[发明专利]一种基于CFA插值特性的数字图像真伪鉴别方法

摘要

本发明公开了一种基于CFA插值特性的数字图像真伪鉴别方法，具体步骤是：首先，根据插值图像与理想全色图像的频谱差异，分块提取频谱变化和色度失真特征以反映CFA插值特性。其次，计算重插值前后的插值特性变化作为取证特征。最后，使用支持向量机分类，根据相邻块间取证特征的不一致鉴别图像真伪。与现有技术相比，本发明能够有效抵抗JPEG图像压缩、图像内容和成像设备变化的影响，提高鲁棒性。

主权项

1.一种基于CFA插值特性的数字图像真伪鉴别方法，其特征在于，具体步骤如下：1)将待测图像I分为m×n个相同大小的图像块，其中，第i行第j列的图像块记为Ii,j，i∈(1,m)，j∈(1,n)，i,j,m,n为整数；2)对图像块Ii,j提取通道间频谱差能量特征Ui,j和色度失真特征Vi,j，得到图像块特征Fi,j＝{Ui,j,Vi,j}；3)采用通道间插值算法对待测图像I进行CFA插值，对重插值图像重复上述步骤1)‑2)，得到块特征F′i,j；；4)计算重插值前后的图像块特征差异Di,j作为取证特征：Di,j＝|Fi,j‑F′i,j|    (4‑1)5)计算图像块Ii,j和相邻图像块之间的相关系数集合P：P＝{Corr(Di,j,Di+g,j+h)|i∈(1,m)，j∈(1,n)，g,h∈[‑1,1]，g,h∈Z}    (5‑1)取P中的最大值、均值和中值，组成图像的块间一致性特征向量Y；6)使用训练过的SVM分类器对特征向量Y进行分类，实现图像篡改检测，鉴别待检测图像的真伪。