【摘 要】
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针对数字图像取证中自然图像(PIM)和计算机生成图像(PRCG)识别方案的特征维数高、通用性差等问题,提出一种基于滤色器阵列(CFA)插值中预测误差方差分析的图像取证方案.首先,
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区自然科学基金(2015211A016)
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针对数字图像取证中自然图像(PIM)和计算机生成图像(PRCG)识别方案的特征维数高、通用性差等问题,提出一种基于滤色器阵列(CFA)插值中预测误差方差分析的图像取证方案.首先,对CFA插值过程中的预测误差方差进行傅里叶谱分析,根据是否存在明显的周期性峰值现象来区分PIM和PRCG;然后,对傅里叶谱中周期性峰值模型进行分析,根据峰值特征来识别PIM的来源设备;最后,在哥伦比亚大学自然图像和计算机生成图像数据库ADVENT上进行实验,结果表明,该方案能够精确区分PIM和PRCG,对PIM来源设备(佳能、尼康和索尼)的识别率可高达93%.
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