针对当前图像伪造检测准确率低、适应性弱等问题,提出支持向量机耦合多分辨率韦伯局部描述符(WLD-multiresolution Weber local descriptor)的图像伪造检测技术。将图像转换为YCrCb模型,以亮度和色度的形式保存图像,利用人眼对色度的敏感性弱于亮度的特点,根据色度分量提取图像特征;根据当前像素的差分激励和梯度方向,构造WLD计算模型,判断图像的灰度值变化和纹理变化信息;分析优化WLD参数,采用像素点的差分激励和梯度方向在不同分辨率下形成WLD直方图;引入支持向量机(SVM)分类算法对提取的伪造图像进行分类学习。在大量图像数据库进行伪造检测的实验结果表明,多分辨率WLD相对单分辨率WLD具有更好的检测效果,在拼接伪造图像和复制-移动伪造图像的检测中,多分辨率WLD都有较好的检测性能。
