基于线性模型的图像对比度增强取证

基于线性模型的图像对比度增强取证

论文摘要

针对当前全局对比度增强检测算法在中低强度JPEG压缩质量因子下分类精度不高的问题,文章提出了一种基于线性模型的图像对比度增强检测算法。文章首先提出从图像中提取图像噪声残差,对图像噪声残差采取分块策略计算每块的线性模型,根据对应图像块的线性模型计算相应的功率谱密度来呈现线性模型的特性。然后,计算整幅图像的均值功率谱密度作为分类特征。最后,采用支持向量机进行分类。实验结果表明,此方案能够有效地分类对比度增强图像,而且能够抵抗图像的JPEG压缩。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王金伟,吴国静

关键词: 线性模型,对比度增强,图像噪声残差,支持向量机

来源: 网络空间安全 2019年08期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 计算机软件及计算机应用

单位: 南京信息工程大学计算机与软件学院

基金: 国家自然科学基金(项目编号:61772281,61702235,61502241,61272421,61232016,61402235,61572258)

分类号: TP391.41

页码: 47-54

总页数: 8

文件大小: 1722K

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