【摘 要】
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针对传统基于噪声方差的图像拼接篡改检测算法鲁棒性差的问题,本文提出一种基于L1范数鲁棒估计的新型图像篡改检测方法.该算法首先计算待测图像经过高通滤波后的峰度和方差,然后通过构造基于L1范数的最小误差函数,迭代求解各图像块噪声峰度和方差,最后采用K-means聚类方法定位篡改区域.在迭代求解的过程中,由于相邻图像块噪声方差相似度高,通过将迭代初始值设为上一个图像块的噪声方差值,可有效提高算法运行速率
【机 构】
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中国科学院信息工程研究所,信息安全国家重点实验室,中国科学院大学,北京,100093
【出 处】
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第十三届全国信息隐藏暨多媒体信息安全学术大会
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针对传统基于噪声方差的图像拼接篡改检测算法鲁棒性差的问题,本文提出一种基于L1范数鲁棒估计的新型图像篡改检测方法.该算法首先计算待测图像经过高通滤波后的峰度和方差,然后通过构造基于L1范数的最小误差函数,迭代求解各图像块噪声峰度和方差,最后采用K-means聚类方法定位篡改区域.在迭代求解的过程中,由于相邻图像块噪声方差相似度高,通过将迭代初始值设为上一个图像块的噪声方差值,可有效提高算法运行速率.理论分析和实验仿真结果证明,该方法可较好地解决因图像中存在偏离点而导致的篡改区域定位不准确问题,尤其对具有视觉不可辨的拼接篡改图像进行检测时,定位准确率明显高于参考文献算法,有效地提高了算法的鲁棒性.
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