基于Markov特征的图像拼接检测算法研究

图像拼接是图像篡改中最基础和最常用的方法。针对图像拼接的操作,提出一种基于图像统计特性的图像拼接检测方法。在图像的离散余弦变换域上,提取马尔可夫特征来表征图像的统计信息,并采取监督学习的方法,用支持向量机进行分类,识别出图像是否被篡改。为了寻求最优的分类结果,采用径向基函数为核函数,并用10折交叉验证的方法,得出适合的参数C和G。实验结果表明:在阈值T=3和分块大小N=2,4,8的组合时,准确率达到最优。