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随着特征选择和分类技术研究的不断深入,盲检测的精度越来越高,但现有方法大多不考虑图像自身的内容特性对检测的影响.该文提出一种基于图像内容和特征融合的盲检测方法,根据图像复杂度将待检测图像划分为不同的子图像库,以巴氏距离度量各局部特征的分类能力并确定权值,在特征融合基础上对各子库提取不同特征,用支持向量机进行分类.在混合图像库上进行的实验表明,该方法具有更好的检测性能,并降低了运算复杂度.