基于频域局部统计模型的数字图像拼接被动检测方法

摘要

本发明涉及的是一种基于频域局部统计模型的数字图像拼接被动检测方法，首先，提取训练集中的每一幅图像的频域LTP特征，利用核主成分分析(KPCA)对规范化处理后的特征进行降维处理；然后，将降维处理后的特征数据输入SVM分类器进行训练，得到训练好的分类器；最后，按上述方法提取待测图像的频域LTP特征，并进行规范化和降维处理，利用训练好的SVM分类器对待测图像的真伪性进行鉴定。本发明在检测精度和计算效率上均具有明显优势。

主权项

一种基于频域局部统计模型的数字图像拼接被动检测方法，其特征在于：该方法包括：①提取训练集中的图像的频域LTP特征；②对频域LTP特征进行规范化处理，利用KPCA对规范化后的频域LTP特征进行降维处理；③将降维后的特征输入SVM分类器进行训练，保存已训练好的分类器；④提取待测图像的频域LTP特征，并进行规范化和降维处理；⑤利用步骤③训练好的SVM分类器与步骤④得到降维特征进行比较，以鉴定待测图像的真伪性。