基于局部二值模式的中值濾波檢測算法.pdf

1、隨著圖像、視頻等數(shù)字多媒體的廣泛傳播，人們很容易地接觸到多媒體編輯軟件，由于這類編輯軟件具有簡單、易操作等特性，數(shù)字多媒體很容易被大眾進(jìn)行非常逼真的篡改，同時(shí)不會(huì)留下視覺上的變化。在這種大環(huán)境中，數(shù)字媒體的盲取證技術(shù)逐漸流行，成為國際上一個(gè)較為新興的領(lǐng)域。
　　本文以數(shù)字圖像為研究對(duì)象，針對(duì)數(shù)字圖像處理和篡改中一種常用的處理模式——中值濾波，對(duì)圖像的中值濾波檢測展開了較為深入的研究。目前，該方面的研究中主要存在的問題為算法提取的特

2、征維數(shù)較大，復(fù)雜性較高。本文基于局部二值模式（LBP）提出了一種分層的中值濾波檢測算法，能夠在保持高正確率的情況下有效地改善上述問題。
　　主要研究內(nèi)容包括：
　?。?）中值濾波處理及其階數(shù)檢測：從中值濾波的特點(diǎn)出發(fā)，分析了不同局部特征描述子的特點(diǎn)，選擇對(duì)局部變化較敏感的局部二值模式算子（LBP）作為中值濾波檢測的算子基礎(chǔ)；通過改進(jìn)，提出兩組9維的特征量（E-LBP和N-LBP），不僅實(shí)現(xiàn)了中值濾波圖像的檢測，同時(shí)還可以檢測

3、出中值濾波器的窗口大小。
　?。?）中值濾波器的形狀識(shí)別：針對(duì)幾種常見的中值濾波器形狀（方形、十字形和對(duì)角形），基于E-LBP提出一組五維特征（S-LBP），在圖像被確定為中值濾波圖像的基礎(chǔ)上，可以進(jìn)一步確定濾波器的窗口形狀。
　　本文創(chuàng)新之處在于將局部紋理描述算子LBP引入數(shù)字圖像篡改檢測領(lǐng)域，利用較低維度就可以有效地檢測出圖像有無經(jīng)過中值濾波處理；同時(shí)提出了一組五維特征（S-LBP），用以檢測中值濾波器的形狀。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表