Multiple Fusion Strategies in Localization of Local Deformation Tampering
Multiple Fusion Strategies in Localization of Local Deformation Tampering
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局部变形篡改定位中的多种融合策略
DOI：
10.4018/ijdcf.2021030107
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发表时间：
2021-03
影响因子：
0.7
通讯作者：
Yiping Cui
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yongzhen Ke;Yiping Cui
篡改图像可能涉及犯罪领域，也会给公众带来错误的价值观等问题。图像局部变形是最常见的图像篡改方法之一，它改变了图像的原始纹理特征和像素之间的相关性。提出了基于一阶差分图像及其纹理特征的多重融合策略来定位局部变形图像中的篡改点。首先，提取一个颜色通道上具有重叠块的纹理特征，并将其输入模糊c均值聚类方法生成篡改概率图（TPM），然后在第一次融合中融合多个不同块大小的篡改概率图。其次，在第二次和第三次融合中分别融合具有不同颜色通道和不同纹理特征的不同TPMs；实验结果表明，该方法可以准确地检测出图像局部变形的位置。
Tampering with images may involve the field of crime and also bring problems such as incorrect values to the public. Image local deformation is one of the most common image tampering methods, where the original texture features and the correlation between the pixels of an image are changed. Multiple fusion strategies based on first-order difference images and their texture feature is proposed to locate the tamper in local deformation image. Firstly, texture features using overlapping blocks on one color channel are extracted and fed into fuzzy c-means clustering method to generate a tamper probability map (TPM), and then several TPMs with different block sizes are fused in the first fusion. Secondly, different TPMs with different color channels and different texture features are respectively fused in the second and third fusion. The experimental results show that the proposed method can accurately detect the location of the local deformation of an image.
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DOI：
10.1109/eurocon.2013.6625188
发表时间：
2013-07
期刊：
Eurocon 2013
影响因子：
--
作者：
Muhammad Ghulam;Muneer Al-hammadi;M. Hussain;Anwar M. Mirza;G. Bebis
通讯作者：
Muhammad Ghulam;Muneer Al-hammadi;M. Hussain;Anwar M. Mirza;G. Bebis
影响因子：
1
作者：
M. Hwang;Sung min Kim;Donghwan Har
通讯作者：
M. Hwang;Sung min Kim;Donghwan Har
DOI：
--
发表时间：
2005
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Yi Li;L. Shapiro
通讯作者：
Yi Li;L. Shapiro
影响因子：
4.4
作者：
Li, Weihai;Yuan, Yuan;Yu, Nenghai
通讯作者：
Yu, Nenghai
DOI：
--
发表时间：
--
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Babak Mahdian;S. Saic
通讯作者：
Babak Mahdian;S. Saic