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.authorВарламова, А.А.-
dc.contributor.authorКузнецов, А.В.-
dc.date.accessioned2018-01-30 13:54:58-
dc.date.available2018-01-30 13:54:58-
dc.date.issued2017-12-
dc.identifierDspace\SGAU\20180116\66885ru
dc.identifier.citationВарламова, 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.urihttps://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-2017-41-6-920-930-
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Obnaruzhenie-vstraivanii-na-izobrazheniyah-putem-analiza-artefaktov-obuslovlennyh-parametrami-sensora-registriruushego-ustroistva-66885-
dc.description.abstractВстраивание 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.sponsorshipРабота выполнена при частичной финансовой поддержке гранта РФФИ № 16-37-00056.ru
dc.language.isorusru
dc.publisherСамарский университетru
dc.relation.ispartofseries41;6-
dc.subjectискажение изображенияru
dc.subjectмассив цветных фильтровru
dc.subjectфильтр Байераru
dc.subjectинтерполяцияru
dc.subjectартефактru
dc.subjectкарта вероятностей искаженияru
dc.titleОбнаружение встраиваний на изображениях путем анализа артефактов, обусловленных параметрами сенсора регистрирующего устройстваru
dc.title.alternativeImage splicing localization based on CFA-artifacts analysisru
dc.typeArticleru
dc.textpartТо 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.pdfОсновная статья608.22 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.