结合游程长度与共生矩阵的图像拼接篡改检测方法

针对拼接图像篡改鉴别问题,研究了运用游程长度和灰度共生矩阵等统计特征进行图像盲检测的算法。该算法将拼接篡改检测问题转换为二分类模式识别问题,在图像的色度通道Cb和Cr中提取游程长度特征,并将其与灰度共生矩阵特征相结合,然后以结合后的新的特征向量训练LibSVM作为最后的分类器,确定所给图像是否被拼接篡改。实验结果显示,在彩色图像测试库CASIA v2.0上,利用融合后的特征检测图像使识别率得到较大提高,同时该算法在复制粘贴篡改方面也有较好的识别性能。

基于颜色分量间相关性的图像拼接篡改检测方法

由于目前数码相机在获取自然图像时,都存在着某种颜色滤波阵列(CFA)插值效应,使得图像颜色分量间具有很大的相关性。针对此问题提出基于CFA插值产生插值特性的图像拼接篡改检测方法。首先对图像颜色分量进行CFA插值预测,得到预测误差;然后计算图像块预测误差的局部加权方差得到图像块的CFA特征;最后根据高斯混合参数模型,对提取特征进行分类得到篡改区域。在标准拼接篡改图像数据集中的实验结果显示,此方法能够有效地检测出图像篡改区域的精确位置。