基于DCT域隐写分析和游程特征融合的图像拼接检测算法的任务书.docx

基于DCT域隐写分析和游程特征融合的图像拼接检测算法的任务书
任务书
一、任务背景
图像拼接技术是近年来发展迅速的一种图像处理技术。在图像拼接过程中，为了达到最佳的拼接效果，可能需要对拼接后的图像进行一些特殊的处理。这些处理可能会包含对某些图像区域进行广域处理的步骤，以便使不同区域间的差异最小化。同时，为了隐藏拼接迹象，还会尝试对拼接后的图像进行加密和隐写，这种做法也会给图像拼接检测带来一定的难度。
基于此，本次任务需要将DCT域隐写分析和游程特征融合技术相结合，提出一种有效的图像拼接检测算法。
二、任务描述
1.收集图像数据
本次任务需要收集近年来较为常见的图像拼接样本，涵盖多种拼接方法、拼接区域和拼接迹象。要求数据量不少于1000张。
2.实现DCT域隐写分析和游程特征提取算法
本任务需要为图像拼接检测提供两种特征提取方法：DCT域隐写分析和游程特征。其中，DCT域隐写分析是基于图像隐写技术中的嵌入和提取操作，通过对DCT系数进行分析，提取图像中嵌入的信息。游程特征则是衡量图像像素值变化程度的一种评价指标，它可以用于描述图像拼接后的缝隙和图像区域的不同。
3.提出图像拼接检测算法
将提取的DCT域隐写分析和游程特征进行融合，建立一个综合评估模型，以检测图像中的拼接迹象。具体来说，对收集到的各种样本进行分类，构建一个能够区分正常图像和拼接图像的分类器。分类器可以采用SVM、朴素贝叶斯等机器学习算法进行训练和优化，达到最佳的拼接检测效果。最后，通过对训练好的模型的应用，对新的数据进行检测和识别，并输出检测结果。
三、要求与评估
1.模型准确性
要求算法能够准确地检测到图像中的拼接迹象，将所有拼接图像正确地识别为异常数据，并能够排除正常的图像数据。
2.计算速度
本次任务的算法不仅需要高准确性，还需要保证较快的计算速度。要求算法进行拼接检测的速度不超过3秒。
3.综合评估指标
本次任务的综合评估指标为F1值。F1值是衡量算法精确度和召回率的综合指标，该值越高，算法的性能越好。
四、完成时间
完成时间为1个月，从任务接受之日开始计算。
五、参考文献
1.徐斌,王将,邓涛.基于游程特征和DCT系数统计的拼接图像检测[J].计算机应用研究,2017,34(7):2127-2130.
2.V.K.Mago,M.Agarwal,andS.K.Vasistha,“Anovelmethodfordetectingseamcarvingandsplicing,”inProceedingsofthe2014InternationalConferenceonInformationandCommunicationTechnologyforCompetitiveStrategies(ICTCS'14),pp.449–456,ACM,Udaipur,India,November2014.
3.G.N.Kong,C.H.Xia,andM.Li,“SplicingdetectionbasedondoublequantizationfeatureandBPneuralnetwork,”inProceedingsofthe2017InternationalConferenceonAudio,LanguageandImageProcessing(ICALIP'17),pp.181–184,IEEE,Shanghai,China,October2017.