基于OPENCV和IJG靜態(tài)庫的JPEG圖像盲檢測研究.pdf

1、當今世界正處在一個數(shù)字化、網(wǎng)絡化的時代，數(shù)字圖像隨處可見，與此同時，圖像處理軟件非常普及，這就使得修改、編輯數(shù)碼照片變得很常見。而如果在新聞媒體或司法取證等公眾可信領域也充斥著造假的圖片，那將混淆視聽、歪曲事實，對社會造成很大的不良影響。
　　JPEG格式的圖像因其良好的壓縮特性使其圖片文件尺寸較小而被許多成像設備所采用，互聯(lián)網(wǎng)上的圖片也以JPEG格式圖像居多，因此，針對JPEG格式圖像的篡改檢測研究就很有實際意義。
　　本

2、論文主要開展了以下研究工作:
　　(1)、在對現(xiàn)有JPEG圖像真實性過濾算法的研究基礎上，論文從AC系數(shù)局部數(shù)值頻率間峰差的統(tǒng)計特性入手，提出了一種簡易區(qū)分JPEG圖像是否經(jīng)歷過二次壓縮的檢測方法，本方法不需要借助SVM向量基方法訓練也可以達到97％以上的檢測率。
　　(2)、針對二次壓縮篡改的JPEG圖像，在已有的塊效應測度、量化相關性等方法基礎上，根據(jù)JPEG格式的塊粘貼篡改一致覆蓋和錯位覆蓋特性，模擬再現(xiàn)二次壓縮過程，