| 基于核主成分分析的图像模糊篡改检测算法 |
| |
| 引用本文： | 杨本娟,黎小平.基于核主成分分析的图像模糊篡改检测算法[J].传感器与微系统,2015(11):137-139. |
| |
| 作者姓名： | 杨本娟 黎小平 |
| |
| 作者单位： | 1. 贵州师范大学数学与计算机科学学院,贵州贵阳,550002;2. 江西财经职业学院信息工程系,江西九江,332000 |
| |
| 基金项目： | 贵州省科学技术基金，教育部人文社会科学研究青年项目 |
| |
| 摘 要： | 现有的图像模糊篡改检测算法通常提取模糊操作引入的某单一特征进行判断,为更好地提高算法检测效率,提出基于核主成分分析的模糊篡改检测算法.通过奇异值分解提取第一组特征,计算图像二次模糊相关性作为第二组特征,计算图像质量因子作为第三组特征.运用核主成分分析方法实现多特征融合.采用支持向量机进行判断,从而实现模糊篡改检测.实验表明:该算法能够有效地检测数字篡改图像的模糊操作痕迹,并能对模糊篡改区域进行准确定位.
|
| 关 键 词： | 图像篡改检测 核主成分分析 模糊操作 |
Blur detection algorithm in image forgery based on kernel principal component analysis |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | image forgery detection kernel principal component analysis(KPCA) blur operation |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
