推断ISO信息来定位图像拼接

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图像处理的技术随着时代的进步而变得日趋完善,为满足用户视觉上的享受及娱乐需求,市面上出现了各式各样的数字图像处理软件,篡改图像也因此变得越来越多。但如果篡改图像被不法分子滥用,将会对社会产生极其严重的影响。因此,关于数字图像取证的研究已逐渐成为重要的研究领域。目前对于数字图像篡改的形式多种多样,图像拼接是最为常见的形式之一。以前对于数字图像拼接取证的方法,大多是分析数字图像固有信息在拼接篡改过程中发生了变化,或是分析拼接图像与被拼接图像间存在的差异。然而,数字图像技术随着时代科技的持续发展,原有的拼接取证方式逐渐变得不那么有效。因此,更多的研究者开始选择通过深度学习的方法来研究图像拼接取证。本文假设拼接过程中的图像在拍摄时采用ISO速度参数可能是不一致的。基于这一假设,我们提出一种预测图像ISO速度的网络ISONet,用来估计图像每个局部的ISO速度信息,并将估计结果作为定位图像拼接的依据。本文首先选取常用的ISO数值图像进行分类,利用ISONet进行深度学习,学习不同ISO数值拍摄的数字图像特征分布,最后利用已经训练好的模型对图像ISO数值的分布情况进行预测。通过与传统检测算法(ELA)、深度学习算法(RRU-Net)对比,ISONet拼接定位效果更好。ISONet对尺寸为64×64的图像块进行ISO估计的准确率达到81%。在此基础上,我们对BOOSBase数据库120张TIFF格式相机原图进行拼接定位检测,平均F1值=87.2%,并对这120张TIFF格式相机原图进行质量因子95的压缩,然后对新产生的图像进行拼接定位检测,平均F1值=84.7%。
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