摘要
基于对图像拼接技术的分析,提出了一种基于马尔科夫模型与Hilbert-Huang变换(HHT)的图像拼接盲检测算法。该算法计算图像DCT域上的马尔科夫转移概率矩阵,同时对图像进行Hilbert-Huang分析,得到两类特征值集,并通过计算相关系数矩阵分析了两者之间的相关性,最后使用支持向量机进行训练与分类。实验结果表明,相对于已有文献,该算法具有较高的检测准确率。
In order to blindly detect the image splicing, a new image splicing blind detection approach based on the Markov model and Hilbert-Huang transform is proposed. This new model consists of two groups of features extracted from the Markov transition probability matrix of the image DCT arrays and the Hilbert-Huang Transform of the image. The correlation coefficient matrix is utilized to analyze the correlation between these two groups of features. Support Vector Machine is used to train the features extracted from the model and classify the given machine, The experiment results indicate that this new scheme is of high detection accuracy.
出处
《信息安全与通信保密》
2010年第1期107-108,112,共3页
Information Security and Communications Privacy
基金
国家自然科学基金资助项目(批准号:60772098
60772042)
教育部新世纪优秀人才支持计划基金资助项目(编号:NCET-0600393)
国家863基金资助项目(编号:2007AA01Z455)
2007年上海市曙光计划基金资助项目
关键词
图像拼接检测
马尔科夫模型
希尔伯特-黄变换
支持向量机
image splicing detection
Markov model
Hilbert-Huang transform（HHT）
support vector machine（SVM）
作者简介
于振华，1984年生，男，硕士生，研究方向：信息安全、图像处理等；
金波，1972年生，男，副研究员，研究方向：信息安全等；
陈璐艺。1977年生，男，博士生，研究方向：信息安全等；
李生红，1971年生，男，教授，博士生导师，研究方向：信息安全等。
