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一种基于样本图像修复的有效伪造检测算法
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文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-03-31
详细说明：作为一种流行的图像处理技术，可以通过没有任何明显痕迹的图像修复来实现对象去除，这给被动图像取证带来了巨大挑战。 现有的检测方法利用完全搜索来进行块匹配，从而导致较高的计算复杂度。 本文提出了一种有效的伪造检测算法，该算法通过基于示例的修补来去除对象，该算法集成了中心像素映射（CPM），最大零连接组件标记（GZCL）和片段拼接检测（FSD）。 CPM通过有效地将那些具有相似哈希值的块进行匹配，然后找到可疑对，从而加快了可疑块搜索的速度。 为了提高检测精度，GZCL用于标记可疑块对中的篡改像素。 FSD被采用来将篡改区域与最佳匹配区域区分开来。 实验结果表明，该算法可减少多达90％的处理时间，并能在不同类型的物体去除图像下保持85％以上的检测精度。
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