基于大数据的圆对称扩频数字图像篡改盲检测

摘要：

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.

关键词：大数据、圆对称扩频数字图像、篡改盲检测

所属期刊栏目：39

分类号：TP367(计算技术、计算机技术)

资助基金：西安理工大学教学研究项目xjy1864

在线出版日期：2022-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：419-422,427