基于差分直方图中尾部信息的平滑滤波检测算法

doi:10.11896/jsjkx.200900121

计算机科学››2021,第48卷››发行（11）: 234-241.数字对象标识：10.11896/jsjkx.200900121

•计算机图形和多媒体• 以前的文章下一篇文章

基于微分直方图中尾信息的平滑滤波检测算法

丹周阳、刘芬林、龚道富

信息工程大学网络安全学院，郑州450001

收到：2020-09-15 修订过的：2021-01-11 在线：2021-11-15 出版：2021-11-10
关于作者：丹周阳，1996年生，研究生。他的主要研究兴趣包括信息安全和数字图像取证。
刘芬林，1964年生，博士，教授，博士生导师。他的主要研究兴趣包括数字图像取证和信息隐藏。
支持单位：
国家自然科学基金项目（61772549，U1736214）。

摘要

摘要：平滑是数字图像去噪和模糊的一种重要方法，常用于美化和润饰“伪造”图像。因此，有必要检测各种平滑滤波器。针对常见的图像平滑过程，提出了一种基于差分直方图尾部信息的平滑滤波器检测算法。首先，对于待检测图像，基于不同的步长和方向构造多个差分绝对值直方图。然后，提取直方图中0和1的差值的出现频率，并提取直方表尾部由大到小的几个差值及其出现频率，构建多维检测特征。最后，构造SVM分类器进行图像检测。在图像库上进行了平滑检测和区分不同平滑滤波器的实验。实验结果表明，该算法对三种常见的空间平滑滤波器（中值滤波器、平均年龄滤波器和高斯滤波器）具有良好的检测性能。此外，该算法能够有效区分平滑滤波与锐化、缩放、压缩等数字图像操作，并对JPEG压缩图像具有鲁棒性。

关键词： 差异直方图，数字图像取证，平滑检测，平滑过滤器

CLC编号：

TP391型

丹周阳、刘芬林、龚道富。基于微分直方图中尾信息的平滑滤波检测算法[J]。计算机科学，2021，48（11）：234-241。

工具书类

[1] 白志伟，易天堂，周明磊，等.基于多尺度特征融合的人脸图像绘制方法[J]。计算机工程，2021,47（5）：213-220228。
[2] BAISHYA N，BORA P.基于亮度通道的摄像机模型识别[C]//2020国际信号处理与通信会议（SPCOM）。班加罗尔：IEEE，2020:1-5。
[3] 李毅，周J.基于层次特征点匹配的快速有效图像拷贝伪造检测[J]。IEEE信息取证与安全汇刊，2019,14（5）：1307-1322。
[4] 肖斌，魏毅，BI X，等.结合粗到精卷积神经网络和自适应聚类的图像拼接伪造检测[J]。信息科学，2020511:172-191。
[5] PANG R L，LIN J，ZHANG L.网格驱动的双向图像拼接算法[J]。计算机科学，2020,47（3）：130-136。
[6] BOROUMAND M，FRIDRICH J.检测图像处理历史的深度学习[J]。电子成像，20182018（7）：213-1-213-9。
[7] WANG P，LIU F，YANG C.弱锐化图像取证的阈值二进制编码[J]。信号处理图像通信，2020,88:115956。
[8] 张强，陆伟，黄涛，等.JPEG后压缩对重采样因子估计的鲁棒性[J]。信号处理，2019168:107371。
[9] 刘瑞华，谢涛.基于改进全变分方法的图像分解[J]。重庆工商大学学报：自然科学版，2020,34（7）：156-161。
[10] KIRCHNER M，FRIDRICH J.关于数字图像中值滤波的检测[C]//媒体取证与安全II。圣何塞：国际光学与光子学学会，2010:10-10-12-12。
[11] 曹刚，赵毅，倪荣，等。数字图像中值滤波的法医学检测[C]//IEEE多媒体与博览会国际会议。新加坡：IEEE，2010:89-94。
[12] BOVIK A.中值滤波图像中的条纹[J]。IEEE声学、语音和信号处理传输，1987年，35（4）：493-503。
[13] 袁宏.数字图像中值滤波的盲取证[J]。IEEE信息取证与安全学报，2011,6（4）：1335-1345。
[14] CHEN C，NI J，HUANG J.数字图像中值滤波的盲检测：基于差分域的方法[J]。IEEE图像处理汇刊，2013,22（12）：4699-4710。
[15] 康X，STAMM M，彭安，等.基于自回归模型的稳健中值滤波取证[J]。IEEE信息取证与安全汇刊，2013,8（9）：1456-1468。
[16] LAI Y，GAO T，LI J，等.利用DCT值和LBP模式的系数-空气直方图进行数字图像中值滤波的法医学检测[C]//智能计算国际会议。开罗：斯普林格，2015:421-432。
[17] GAO H，GAO T，CHENG R.基于数据直方图特征和局部配置模式的中值滤波鲁棒检测[J]。信息安全与应用杂志，2020,53:102506。
[18] 丁凤，石毅，朱刚，等。二值图像取证的平滑识别[J]。多媒体工具和应用，2019,78（7）：8225-8245。
[19] 李敏峰，王琦，彭安杰，等.一种用于数字图像平滑滤波的盲取证算法[J]。半导体光电，2017,38（3）：430-434。
[20] BAYAR B，STAMM M.约束卷积神经网络：一种通用图像操作检测的新方法[J]。IEEE信息取证与安全汇刊，2018,13（11）：2691-2706。
[21]杨波，孙X，曹娥，等.用于平滑滤波检测的卷积神经网络[J]。IET图像处理，2018,12（8）：1432-1438。
[22]刘A，赵Z，张C，等.基于卷积神经网络的平滑滤波辨识时间[J]。多媒体工具和应用，2019,78（19）：26851-26865。
[23]王X L，李X.基于相关滤波器和卷积神经网络的目标跟踪算法[J]。重庆工商大学学报：自然科学版，2020,37（1）：19-24。
[24]曾J，谭S，李B，等.基于混合深度学习框架的大规模JPEG隐写分析[J]。IEEE信息取证与安全汇刊，2016,13（5）：1200-1214。

韵律学

已查看

全文

摘要

引用

共享

讨论

基于微分直方图中尾信息的平滑滤波检测算法

PDF（PC）

摘要

引用这篇文章

分享这篇文章

工具书类

相关文章4

韵律学

评论

推荐0

[1]	邢文波、杜志聪。用于复制和粘贴篡改的数字图像取证[J] ●●●●。计算机科学，2019，46（6A）：380-384。
[2]	.基于块参考像素的可逆数据隐藏[J] ●●●●。计算机科学，2012，39（2）：47-51。
[3]	康小兵、魏圣敏。基于自适应阈值的图像拷贝伪造检测算法[J] ●●●●。计算机科学，2011，38（3）：295-299。
[4]	. [J] ●●●●。计算机科学，2009，36（6）：53-56。