Splicing Image Forgery Detection and Localization Based on Color Edge Inconsistency using Statistical Dispersion Measures
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 34، شماره: 2
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 312
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-34-2_016
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1400
چکیده مقاله:
Nowadays, due to the availability of low-cost and high-resolution digital cameras, and the rapid growth of user-friendly and advanced digital image processing tools, challenges for ensuring authenticity of digital images have been raised. Therefore, development of reliable image authenticity verification techniques has high importance in digital life. In this paper, we proposed a blind image splicing detection method based on color distribution in the neighborhood of edge pixels. First, we extracted edge pixels using contourlet transform. Then, to accurately distinguish the authentic edges from tampered ones, Interquartile Range (IQR) criteria are utilized to illustrate the distribution of Cr and Cr histograms of the spliced boundaries in YCbCr color space. Finally, a segmentation method is used to improve the localization performance and to reduce especially the computational time. The effectiveness of the method has been demonstrated by our experimental results obtained using the Columbia Image Splicing Detection Evaluation (CISED) dataset in terms of specificity and accuracy. It is observed that the proposed method outperforms some state-of-the-art methods. The detection accuracy is approximately ۹۷ with ۱۰۰% specificity.
کلیدواژه ها:
Splicing detection ، Interquartile range (IQR) criterion ، Contourlet Transform ، Image chroma ، Image Segmentation
نویسندگان
M. Habibi
Faculty of Computer Engineering, Payame Noor University of birjand, Birjand, Iran
H. Hassanpour
Faculty of Computer Engineering and IT, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :