Gaussian low-pass filtering is a co

Gaussian low-pass filtering is a common post-process operation which is exploited to blur and conceal these discontinuities at the border of tampered objects introduced by copy & paste operation, making the tampered image more realistic. In this paper, a novel approach for detecting Gaussian low-pass filtering in digital images is proposed based on the frequency residual function which presents different attribute in median-high frequency domain between the original image and the filtered image. A Gaussian low-pass filter bank is utilized to obtain a series of frequency residual functions and a bandwidth feature vector is proposed to identify the filtered image with the Support Vector Machine (SVM). Excellent experimental results verify the effectiveness of our proposed approach.Gaussian low-pass filtering is a common post-process operation which is exploited to blur and conceal these discontinuities at the border of tampered objects introduced by copy & paste operation, making the tampered image more realistic. In this paper, a novel approach for detecting Gaussian low-pass filtering in digital images is proposed based on the frequency residual function which presents different attribute in median-high frequency domain between the original image and the filtered image. A Gaussian low-pass filter bank is utilized to obtain a series of frequency residual functions and a bandwidth feature vector is proposed to identify the filtered image with the Support Vector Machine (SVM). Excellent experimental results verify the effectiveness of our proposed approach.

結果 (繁體中文) 1:

高斯低通濾波是被利用來模糊，並在通過複製和篡改引入對象的邊界隱藏這些不連續粘貼操作，使得篡改圖像更逼真的共同後處理操作。在本文中，用於檢測的高斯低通數字圖像中的濾波的新方法是基於頻率的殘餘功能呈現在原始圖像和經濾波的圖像之間中值的高頻域不同的屬性提出。是高斯低通濾波器組被利用以獲得一系列的頻率殘留功能和提出了一種帶寬特徵向量與所述支持向量機（SVM）以識別過濾的圖像。優秀的實驗結果驗證了我們提出的方法的有效性。高斯低通濾波是被利用來模糊，並在通過複製和篡改引入對象的邊界隱藏這些不連續粘貼操作，使得篡改圖像更逼真的共同後處理操作。在本文中，用於檢測的高斯低通數字圖像中的濾波的新方法是基於頻率的殘餘功能呈現在原始圖像和經濾波的圖像之間中值的高頻域不同的屬性提出。是高斯低通濾波器組被利用以獲得一系列的頻率殘留功能和提出了一種帶寬特徵向量與所述支持向量機（SVM）以識別過濾的圖像。優秀的實驗結果驗證了我們提出的方法的有效性。

結果 (繁體中文) 2:

高斯低通濾波是一種常見的後處理操作，它利用它模糊和隱藏通過複製和粘貼操作引入的被篡改物件的邊界上的這些不連續性，使被篡改的圖像更加逼真。本文基於原始圖像與濾波圖像之間中頻域中呈現不同屬性的頻率殘餘函數，提出了一種檢測數位影像中高斯低通濾波的新方法。利用高斯低通濾波器庫獲得一系列頻率剩餘函數，並提出頻寬特徵向量，用支援向量機（SVM）識別濾波圖像。優秀的實驗結果驗證了我們提出的方法的有效性。高斯低通濾波是一種常見的後處理操作，它利用它模糊和隱藏通過複製和粘貼操作引入的被篡改物件的邊界上的這些不連續性，使被篡改的圖像更加逼真。本文基於原始圖像與濾波圖像之間中頻域中呈現不同屬性的頻率殘餘函數，提出了一種檢測數位影像中高斯低通濾波的新方法。利用高斯低通濾波器庫獲得一系列頻率剩餘函數，並提出頻寬特徵向量，用支援向量機（SVM）識別濾波圖像。優秀的實驗結果驗證了我們提出的方法的有效性。

結果 (繁體中文) 3:

高斯低通濾波（Gaussian low-pass filtering，Gaussian low-pass filtering，Gaussian low-pass filtering，Gaussian low-pass filtering，Gaussian low-pass filtering，Gaussian low-pass filtering）是一種常用的後。本文提出了一種新的基於頻率殘差函數的數位圖像高斯低通濾波檢測方法，該方法在中高頻域表現出原始影像與濾波影像的不同内容。利用高斯低通濾波器組獲得一系列的頻率殘差函數，利用支持向量機（SVM）的頻寬特徵向量對濾波後的影像進行識別。實驗結果證明了該方法的有效性，高斯低通濾波是一種常用的後處理方法，它利用複製粘貼操作在被篡改對象的邊界上模糊和隱藏這些不連續性，使被篡改的影像更加逼真。本文提出了一種新的基於頻率殘差函數的數位圖像高斯低通濾波檢測方法，該方法在中高頻域表現出原始影像與濾波影像的不同内容。利用高斯低通濾波器組獲得一系列的頻率殘差函數，利用支持向量機（SVM）的頻寬特徵向量對濾波後的影像進行識別。優良的實驗結果驗證了我們提出的方法的有效性。