合成图像盲检测

资 源 简 介

合成图像盲检测

详 情 说 明

合成图像盲检测技术是一种用于识别和定位由多幅图像拼接而成的篡改图像的方法。其核心原理基于真实图像与合成图像在噪声特性上的本质差异：真实图像的噪声分布具有一致性，而合成图像由于来自不同来源的内容拼接，其噪声特性会出现不一致现象。

该方法采用均值奇异值分解结合字典学习的创新思路。首先对合成图像进行训练，获取能够表征其特性的稀疏表示字典。这个训练过程本质上是在学习合成图像的噪声特征模式。然后利用学习得到的字典对图像背景噪声进行去除处理，这一步骤能够有效保留图像的篡改痕迹。

检测阶段的关键在于分析去噪前后图像子块的相关系数变化。真实区域和篡改区域由于噪声特性不同，在去噪处理后会表现出明显的相关系数差异。通过这种差异的比对分析，可以准确定位图像中的篡改区域。这种方法不需要预先知道原始图像信息，实现了真正的盲检测。