Lineare Zeilen- und Spaltenprädiktoren zur Erkennung von Bildskalierungen

Abstract

Geometrische Transformationen von Bildern oder Bildteilen stellen eine wichtige Klasse von Bildmanipulationen dar. In der Literatur diskutierte bildforensische Ansätze zur Erkennung solcher Operationen basieren in der Regel auf periodischen Interpolationsartefakten, die in einem durch lineare Filterung erhaltenen Differenzsignal gemessen werden. Dieser Aufsatz beschreibt einen alternativen Ansatz zur Detektion von Skalierungen. Dabei werden periodische Artefakte unter Ausnutzung der typischen Struktur skalierter Bilder in einer Folge von linearen Prädiktorkoeffizienten gemessen. Experimentelle Ergebnisse zeigen anhand einer großen Bilddatenbank, dass derartige Zeilenund Spaltenprädiktoren insbesondere Bildverkleinerungen zuverlässiger erkennen können als bisherige Verfahren.