基于小波域改進馬爾科夫模型的圖像拼接盲檢測研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、圖像處理技術(shù)的進步使得曾經(jīng)作為記錄信息最可靠的方式——圖像不再可靠,因此數(shù)字圖像防偽檢測成為信息安全方向的重要課題。篡改圖像的形式有很多種,其主要目的在于對圖像內(nèi)容進行修改以使其滿足特定的要求,在這個過程中拼接是最普遍最基本的一種操作。國內(nèi)外學(xué)者針對圖像拼接檢測提出了一系列的技術(shù)和方法,為圖像防偽提供了有效手段。
　　本文在介紹了基于圖像自然統(tǒng)計模型最具代表性的拼接盲檢測算法后,針對其圖像變換和馬爾科夫模型做出了改進,分別提出了面

2、向圖像拼接選取最優(yōu)小波子帶的方法和基于觀測值概率劃分的馬爾科夫狀態(tài)選取方法。
　　對于圖像變換,文章結(jié)合小波變換的原理和特性分析了其適用于拼接檢測的原因,并通過實驗說明處于不同空間域和頻率域小波子帶所攜帶拼接信息的不同,證實了高階子帶適合提取拼接信息的結(jié)論。對于馬爾科夫模型,本文首先介紹了傳統(tǒng)方法通過對系數(shù)進行取整和閾值化處理來實現(xiàn)馬爾科夫狀態(tài)選取的不足,然后通過擬合系數(shù)分布的函數(shù)模型計算觀測值概率,并根據(jù)概率劃分將系數(shù)映射為馬爾

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