論文の概要: Wavelet based inpainting detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06429v1
- Date: Mon, 12 Aug 2024 18:10:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-14 19:27:43.771867
- Title: Wavelet based inpainting detection
- Title（参考訳）: ウェーブレットによる塗装検出
- Authors: Barglazan Adrian-Alin, Brad Remus Ovidiu,
- Abstract要約: 被写体を取り除いたり、画像の一部を埋め込んだりするインペイントは、画像復元と偽造の両方のための強力なツールとして機能する。
本稿では,DT-CWTと階層的特徴セグメンテーションを組み合わせ,ノイズの不整合解析を併用することにより,画像の塗り絵検出に新たなアプローチを提案する。
インペイント画像の検出において,SOTAと比較して優れた結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the advancement in image editing tools, manipulating digital images has become alarmingly easy. Inpainting, which is used to remove objects or fill in parts of an image, serves as a powerful tool for both image restoration and forgery. This paper introduces a novel approach for detecting image inpainting forgeries by combining DT-CWT with Hierarchical Feature segmentation and with noise inconsistency analysis. The DT-CWT offers several advantages for this task, including inherent shift-invariance, which makes it robust to minor manipulations during the inpainting process, and directional selectivity, which helps capture subtle artifacts introduced by inpainting in specific frequency bands and orientations. By first applying color image segmentation and then analyzing for each segment, noise inconsistency obtained via DT-CW we can identify patterns indicative of inpainting forgeries. The proposed method is evaluated on a benchmark dataset created for this purpose and is compared with existing forgery detection techniques. Our approach demonstrates superior results compared with SOTA in detecting inpainted images.
- Abstract（参考訳）: 画像編集ツールの進歩により、デジタル画像の操作は驚くほど容易になった。
被写体を取り除いたり、画像の一部を埋め込んだりするインペイントは、画像復元と偽造の両方のための強力なツールとして機能する。
本稿では,DT-CWTと階層的特徴セグメンテーションを組み合わせ,ノイズの不整合解析を併用することにより,画像の塗り絵検出に新たなアプローチを提案する。
DT-CWTは、本質的なシフト不変性(inpainting process)や、特定の周波数帯域や方向の塗布によって導入された微妙なアーティファクトを捉えるのに役立つ方向選択性(direction selectivity)など、このタスクにいくつかの利点を提供している。
まずカラー画像のセグメンテーションを適用して各セグメントを解析することにより、DT-CWで得られたノイズの不整合を、塗装偽造のパターンを識別する。
提案手法は,この目的のために作成したベンチマークデータセットを用いて評価し,既存の偽造検出手法と比較した。
インペイント画像の検出において,SOTAと比較して優れた結果が得られた。
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