基于Markov过程和Gabor滤波的图像重采样检测

摘要

图像重采样篡改检测算法是图像篡改取证的重要方法之一。本发明主要是利用Markov过程中的条件状态转移概率矩阵和Gabor滤波器中的纹理特征对图像进行检测。当图像经过重采样操作后相邻DCT系数之间的相关性会发生变化，而转移概率矩阵能够很好的描述DCT系数以及周围系数的变化，所以提取四个方向的转移概率矩阵作为Markov特征，然而当遇到不同复杂程度的纹理图像时算法的检测率会受到很大的波动，因此通过Gabor滤波器组对图像提取纹理特征，并对其进行二维离散傅里叶变换最终得到图像的纹理特征，最后利用SVM对两类特征进行训练和分类，本发明可以很好的检测缩放图像、旋转图像，且对旋转图像的检测具有一定的鲁棒性。