōu)于從最低頻向高頻選擇DCT系數(shù)方案的分類準確率。
最后,提出了一種基于圖像分層模型無序度的自然圖像和計算機生成圖像的盲取證算法。通過提取數(shù)字圖像的每個二進制圖層的無序度特征,用這些特征訓練支持向量機并對待測數(shù)字圖像的類別進行預測,仿真結(jié)果表明:通過將
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