多尺度LBP耦合K-D树的图像伪造盲检测算法

作     者：邓少闻 罗代升 郭崇 DENG Shao-wen LUO Dai-sheng GUO Chong

作者机构：四川音乐学院计算机学院四川成都610021 四川大学电子信息学院四川成都610065 沈阳农业大学信息与电气工程学院辽宁沈阳110886 

基　　金：辽宁省自然科学基金项目(201202191) 辽宁省教育厅课题基金项目(W2013100) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2017年第38卷第5期

页      码：1307-1313页

摘      要：针对当前图像伪造检测算法难以有效识别相似区域,且其检测精度依赖于参数和阈值的选择,使其自适应能力较差等不足,提出局部二值模式耦合K-D树的复制-粘贴图像伪造检测算法。基于传统的LBP,设计具有均匀不变性、旋转不变性以及旋转均匀不变性的3种LBP,将其组合形成多尺度LBP(MLBP),利用MLBP提取图像特征,得到3组特征矩阵;引入K-D树,寻找其最优邻域,获取对应的3个相似特征矩阵,通过判断3个特征矩阵中至少两个特征值相同来识别该区域是否被篡改;引入随机抽样一致性策略,降低图像块的误匹配率,提高检测精度。实验结果表明,与当前图像伪造检测技术相比,该检测算法的检测精度更高,能有效识别出旋转、缩放、模糊以及噪声等伪造形式。

主 题 词：图像伪造检测 复制-粘贴 局部二值模式 K-D树 随机抽样一致性 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2017.05.035

馆 藏 号：203230854...