基于最优颜色通道的图像拼接检测

针对不同颜色通道影响噪声估计值的问题,文中提出了基于最优颜色通道的图像拼接检测方法。利用主成分分析法在最优颜色通道上进行噪声值估计,根据噪声值大小利用K-means聚类法进行聚类。聚类结果分为可疑部分和非可疑部分两大类,通过两阶段策略进一步定位出篡改区域。该方法在原始区域与拼接区域噪声值相差较大或较小时均有效,并且能够定位出拼接区域。实验证明,所提方法与现有方法相比取得了良好的检测效果,且性能优于现有方法。     

基于统计噪声水平分析的图像拼接检测

图像拼接是最常用的图像篡改操作之一,针对篡改图像噪声水平不一致性的现象,本文提出了一种基于统计噪声水平分析的图像拼接检测方法。首先,将检测图像分割成大小相同的非重叠图像块,然后,利用一种非参数估计算法来估计每个图像块的噪声值,并且采取聚类法对图像块的噪声值进行聚类,聚类结果分为可疑部分和非可疑部分两大类。最后,通过一个由粗到细的两阶段策略对篡改区域进行定位。哥伦比亚未压缩图像拼接检测评估图像库的实验结果表明,本文方法能够准确地估计图像块的噪声和定位出拼接区域,性能优于现有方法。