基于图像质量评价量和隐马尔科夫模型的图像拼接检测

张震; 任远; 平西建; 康吉全

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基于图像质量评价量和隐马尔科夫模型的图像拼接检测

张震, 任远, 平西建, 康吉全

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张震, 任远, 平西建, 康吉全. 基于图像质量评价量和隐马尔科夫模型的图像拼接检测[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(10): 1030-1033.

引用本文:

张震, 任远, 平西建, 康吉全. 基于图像质量评价量和隐马尔科夫模型的图像拼接检测[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(10): 1030-1033.

ZHANG Zhen, REN Yuan, PING Xijian, KANG Jiquan. Blind Detection of Image Splicing Based on Image Quality Metrics and Hidden Markov Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(10): 1030-1033.

Citation:

ZHANG Zhen, REN Yuan, PING Xijian, KANG Jiquan. Blind Detection of Image Splicing Based on Image Quality Metrics and Hidden Markov Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(10): 1030-1033.

基于图像质量评价量和隐马尔科夫模型的图像拼接检测

¹信息工程大学信息工程学院,郑州市俭学街7号450002;²郑州大学电气工程学院,郑州市科学大道100号450001

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(60473022)

详细信息

作者简介:
张震,博士生,副教授,研究方向为信号处理、图像处理与信息安全等。

中图分类号: TP391.41

Blind Detection of Image Splicing Based on Image Quality Metrics and Hidden Markov Model

¹Institute of Information Engineering,Information Engineering University,7 Jianxue Street,Zhengzhou 450002,China;²School of Electrical Engineering,Zhengzhou University,100 Science Road,Zhengzhou 450001,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(60473022)

摘要: 基于对图像拼接技术的分析,提出了基于图像质量评价量和隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)的拼接图像检测方法,提取了图像的特征值,使用支持向量机(support vector machine,SVM)对特征值进行训练和分类,得到了较好的效果。
- 数字图像盲取证 /
- 图像拼接检测 /
- 图像质量评价量(IQMs) /
- 隐马尔科夫模型(HMM) /
- 支持向量机(SVM)
Abstract: In order to implement image splicing blind detection,a new splicing detection scheme is proposed based on the model consisting of features from hidden Markov model and some image quality metrics(IQMs) extracted from the given test image,which are sensitive to spliced image.This model can measure statistical differences between original image and spliced image.Kernel-based support vector machine(SVM) is chosen as a classifier to train and test the given image.Experimental results show that the new splicing detection scheme has some advantages of highaccuracy and widelapplication.
- digital image forensics /
- image splicing detection /
- image quality metrics(IQMs) /
- hidden Markov model(HMM) /
- support vector machine(SVM)

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