基于图像残差频域分析的简单全局中值滤波取证

复杂的图像伪造推动了数字图像取证作为一个活跃的研究领域。在这个领域，许多研究人员针对中值滤波取证的问题进行了研究。现有的中值滤波检测器在无损模式和高质量因子的压缩模式下足以对中值滤波图像进行分类。尽管如此，该领域仍缺乏健壮的方法来检测低质量因子压缩的低分辨率图像中的中值滤波。在本文中，提出了一组新特征（四个特征维度），基于原始图像和中值滤波图像的中值滤波残差（MFRs）频率内容的一阶统计数据。所提出的特征集在特征维度和对所有质量因子低分辨率图像的检测结果方面，优于基于手工特征的最新检测器。此外，结果揭示了所提方法相较于基于深度学习的中值滤波检测器的有效性。全面的结果展示了所提检测器在检测中值滤波方面的有效性，相较于其他类似操作。此外，在跨数据库图像上的泛化能力测试支持了在四个不同数据库上的交叉验证结果。因此，我们提出的检测器在很大程度上满足了该领域当前的挑战。