【摘 要】
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针对数字图像篡改的常用手法图像拼接,提出了一种基于多特征融合的被动盲取证算法来检测图像拼接。算法通过分析图像相位一致性和纹理特征,采用二维经验模式分解将图像分解到
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60973113);湖南省自然科学基金(No.09JJ3120)
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针对数字图像篡改的常用手法图像拼接,提出了一种基于多特征融合的被动盲取证算法来检测图像拼接。算法通过分析图像相位一致性和纹理特征,采用二维经验模式分解将图像分解到固有模态函数域,得到三类特征值。利用这三类特征值,采用支持向量机作为分类器,建立一个预测模型,对图像是否经过篡改进行判定。选用标准图像拼接库对该算法进行测试。实验结果表明：与采用双相干谱作为分类特征的算法相比,该算法具有更高的识别率。
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