基于小波域改進(jìn)馬爾科夫模型的圖像拼接盲檢測(cè)研究.pdf

1、圖像處理技術(shù)的進(jìn)步使得曾經(jīng)作為記錄信息最可靠的方式——圖像不再可靠,因此數(shù)字圖像防偽檢測(cè)成為信息安全方向的重要課題。篡改圖像的形式有很多種,其主要目的在于對(duì)圖像內(nèi)容進(jìn)行修改以使其滿足特定的要求,在這個(gè)過程中拼接是最普遍最基本的一種操作。國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)圖像拼接檢測(cè)提出了一系列的技術(shù)和方法,為圖像防偽提供了有效手段。
　　本文在介紹了基于圖像自然統(tǒng)計(jì)模型最具代表性的拼接盲檢測(cè)算法后,針對(duì)其圖像變換和馬爾科夫模型做出了改進(jìn),分別提出了面

2、向圖像拼接選取最優(yōu)小波子帶的方法和基于觀測(cè)值概率劃分的馬爾科夫狀態(tài)選取方法。
　　對(duì)于圖像變換,文章結(jié)合小波變換的原理和特性分析了其適用于拼接檢測(cè)的原因,并通過實(shí)驗(yàn)說明處于不同空間域和頻率域小波子帶所攜帶拼接信息的不同,證實(shí)了高階子帶適合提取拼接信息的結(jié)論。對(duì)于馬爾科夫模型,本文首先介紹了傳統(tǒng)方法通過對(duì)系數(shù)進(jìn)行取整和閾值化處理來實(shí)現(xiàn)馬爾科夫狀態(tài)選取的不足,然后通過擬合系數(shù)分布的函數(shù)模型計(jì)算觀測(cè)值概率,并根據(jù)概率劃分將系數(shù)映射為馬爾