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[發明專利]一種網格非對齊雙重JPEG壓縮的檢測方法和裝置有效

專利信息
申請號: 201310330269.1 申請日: 2013-07-31
公開(公告)號: CN103413336A 公開(公告)日: 2013-11-27
發明(設計)人: 王軍龍;楊建權;朱國普;黃曉霞 申請(專利權)人: 中國科學院深圳先進技術研究院
主分類號: G06T9/00 分類號: G06T9/00;G06T5/40;G06K9/62
代理公司: 深圳中一專利商標事務所 44237 代理人: 張全文
地址: 518055 廣東省深圳*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 網格 對齊 雙重 jpeg 壓縮 檢測 方法 裝置
【權利要求書】:

1.一種網格非對齊雙重JPEG壓縮的檢測方法,其特征在于,所述方法包括:

獲取待檢測JPEG圖像I的量化表QT;

獲取塊效應直方圖,包括:對待檢測JPEG圖像I進行解壓縮后得到像素矩陣M,分別計算所述像素矩陣M的8個原始橫向塊效應直方圖和8個原始縱向塊效應直方圖,以及對像素矩陣M進行行列剪裁后得到像素矩陣Mdel,對Mdel依次進行壓縮和解壓縮后得到解壓后的像素矩陣M’del,分別計算所述的解壓后的像素矩陣M’del的8個校準橫向塊效應直方圖和8個校準縱向塊效應直方圖;

取所述每個原始橫向塊效應直方圖和原始縱向塊效應直方圖前T項的值構成長度為2×8×T的原始特征向量FV,取所述每個校準橫向塊效應直方圖和校準縱向塊效應直方圖前T項的值構成長度為2×8×T的校準特征向量FVdel,求取所述原始特征向量FV與所述校準特征向量FVdel的差向量或所述差向量各項的絕對值,以所述差向量或所述差向量各項的絕對值構成所述待檢測JPEG圖像的最終特征向量FVfin

根據所述量化表QT,選擇與所述量化表QT對應的支持向量機分類器;

將所述最終特征向量FVfin輸入所述選擇的支持向量機分類器以判決所述待檢測JPEG圖像是否為網格非對齊雙重JPEG壓縮圖像。

2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述像素矩陣M為m×n階矩陣,所述m和n均為8的倍數;

所述分別計算像素矩陣M的8個原始橫向塊效應直方圖和8個原始縱向塊效應直方圖包括:

分別截取所述像素矩陣M的第1列至第n-2列、第2列至第n-1列和第3列至第n列得到矩陣A、B和C,分別截取所述像素矩陣M的第1行至第n-2行、第2行至第n-1行和第3行至第n行得到矩陣E、F和G;

計算矩陣Mr=︱A-2×B+C︱,Mc=︱E-2×F+G︱;

刪除所述矩陣Mr的最后6列獲得m×(n-8)階矩陣,刪除所述矩陣Mc的最后6行獲得(m-8)×n階矩陣;

將所述m×(n-8)階矩陣每隔8列分割成子矩陣,共可得到(n-8)/8個列分割子矩陣,將所述(m-8)×n階矩陣每隔8行分割成子矩陣,共可得到(m-8)/8個橫分割子矩陣;

將所述列分割子矩陣縱向依次排列獲得一個(m(n-8)/8)×8階矩陣M’r,將所述行分割子矩陣橫向依次排列獲得8×((m-8)n/8)階矩陣M’c

計算所述矩陣M’r每一列的歸一化直方圖得到8個縱向塊效應直方圖,計算所述矩陣M’c每一行的歸一化直方圖hck(t)=Σi=1(m-8)n/8δ(t-Mc(k,i)),]]>得到8個橫向塊效應直方圖,其中,Σthrk(t)=1,]]>所述k=1,2,…,8。

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