图像模糊篡改盲取证

为了提高模糊润饰篡改取证技术的准确率和召回率,提出新的盲取证技术。采用能量比和信息熵构建模糊边缘属性约简规则来检测源图像自然强边缘;设计保持边缘平滑的滤波结构增强源图像模糊区域,对滤波图像进行全边缘检测;设计人工模糊隶属度函数,计算源图像人工模糊隶属度集合;对所得边缘图像进行融合,利用人工模糊隶属度集合对融合图像进行处理,得到准确清晰的人工模糊边缘。实验结果显示,本文算法盲取证准确率和召回率较高,能较好区别人工模糊和自然模糊,篡改区域定位效果较好。     

基于遗传算法阈值优化的模糊边缘检测

针对Pal和King提出的模糊边缘检测算法易导致图像灰度信息丢失的问题,提出一种改进的图像模糊边缘检测算法。算法先使用遗传算法和Otsu得到最佳阈值参数,通过阈值定义一个新的隶属函数将原始图像映射到模糊特征平面;然后利用模糊增强提高区域之间的层次,加强边缘两侧的对比度;再对图像进行灰度增强;最后用Min算子提取出图像的边缘。实验结果表明,改进算法提高了边缘检测质量。     

一种基于模糊增强的图像边缘提取改进算法

分析了Pal的模糊边缘提取算法的缺陷，即图像增强区域单一、图像增强后造成低灰度信息的损失、没有做抑噪处理。并针对Pal的模糊增强算法的缺陷提出一种改进的基于模糊增强的边缘提取算法。通过定义新的隶属函数和一种新的模糊增强算法，结合图像平滑滤波处理进行图像边缘提取，有效地增强了边缘信息且抑制了噪声的干扰，并给出了该方法在图像边缘提取中的应用实例。     

交替滤波的加权形态边缘检测算法

针对常用的边缘检测算法因卷积运算造成图像边缘模糊,提出一种基于交替滤波的加权形态边缘检测算法.利用交替滤波滤除噪声以减少对边缘检测的干扰,进而作多方向的条件边缘检测来得到各方向的最佳边缘,然后把这些边缘进行归一化运算并加权求和得图像的合成边缘,最后进行阈值处理得到包含各个方位的最佳边缘结果.实验结果表明,用基于交替滤波的加权形态边缘检测算法可有效克服噪声影响,得到理想的图像边缘.     

图像异常边缘篡改检测及可信度评价算法

针对传统图像篡改检测算法适用性有限,只能检测某一类篡改区域边缘平滑处理的问题,提出一种图像异常边缘篡改检测及可信度评价算法。采用非线性预测编码去除图像像素间的相关性,降低边缘像素点与其周围像素亮度差异,从而达到弱化边缘的目的。对处理后的图像利用边缘增强算法增强真实边缘。对比图像处理前后边缘变化,寻找异常边缘点,通过异常边缘概率计算图像可信度评价图像的真伪。实验结果表明,在未知伪造操作的情况下,该算法能够较好地检测出图像中的异常边缘,并给出图像的可信度评价。     

基于VAM和E-HMM的图像拼接盲鉴别算法

为了提高拼接篡改图像的检测准确率,利用视觉注意模型提出了一种新的图像拼接篡改盲鉴别算法。首先,采用改进的基于OSF的非线性滤波方法提取图像的边缘信息,得到边缘显著图像ECM;其次,利用视觉注意模型提取ECM的注意点,并采用显著边缘定位法锁定图像显著边缘处注意点,进而获取图像关键特征片段;接着,提取图像片段的Cr通道,并计算其小波重构图像;然后,针对小波重构图像,提取其扩展的DCT域的HMM特征,并采用SVM-RFE算法对所提取特征进行降维处理;最后,根据得到的特征向量,利用SVM对特征值进行训练并建立分类模型,从而实现自然图像和拼接篡改图像的分类识别。实验结果表明,针对哥伦比亚大学拼接篡改图像库,本文算法的正确检测率为96.32%。     

一种新的模糊图像边缘检测方法

边缘检测技术是图像预处理中最重要和最困难的任务之一，本提出了一种新的模糊图像边缘检测算法，算法中图像所对应的模糊特征平面通过一个基于阈值的隶属函数来提取，在模糊特征平面上应用模糊增强算子对低灰度区域的大部分象素进行衰减运算，对高灰度区域的大部分象素进行增强运算来提高两个区域之间的对比度，图像的边缘采用min或max算子来提取，仿真结果表明，该算法是一种有效的边缘检测方法。     

一种人工模糊的伪造图像盲检测方法

针对模糊操作常常用来掩饰伪造拼接合成图像的拼接边缘但使边缘宽度增大的特点,提出了一种基于边缘宽度的伪造图像检测方法,该方法通过确定图像的边缘像素,计算边缘的宽度,去除较细边缘保留宽边缘等手段确定伪造数字图像的篡改区域。经实验验证,文中方法能有效地检测出伪造图像中经过模糊操作的边缘,从而确定伪造区域。     

改进的模糊竞争边缘检测方法

广义模糊增强的主要功能是增强图像的区域对比度,减少灰度层次;而具有竞争性质的模糊边缘检测方法希望待处理图像的区域对比度大.所以将广义模糊增强算法用于对图像作区域对比度增强处理,然后对增强后的图像再施以具有竞争性质的模糊边缘检测方法,便可以提高图像边缘的提取精度.     

一种模糊篡改图像的盲鉴别算法

针对篡改造假图像中常用的模糊操作,提出了一种模糊篡改图像的盲鉴别算法。该方法首先根据图像的边缘特征对图像取对数运算,分离入射分量和反射分量;然后把同态滤波应用到小波域,对多尺度分解的高频信息和低频信息进行同态滤波处理;最后采用数学形态学运算对边缘进行定位,检测图像是否经过模糊篡改。实验表明,该算法能够有效地检测经过模糊篡改的图像,并能对模糊操作痕迹进行准确定位。