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公开(公告)号:CN113034628A
公开(公告)日:2021-06-25
申请号:CN202110472805.6
申请日:2021-04-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于四元数卷积神经网络的彩色图像JPEG2000重压缩检测方法,针对二次压缩引入JPEG2000造成的混合重压缩问题,通过四元数卷积神经网络模型自动提取图像中的特征,充分利用彩色图像的颜色信息,捕捉经历不同压缩历史对图像中引入的像素值本身的变化,从而对混合重压缩问题进行检测,该方法包括以下步骤:输入图像、图像升维、特征提取、特征转换、结果分析。本发明适用范围广,能够检测现在无法解决的JPEG2000的混合重压缩问题,同时在JPEG重压缩检测问题上也有不错的表现;本发明算法的健壮性较好,在两种重压缩检测问题上的迁移性优于现有算法。
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公开(公告)号:CN113034628B
公开(公告)日:2023-09-26
申请号:CN202110472805.6
申请日:2021-04-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T9/00 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于四元数卷积神经网络的彩色图像JPEG2000重压缩检测方法,针对二次压缩引入JPEG2000造成的混合重压缩问题,通过四元数卷积神经网络模型自动提取图像中的特征,充分利用彩色图像的颜色信息,捕捉经历不同压缩历史对图像中引入的像素值本身的变化,从而对混合重压缩问题进行检测,该方法包括以下步骤:输入图像、图像升维、特征提取、特征转换、结果分析。本发明适用范围广,能够检测现在无法解决的JPEG2000的混合重压缩问题,同时在JPEG重压缩检测问题上也有不错的表现;本发明算法的健壮性较好,在两种重压缩检测问题上的迁移性优于现有算法。
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