基于游程矩陣組合特征的數(shù)字圖像拼接盲檢測(cè)研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字圖像編輯軟件的使用也越來(lái)越簡(jiǎn)單，并且先進(jìn)的處理軟件可以使在數(shù)字圖像篡改后，不留任何痕跡。這種圖像處理軟件很容易掌握，從而人們有意或者無(wú)意的對(duì)圖像進(jìn)行加工，都會(huì)造成一些的影響。因此，鑒別數(shù)字圖像的真?zhèn)物@得尤為重要。
　　 傳統(tǒng)的檢測(cè)技術(shù)是數(shù)字圖像在篡改前加入數(shù)字水印或數(shù)字簽名，這種檢測(cè)手段并不實(shí)用。本文研究的問(wèn)題是數(shù)字圖像的被動(dòng)盲檢測(cè)，它是沒(méi)有嵌入水印的前提下檢測(cè)圖像從拍攝以后是否經(jīng)過(guò)了篡改。被動(dòng)盲檢測(cè)

2、通過(guò)分析篡改引起的變化來(lái)提取相應(yīng)的特征，并且這種鑒別方法對(duì)所拍攝的數(shù)碼相機(jī)沒(méi)有嚴(yán)格的要求，實(shí)用性較強(qiáng)。
　　 目前，圖像篡改手段有多樣性，這給鑒別圖像帶來(lái)很大不便，因此本文只針對(duì)復(fù)制粘貼這種篡改手段進(jìn)行鑒別。本課題的圖像拼接就是簡(jiǎn)單的復(fù)制粘貼過(guò)程，分析篡改帶來(lái)的影響，可知，圖像的內(nèi)容的規(guī)則性發(fā)生改變，這種改變包括紋理和相關(guān)性，利用相關(guān)算法提取這兩組特征，完成數(shù)字圖像的盲檢測(cè)。為了更好的提高系統(tǒng)的預(yù)測(cè)效果，采用遺傳算法對(duì)分類(lèi)評(píng)價(jià)標(biāo)