-
题名多尺度LBP耦合K-D树的图像伪造盲检测算法
被引量：3
- 1
-
-
作者
邓少闻
罗代升
郭崇
-
机构
四川音乐学院计算机学院
四川大学电子信息学院
沈阳农业大学信息与电气工程学院
-
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第5期1307-1313,共7页
-
基金
辽宁省自然科学基金项目(201202191)
辽宁省教育厅课题基金项目(W2013100)
-
文摘
针对当前图像伪造检测算法难以有效识别相似区域,且其检测精度依赖于参数和阈值的选择,使其自适应能力较差等不足,提出局部二值模式耦合K-D树的复制-粘贴图像伪造检测算法。基于传统的LBP,设计具有均匀不变性、旋转不变性以及旋转均匀不变性的3种LBP,将其组合形成多尺度LBP(MLBP),利用MLBP提取图像特征,得到3组特征矩阵;引入K-D树,寻找其最优邻域,获取对应的3个相似特征矩阵,通过判断3个特征矩阵中至少两个特征值相同来识别该区域是否被篡改;引入随机抽样一致性策略,降低图像块的误匹配率,提高检测精度。实验结果表明,与当前图像伪造检测技术相比,该检测算法的检测精度更高,能有效识别出旋转、缩放、模糊以及噪声等伪造形式。
-
关键词
图像伪造检测
复制-粘贴
局部二值模式
K-D树
随机抽样一致性
-
Keywords
image forgery detection
copy-paste
LBP
K-D tree
random sample consensus
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
