基于PPFFT和DCT系数的邻近联合概率密度的重采样检测

摘要 重采样是图像篡改操作的方法之一．JPEG图像经过重采样之后，DCT系数与邻近的系数之间会发生变化，因此利用多变量广义高斯分布模型来逼近DCT系数的概率分布，根据不同重采样图像的DCT系数邻近联合概率密度分布的不同从而将其作为重采样检测的首选特征，然而仅采用DCT系数邻近联合概率特征易受到图像纹理的影响从而降低重采样的检测率．而PseudoPolar分数傅立叶变换是将DCT系数所在的笛卡尔坐标系映射到pseudopolar坐标，不同的重采样操作对其进行分数傅里叶变换会产生不同的纹理，所以提取其光滑度作为DCT系数特征的补充．最后，利用SVM对两类特征进行训练以及检测，实验结果表明，对于缩放因子大于1以及旋转角度较大的重采样图像有较高的检测率以及较强的鲁棒性