基于统计特征的图像直方图均衡化检测方法

摘要：

直方图均衡化作为图像对比度增强技术之一,在图像恶意篡改过程中经常被作为隐藏被篡改图像强度变化的手段.本文利用图像直方图和其累积分布函数曲线,提取直方图均衡化的痕迹特征,实现直方图均衡化篡改检测.本文提出的方法首先利用图像直方图累积分布函数的变化趋势自适应地选择提取特征的灰度范围,然后在该范围内分别提取累积分布函数与恒等函数的相似度和直方图的零值间隙数量作为分类特征,最后利用K最邻近(K-Nearest Neighbor,简称KNN)分类算法进行分类.实验结果表明,本文方法不仅适用于检测常规直方图均衡化操作,对小分辨率图像的直方图均衡化操作和均衡化图像经过压缩后处理情况都具有较强的鲁棒性,并且可以区分直方图均衡化和其他类型对比度增强操作.

关键词：直方图均衡化检测、统计特征、累积分布函数、K最邻近分类

所属期刊栏目：44

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：本课题得到国家自然科学基金;国家重点研发计划;重庆市基础与前沿项目;重庆市教委科学技术研究项目

在线出版日期：2021-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：292-303