基于CNN的高动态范围图像取证
计算机视觉与模式识别
2019-03-01 v1
摘要
高动态范围(HDR)成像近来在多媒体界引起颇多关注。本文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的HDR图像取证方法。据我们所知，这是首次将深度学习方法应用于HDR图像取证。所提算法使用CNN区分由多张低动态范围(LDR)图像生成的HDR图像与通过单张LDR图像经逆色调映射(iTM)扩展得到的HDR图像。为此，我们学习由所提CNN架构提取的统计特征变化，并对两类HDR图像分类。与一些传统统计特征的比较结果表明了所提方法在HDR图像源识别中的有效性。
引用
@article{arxiv.1902.10938,
title = {High dynamic range image forensics using cnn},
author = {Yongqing Huo and Xiaofeng Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.10938},
year = {2019}
}
备注
6 pages,4 figures,3 tables,conference