基于ELBP和Adaboost的图像真实性鉴别算法

针对图像的分类问题,提出了一种基于ELBP编码和Adaboost分类器的图像真实性分类算法。该分类识别算法利用Adaboost分类器可关注难分样本,提高分类准确率的特性,实现自然图片与计算机生成图片的分类。对经过ELBP预处理后得到的图像,生成直方图,并提取图像的均值、方差、极差、中位数和三均值等8种特征,构造特征矩阵作为训练集训练Adaboost分类器。最后,再利用自然图片和计算机生成图片进行仿真实验。实验表明该分类方法能够得到88.5%的准确率,是一种较有效的图像分类识别方法。