当前图像篡改检测方法多基于块效应、方法复杂,对于纹理丰富、色彩多变的篡改图像检测率较低、而且容易造成对图像篡改的误判。提出改进图像篡改检测方法。利用激光脉冲峰对图像进行阈值分割处理,然后提取待检测篡改图像的特征点,构建图像区域篡改模型,实现图像特征向量和阈值合理性分析和分解模式匹配,实现对篡改区域的判定和检测。实验结果表明,本文方法能够精确识别出邻近像素的特征差异点,有效提高图像篡改的检测率,降低了误判率。
2021-06-13 20:24:54 308KB 脉冲技术; 图像篡改; 检测; 误判率
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检查图像是否有复制粘贴痕迹。比较简单的实现,呵呵。
2021-06-11 09:05:31 2KB matlab 复制粘贴图像
检查图像是否有复制粘贴痕迹。比较简单的实现,呵呵。
2021-06-02 20:12:28 2KB matlab 复制-粘贴 检测
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图像篡改ppt。
2021-05-17 09:13:51 5.14MB 图像篡改
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可用图像相减法检测篡改,相减之前可能需要对齐图像。对于每幅画,提交一个二值图像,其中被篡改的区域用白色像素标记,未篡改的区域用黑色像素标记:并在两幅图像中标记出来。
2021-04-21 20:56:03 817B MATLAB 数字图像处理 篡改检测 配准
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复制粘贴是图像篡改的常用手段,经典伪造检测方法将所有重叠图像块作为检测区域,算法时间复杂度高,邻近区域误检率大。为解决以上问题,提出将扩展Harris角点作为检测区域以降低算法复杂度。由于图像经过复制粘贴检测后往往会进行模糊、添加杂色、色彩调整等后处理,使得图像质量下降,本文结合NR图像质量评价给出更为准确的检测结果。实验证明本文算法对经过模糊、添加杂色、JPEG压缩等后处理的复制粘贴图像检测效率高,检测效果好。
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重获取图像是原始或篡改后的图像经过中间媒介的映射后再次拍摄获取的图像,一张高质量的重获取伪造图像很难通过人眼判别真伪。针对JPEG格式的重获取图像篡改操作,提出了一种重压缩块效应网格偏移的检测方法。重获取图像由于再获取过程会引入与原图不相关的背景信息,该图像进行多次压缩会产生块效应网格偏移,即重压缩产生的块效应网格会与原始的网格错匹配,利用图像的平均信息损失量进行块效应网格是否发生偏移来检测图像的原始性。实验表明,该方法比已有的重获取图像检测方法准确率更高,且平均检测时间更短。
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可用图像相减法检测篡改,相减之前可能需要对齐图像。对于每幅画,提交一个二值图像,其中被篡改的区域用白色像素标记,未篡改的区域用黑色像素标记:并在两幅图像中标记出来。
2021-03-18 10:34:47 996B matlab 图像处理 配准
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2021-02-10 16:09:44 78B cv 人工智能 深度学习 图像处理
图像篡改定位效果呵呵
2021-02-06 13:14:16 285.27MB 图像篡改检测 篡改定位
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