【摘 要】
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“一图胜千言”,图片已经成为人们获取信息的一个重要媒介。近年来,随着数字图像编辑软件发展迅速,例如Adobe Photoshop,图片处理变得越来越容易。但是,恶意地篡改图像会欺骗公众,甚至造成严重的社会问题和伦理问题。在篡改技术中,拼接、删除和复制-移动是最常见的编辑操作。大多数技术都关注于一种特定类型的操作或一组类似的篡改操作。然而,真实的伪造更加复杂,恶意的伪造者经常混合使用多种编辑操作,甚
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“一图胜千言”,图片已经成为人们获取信息的一个重要媒介。近年来,随着数字图像编辑软件发展迅速,例如Adobe Photoshop,图片处理变得越来越容易。但是,恶意地篡改图像会欺骗公众,甚至造成严重的社会问题和伦理问题。在篡改技术中,拼接、删除和复制-移动是最常见的编辑操作。大多数技术都关注于一种特定类型的操作或一组类似的篡改操作。然而,真实的伪造更加复杂,恶意的伪造者经常混合使用多种编辑操作,甚至涉及到后期处理操作,来隐藏伪造的痕迹。因此,图像篡改检测是一项非常具有挑战性和重要性的工作。本文提出一种基于ELA和Cr Cb-GLCM的双检测模块模型:(1)Cr Cb-GLCM检测模块首先利用图像的Cr分量和Cb分量提取边缘信息矩阵,再通过GLCM将不同尺寸的边缘矩阵统一到同一尺寸,最后将GLCM输入到CNN网络中;(2)ELA检测模块首先将图像以已知的错误率重新保存,再计算图像之间的差异,最后将ELA的输出作为CNN网络的输入;(3)最后将从ELA检测模块和Cr Cb-GLCM检测模块中提取的特征进行融合,输入到分类器中进行分类。而且,为了让网络具有更强的特征提取能力,我们利用其他数据集进行了预训练。本文提出的方法具有通用的篡改检测能力,在CASIA ITDE v2.0数据集上的测试准确率达到了98.64%。而且,我们搭建了一个用于图像篡改检测的平台。
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