研究目的
提出一种算法，用于识别多光谱图像中被篡改位置的相关性缺失，从而帮助判定该多光谱图像的真实性。
研究成果
该研究通过识别去马赛克处理引入的像素相关性异常，证明了期望最大化算法在检测单传感器多光谱图像篡改方面的有效性。该方法适用于多种去马赛克技术，并强调了多光谱滤光片阵列（MSFA）在降低成本及检测多光谱图像操纵中的重要性。
研究不足
该算法的准确性随伪造部分的大小而提升，需要至少7%的图像被伪造才能达到80%的准确率。它适用于任意波段数量的图像，但受其出现概率的限制。
[智能系统与计算进展] 问题求解的软计算 第816卷（SocProS 2017，第1卷）|| 单传感器多光谱图像中的图像伪造检测
DOI：10.1007/978-981-13-1592-3_67
出版年份：2019
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
随着数字技术的进步，多光谱图像因其能感知肉眼不可见事物的特性，在法医学、遥感等领域得到应用。这类图像可用于获取地形、土地覆盖的更多信息，在法医学中还能检测可见光波段不可见的血迹等痕迹。但新型照片编辑软件可轻易篡改多光谱图像而不留明显痕迹，同时会破坏不同波段间的固有相关性。最新数字相机采用单传感器配合多光谱滤光片阵列（MSFA）技术，通过插值算法生成其他位置数据，从而重建波段间关联。本文提出一种算法，能识别多光谱图像篡改区域的相关性缺失，进而验证图像真实性。我们以最常见的基于二叉树边缘传感（BTES）的去马赛克算法插值图像为例，展示了该方法对不同篡改区域尺寸的检测效能。
作者：
Mridul Gupta，Puneet Goyal
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