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一种新的拼接图像检测方法


□ 张 震 边玉琨 康吉全 任 远

   (1.解放军信息工程大学 信息工程学院,郑州 450002; 2.郑州大学 电气工程学院,郑州 450001)

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  摘 要:图像的拼接检测在数字图像取证中占有重要的地位,因此引起了广泛的关注。为此,提出了一个有效的被动盲取证方法来检测拼接图像,通过提取多尺寸块离散余弦变换二维数组(MBDCT)的统计特征量和图像质量评价量(IQMs)来建立模型。选用哥伦比亚大学的图像拼接检验数据库来测试该模型,采用支持向量机(SVM)作为分类器进行训练和测试,实验结果表明新的拼接检测模型具有精确度高、应用面广的优点,在拼接检测中有很好的发展前景。

  关键词:图像拼接检测;数字取证;图像质量评价量;块离散余弦变换;统计矩;支持向量机

  中图分类号:TP391.41 文献标志码:A

   文章编号:10013695(2009)03112704

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  New approach to splicing detection

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  ZHANG Zhen1,2, BIAN Yukun2, KANG Jiquan2, REN Yuan2

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  (1.Institute of Information Engineering, PLA Information Engineering University, Zhengzhou 450002, China; 2.School of Electrical Engineering,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001,China)

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  Abstract:Image splicing detection has fundamental importance in digital image forensics and therefore has attracted increasing attention recently. This paper proposed a blind, passive, yet effective splicing detection scheme .The model was based on statistical features extracted from the multisize block discrete cosine transform(MBDCT)and some image quality metrics (IQMs). To evaluate the performance of the scheme, further testedthe model applying to the Columbia image splicing detection evaluation dataset. Chose kernelbased support vector machine (SVM) as a classifier to train and test the given image. Experimental results demonstrate that this new splicing detection scheme has some advantages of highaccuracy and widelyapplication,indicating that the proposed approach possesses promising capability in splicing detection.

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