【摘 要】
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针对现有复制粘贴取证算法虚检率高的问题,从区分复制源区域和篡改区域角度出发,重新选取用于指标计算的二值模板图像来定义综合分析算法检测性能的客观评价指标,并提出一种
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,四川成都610031
【出 处】
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第十一届全国信息隐藏暨多媒体信息安全学术大会 CIHW2013
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针对现有复制粘贴取证算法虚检率高的问题,从区分复制源区域和篡改区域角度出发,重新选取用于指标计算的二值模板图像来定义综合分析算法检测性能的客观评价指标,并提出一种可以有效降低虚检率的图像被动取证算法.该算法基于分块思想,首先在图像小波低频分量中提取特征向量,进而字典排序完成特征匹配;其次分析图像细节信息,并结合数学形态学去除对平滑真实区域的误检,降低虚检率;最后计算初步定位目标边界像素的二阶差分量,定位出真正克隆区域.实验结果表明,该算法不但可有效判定内容自相似图像真伪,准确定位篡改图像中的造假区域,而且在保证漏检率较低的前提下降低虚检率,提高了算法的检测率和可信度.
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