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基于大数据的圆对称扩频数字图像篡改盲检测 被引量:2
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作者 李兵 赵明华 王锋 《计算机仿真》 北大核心 2022年第4期419-422,427,共5页
为了精准有效判别图像是否被恶意篡改,保证其图像的真实性,提出一种基于大数据的圆对称扩频数字图像篡改盲检测方法。在大数据环境下将伪随机序列当作水印,按照离散傅立叶转换特征融合通信扩频技术,将圆对称水印嵌入图像频域内;构建基于... 为了精准有效判别图像是否被恶意篡改,保证其图像的真实性,提出一种基于大数据的圆对称扩频数字图像篡改盲检测方法。在大数据环境下将伪随机序列当作水印,按照离散傅立叶转换特征融合通信扩频技术,将圆对称水印嵌入图像频域内;构建基于JPEG双重压缩效应的数字图像篡改模型,通过区间长度表达双重压缩前后系数转换的相关性,并将压缩处理后的图像存储为JPEG格式,正确定位被篡改位置;对图像块采取Radon变换及解析Fourier-Mellin变换,提取变换后的矩阵特性值,得到矩阵特性关联,深层次检测图像真实性。仿真结果表明,所提方法可大幅度提升篡改图像的检测精度及效率,鲁棒性强,拥有较高的实用性。 展开更多
关键词 大数据 圆对称扩频数字图像 篡改盲检测
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