作者：黄维隽 王士林拼接图像检测马尔科夫过程分块离散余弦变换最大互信息量
摘要：文中主要针对拼接图像篡改检测,提出了一种基于优化马尔科夫特征的盲检测算法.该算法在传统马尔科夫特征的基础上,研究了不同相邻BDCT系数对的关联性对于拼接图像的检测能力,进而设计了一种基于互信息量最大化的加权BDCT系数转移概率特征;同时,通过对所有BDCT系数对进行预分组,降低了算法的计算量以及最终的特征维度.最后,采用支持向量机（SVM）作为分类器,在哥伦比亚大学提供的标准图像拼接库上完成测试,取得了较高的平均检测准确率（91.2％）,优于现有的代表性方法.
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