基于Contourlet变换的计算机生成图像鉴别新方法

摘要：

　　针对自然图像和计算机生成图像的鉴别问题，研究了两类图像由于不同生成机理而形成的本质差异性，提出一种基于Contourlet变换的检测方法。首先在HSV颜色空间计算预测误差图像，在此基础上进行Contourlet变换，提取图像四级子带32个方向信号的统计量，并将其作为分类特征，结合SVM分类器判别分析，实现两类图像的正确分类。实验结果表明，该算法能够充分体现两类图像在图像边缘细节的不同，与已有算法相比具有更高的识别率。实验同时比较了不同颜色空间和不同层次子带的识别率，有力地佐证了前期的理论研究。

关键词： Contourlet变换 图像取证 判别分析 计算机生成图像 分类特征

作者: 樊少菁 王让定 郭克

作者单位: 宁波大学信息科学与工程学院,宁波 315211 宁波工程学院电子与信息工程学院,宁波 315016 宁波大学信息科学与工程学院,宁波 315211

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十届全国信息隐藏暨多媒体信息安全学术大会CIHW2012

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 176-179

在线出版日期: 2012-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）