吉林大学学报(工学版) ›› 2010, Vol. 40 ›› Issue (06): 1673-1677.

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基于光源方向不一致性的局部光源图像盲鉴别方法

吕颖达1,申铉京1,苗健2,王丹3,陈海鹏1   

  1. 1.吉林大学 计算机科学与技术学院, |长春 |130012;2.长春市政府采购中心,长春 130011;3.吉林大学 工程仿生教育部重点实验室,长春 130022
  • 收稿日期:2009-03-02 出版日期:2010-11-01 发布日期:2010-11-01
  • 通讯作者: 陈海鹏(1958-),男,讲师,博士.研究方向:图像处理与模式识别.E-mail:chenhp@jlu.edu.cn E-mail:chenhp@jlu.edu.cn
  • 作者简介:吕颖达(1983-),女,博士研究生.研究方向:图像处理与模式识别.E-mail:lvyingda1983@163.com
  • 基金资助:

    吉林省科技发展计划项目(20080317)

Blind identification for light source images based on inconsistency in light source direction

LV Ying-da1, SHEN Xuan-jing1,MIAO Jian2,WANG Dan3,CHEN Hai-peng1   

  1. 1.College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China;2.Changchun Municipal Government Procurement Center,Changchun 130011,China;3.Key Laboratory of Bionic Engineering, Ministry of Education,Jilin University,Changchun 130022,China
  • Received:2009-03-02 Online:2010-11-01 Published:2010-11-01

摘要:

针对在局部光源照射下生成的图像,提出一种新的数字图像盲鉴别方法。根据测量强度与计算强度间的误差函数和局部光源模式的规范项来计算图像中场景的光源方向,从而判断图像的真伪。经过对实验图像库中的486幅图像进行检测,算法的正检率达到了77.16%,最小误差和最大误差分别为0.2°和1.0°。

关键词: 计算机应用, 信息处理技术, 图像篡改, 局部光源, 光源方向, 盲鉴别, 图像真伪

Abstract:

A new blind identification method is proposed for digital images generated under the irradiation of local light source. The direction of light source is calculated in accordance with the error function between measured intensity and calculated intensity, as well as the regularization term suitable for local light source model. The direction of the light source is taken as the criterion to determine the authenticity. 486 photos in the database of experiment images are tested, among which the rate of correct detection reaches up to 77.16%, and the minimum and maximum errors are 0.2° and 1.0° respectively.

Key words: computer application, information processing technology, digital forgeries, local light source, light source direction, blind identification, image authenticity

中图分类号: 

  • TP391
[1] 刘富,宗宇轩,康冰,张益萌,林彩霞,赵宏伟. 基于优化纹理特征的手背静脉识别系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1844-1850.
[2] 王利民,刘洋,孙铭会,李美慧. 基于Markov blanket的无约束型K阶贝叶斯集成分类模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1851-1858.
[3] 金顺福,王宝帅,郝闪闪,贾晓光,霍占强. 基于备用虚拟机同步休眠的云数据中心节能策略及性能[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1859-1866.
[4] 赵东,孙明玉,朱金龙,于繁华,刘光洁,陈慧灵. 结合粒子群和单纯形的改进飞蛾优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1867-1872.
[5] 苏寒松,代志涛,刘高华,张倩芳. 结合吸收Markov链和流行排序的显著性区域检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1887-1894.
[6] 刘恩泽,吴文福. 基于机器视觉的农作物表面多特征决策融合病变判断算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1873-1878.
[7] 徐岩,孙美双. 基于卷积神经网络的水下图像增强方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1895-1903.
[8] 李居朋,张祖成,李墨羽,缪德芳. 基于Kalman滤波的电容屏触控轨迹平滑算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1910-1916.
[9] 黄勇,杨德运,乔赛,慕振国. 高分辨合成孔径雷达图像的耦合传统恒虚警目标检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1904-1909.
[10] 应欢,刘松华,唐博文,韩丽芳,周亮. 基于自适应释放策略的低开销确定性重放方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1917-1924.
[11] 陆智俊,钟超,吴敬玉. 星载合成孔径雷达图像小特征的准确分割方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1925-1930.
[12] 刘仲民,王阳,李战明,胡文瑾. 基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1931-1937.
[13] 单泽彪,刘小松,史红伟,王春阳,石要武. 动态压缩感知波达方向跟踪算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1938-1944.
[14] 欧阳丹彤, 范琪. 子句级别语境感知的开放信息抽取方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1563-1570.
[15] 刘富, 兰旭腾, 侯涛, 康冰, 刘云, 林彩霞. 基于优化k-mer频率的宏基因组聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1593-1599.
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