一种基于量化表估计的JPEG压缩检测方法与流程

文档序号:36927141发布日期:2024-02-02 21:52阅读:17来源:国知局
一种基于量化表估计的JPEG压缩检测方法与流程

本发明涉及图像压缩,特别是一种基于量化表估计的jpeg压缩检测方法。


背景技术:

1、jpeg压缩检测是图像压缩领域的核心研究内容之一,输入为不包含压缩表头信息的图像文件,通过判断这些图像文件内在的像素信息,自动地判别出文件是否经过jpeg压缩过程。jpeg压缩检测在很多领域有着广泛的应用,如美术设计、新闻报道、法律取证等需要原图质量以及保证图像真实性的行业。

2、目前现有的jpeg压缩检测算法大部分计算复杂度较高,随着图片尺寸指数级增长当依靠简单的固定阈值进行判断时,容易产生误判。


技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术的缺点,提供一种基于量化表估计的jpeg压缩检测方法。

2、本发明的目的通过以下技术方案来实现:一种基于量化表估计的jpeg压缩检测方法,包括以下步骤:

3、s1:提取彩色图像的亮度通道;

4、s2:将图像分为若干小格,并计算每个小格的离散余弦变换系数值,将二维图像从空间域转换到频率域;

5、s3:遍历量化因子获得量化误差;

6、s4:综合所有有效分块的量化误差获得错误告警数;

7、s5:当最终所有的nfa值均大于零时,则当前图像文件不经过jpeg压缩,否则经过jpeg压缩。

8、优选的,步骤s1中,图像的三个通道分别为r,g和b,通道亮度y为:

9、y=0.299r+0.587g+0.114b。

10、优选的,步骤s2中,小格的长宽为8*8,计算每个小格的离散余弦变换系数值,将二维图像从空间域转换到频率域的计算公式为:

11、f=afat;

12、

13、

14、其中,f为最终变换得到的系数,f为图像的像素值,a为转换矩阵,i和j分别为水平方向和垂直方向的像素坐标,其取值范围为[0,n-1],n为图像块大小。

15、优选的,n的值为8。

16、优选的,步骤s3中,对离散余弦变换系数进行量化和归一化得到量化表,并计算量化误差,公式为:

17、vi=fi(c);

18、

19、

20、其中,c为系数索引,其取值范围为[1,63],q为量化因子,其取值范围为[1,255],round为四舍五入取整操作,i为第i个8*8的图像分块,

21、当vi为0时,则视为无效分块。

22、优选的,步骤s4中,获得错误告警数的计算公式为:

23、

24、

25、其中,e为自然底数,n为有效图像分块总数量,s为所有有效分块的量化误差之和,

26、遍历所有的量化因子后,保留每个系数索引下最小的nfa值和此时量化因子q下的量化表即为最终的量化表。

27、本发明具有以下优点:本发明首先获取图像的亮度通道,随后分块进行离散余弦变换,将二维图像从空间域转换到频率域,之后遍历量化因子得到量化误差和最小的错误告警数,最后综合所有的nfa值进行判断图像是否经过了jpeg压缩,使计算复杂度与图像尺寸线性相关,从而提高了效率,同时通过遍历所有的量化因子保证准确性。



技术特征:

1.一种基于量化表估计的jpeg压缩检测方法,其特征在于:包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于量化表估计的jpeg压缩检测方法,其特征在于:所述步骤s1中,图像的三个通道分别为r,g和b,通道亮度y为:

3.根据权利要求2所述的基于量化表估计的jpeg压缩检测方法,其特征在于:所述步骤s2中,小格的长宽为8*8,计算每个小格的离散余弦变换系数值,将二维图像从空间域转换到频率域的计算公式为:

4.根据权利要求3所述的基于量化表估计的jpeg压缩检测方法,其特征在于:n的值为8。

5.根据权利要求4所述的基于量化表估计的jpeg压缩检测方法,其特征在于:所述步骤s3中,对离散余弦变换系数进行量化和归一化得到量化表,并计算量化误差,公式为:

6.根据权利要求5所述的基于量化表估计的jpeg压缩检测方法,其特征在于:所述步骤s4中,获得错误告警数的计算公式为:


技术总结
本发明公开了一种基于量化表估计的JPEG压缩检测方法,S1:提取彩色图像的亮度通道;S2:将图像分为若干小格,并计算每个小格的离散余弦变换系数值,将二维图像从空间域转换到频率域;S3:遍历量化因子获得量化误差;S4:综合所有有效分块的量化误差获得错误告警数;S5:当最终所有的NFA值均大于零时,则当前图像文件不经过JPEG压缩,否则经过JPEG压缩。获取图像的亮度通道,随后分块进行离散余弦变换,将二维图像从空间域转换到频率域,之后遍历量化因子得到量化误差和最小的错误告警数,最后综合所有的NFA值进行判断图像是否经过了JPEG压缩,使计算复杂度与图像尺寸线性相关,从而提高了效率,同时通过遍历所有的量化因子保证准确性。

技术研发人员:余世杰,杨睿,王宇琛,肖唐杰,桂仲成
受保护的技术使用者:成都圭目机器人有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/2/1
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