Отрывок: То есть при помощи полученных значений критерия можно определить карту вероятностей присутствия CFA-артефактов. Для этого используется EM- алгоритм [13]. Пусть существуют две гипотезы: – M1 – CFA-артефакты присутствуют; – M2 – CFA-артефакты отсутствуют. Обнаружение встраиваний на изображениях путем анализа артефактов…...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Варламова, А.А. | - |
dc.contributor.author | Кузнецов, А.В. | - |
dc.date.accessioned | 2018-01-30 13:54:58 | - |
dc.date.available | 2018-01-30 13:54:58 | - |
dc.date.issued | 2017-12 | - |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20180116\66885 | ru |
dc.identifier.citation | Варламова, А.А. Обнаружение встраиваний на изображениях путем анализа артефактов, обусловленных параметрами сенсора регистрирующего устройства / А.А. Варламова, А.В. Кузнецов // Компьютерная оптика. – 2017. – Т. 41, № 6. – С. 920-930. | ru |
dc.identifier.uri | https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-2017-41-6-920-930 | - |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Obnaruzhenie-vstraivanii-na-izobrazheniyah-putem-analiza-artefaktov-obuslovlennyh-parametrami-sensora-registriruushego-ustroistva-66885 | - |
dc.description.abstract | Встраивание в изображение областей, скопированных из другого изображения, является одним из часто осуществляемых видов подделки изображений. Данная статья посвящена исследованию одного из методов их обнаружения, работа которого основана на анализе артефактов, обусловленных параметрами сенсора регистрирующего устройства, при помощи которого было получено изображение. Для проверки подлинности изображение разбивается на блоки, для каждого из которых вычисляется критерий, определяющий вероятность наличия/отсутствия на нем артефактов и, как следствие, вероятность того, является ли блок встроенным. В экспериментальной части работы проводится анализ точности обнаружения встроенных областей, а также исследование устойчивости метода к различным видам искажений: аддитивному гауссовскому шуму, сжатию JPEG и линейному контрастированию. Результаты экспериментов показали, что метод позволяет обнаруживать встроенные области различной природы, формы и размера, а также обладает устойчивостью к аддитивному гауссовскому шуму и линейному контрастированию для заданного диапазона параметров, но не устойчив к сжатию JPEG. Отличительной особенностью метода является возможность выявления встроенных областей с минимальным размером 2×2. | ru |
dc.description.sponsorship | Работа выполнена при частичной финансовой поддержке гранта РФФИ № 16-37-00056. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.publisher | Самарский университет | ru |
dc.relation.ispartofseries | 41;6 | - |
dc.subject | искажение изображения | ru |
dc.subject | массив цветных фильтров | ru |
dc.subject | фильтр Байера | ru |
dc.subject | интерполяция | ru |
dc.subject | артефакт | ru |
dc.subject | карта вероятностей искажения | ru |
dc.title | Обнаружение встраиваний на изображениях путем анализа артефактов, обусловленных параметрами сенсора регистрирующего устройства | ru |
dc.title.alternative | Image splicing localization based on CFA-artifacts analysis | ru |
dc.type | Article | ru |
dc.textpart | То есть при помощи полученных значений критерия можно определить карту вероятностей присутствия CFA-артефактов. Для этого используется EM- алгоритм [13]. Пусть существуют две гипотезы: – M1 – CFA-артефакты присутствуют; – M2 – CFA-артефакты отсутствуют. Обнаружение встраиваний на изображениях путем анализа артефактов…... | - |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
410618.pdf | Основная статья | 608.22 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.