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Forensic detection of image manipulation using the Zernike moments and pixel-pair histogram

机译：使用Zernike矩和像素对直方图对图像处理进行法医检测

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Integrity verification or forgery detection of an image is a difficult procedure, since the forgeries use various transformations to create an altered image. Pixel mapping transforms, such as contrast enhancement, histogram equalisation, gamma correction and so on, are the most popular methods to improve the objective property of an altered image. In addition, fabricators add Gaussian noise to the altered image in order to remove the statistical traces produced because of pixel mapping transforms. A new method is introduced to detect and classify four various categories including original, contrast modified, histogram-equalised and noisy images. In the proposed method, the absolute value of the first 36 Zernike moments of the pixel-pair histogram and its binary form for each image in the polar coordinates are calculated, and then those features that yield the maximum between-class separation, are selected. Some other features obtained from Fourier transform are also utilised for more separation. Finally, support vector machine classifier is used to classify the input image into four categories. The experimental results show that the proposed method achieves high classification rate and considerably outperforms the previously presented methods.
机译：图像的完整性验证或伪造检测是一个困难的过程，因为伪造使用各种变换来创建更改的图像。像素映射变换（例如对比度增强，直方图均衡，伽玛校正等）是提高更改图像的客观属性的最流行方法。另外，制造商将高斯噪声添加到更改后的图像中，以消除由于像素映射变换而产生的统计迹线。引入了一种新方法来检测和分类四个不同的类别，包括原始图像，对比度修改图像，直方图均衡图像和噪点图像。在提出的方法中，针对极坐标中的每个图像，计算像素对直方图的前36个Zernike矩的绝对值及其二进制形式，然后选择产生最大类间间隔的那些特征。从傅立叶变换获得的其他一些特征也用于更多分离。最后，使用支持向量机分类器将输入图像分类为四个类别。实验结果表明，该方法具有较高的分类率，并且明显优于以前提出的方法。

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    《Image Processing, IET》 |2013年第9期|817-828|共12页
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