圖像,作為傳遞信息的一種載體,隨著科技的發(fā)展得到了越來越廣泛的傳播與應用。圖像承載著傳遞信息的功能,與此同時也會被惡意篡改者篡改其所攜帶的內容,使得篡改者能夠達到自己的目的。圖像取證就是在這一背景下誕生的用于檢測圖像是否經過篡改的技術。中值濾波作為一種平滑去噪技術,因為其良好的邊緣保持特性得到了廣泛的應用,但同時也常常被篡改者用于掩蓋因修改圖像內容的操作,如拼接剪貼,而引起的邊緣變化所留下的痕跡。因此,對于圖像中值濾波檢測的研究變得愈發(fā)重要。本文使用卷積神經網絡技術針對彩色圖像中值濾波取證進行研究,主要研究內容如下:（1）針對傳統(tǒng)方法進行中值濾波取證時忽略彩色圖像通道間相關性的問題,以四元數(shù)離散余弦變換（QDCT）為理論基礎,提出一種基于QDCT的彩色圖像取證方案。通過分析比較QDCT幅值幅角矩陣的優(yōu)缺點,并結合卷積神經網絡的結構特點,對比常規(guī)卷積神經網絡對彩色圖像中值濾波取證的效果得到了檢測準確率的提升。（2）針對上述方案需要將四元數(shù)表示的彩色圖像變換到實數(shù)域的問題,以四元數(shù)卷積為理論基礎,將常規(guī)卷積神經網絡的各組成部分擴展至四元數(shù)域,提出一種基于四元數(shù)卷積神經網絡的彩色圖像取證方案... 

【文章來源】：南京信息工程大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：49 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

美國總統(tǒng)大選圖像篡改事件數(shù)字圖像取證[1]

第二章 四元數(shù)及相關知識 S 0，V 1，H 無定義，代表白色。在圓錐頂面的圓周上的顏色。從頂面中心點到原點連線的縱軸代表亮度漸暗的灰色，在灰色點處， ， 無定義。了繪畫中配色的方法，改變某種純色的色濃和色深從而獲得純色中加入白色以改變色濃，加入黑色以改變色深，同時加入可獲得各種不同的色調。HSV 對用戶來說是一種直觀的顏色具中應用比較廣泛，如 Adobe Photoshop 等，直接使用 HSV 線混合運算、光強運算等,所以它不適合使用在光照模型中。

( , )agnitude, Phi, Theta, Pside = √ + + + Magnitudeiin Magnitude Doagnitudei= 0 thenPhii= Thetai= Psii= 0e :Phii= atan(2(cd+ad),a2-b2+c2-d2)/2Thetai= atan(2(bd+ac),a2+b2-c2-d2)/2Psii= arcsin(2(ad-bc))/2d If個幅值矩陣和三個幅角矩陣，都由 M×N 個實數(shù)組成續(xù)處理中的計算復雜度。圖 3.2 顯示了本章方案的結


本文編號：3365371