TY - JOUR ID - TI - Image Splicing Detection Based on Noise Level Approach AU - Saad N. Alsaad AU - Mohammed K. Alshwely PY - 2020 VL - 31 IS - 4 SP - 55 EP - 61 JO - Al-Mustansiriyah Journal of Science مجلة علوم المستنصرية SN - 1814635X 25213520 AB - The rapid development in technology and the spread of editing image software has led to spread forgery in digital media. It is now not easy by just looking at an image to know whether the image is original or has been tampered. This article describes a new image splicing detection method based on noise level as a major feature to detect the tempered region. Principal Component Analysis (PCA) is exploited to estimate the noise of image and the K-means clustering for authentic and forged region classification. The proposed method adopts Columbia Uncompressed Image Splicing Dataset for evaluation and effectiveness. The experimental results for 360 images demonstrate that the method achieved an 83.33% for detecting tampered region this percentage represent a promising result competed with Stat-of-art splicing detection methods.

أدى التطور السريع في التكنولوجيا وانتشار برامج تحرير الصور إلى انتشار التزوير في الوسائط الرقمية. لذلك ليس من السهل اآلن بمجرد النظر إلى صورة معرفة ما إذا كانت الصورة أصلية أو تم العبث بها. توضح هذه المقالة طريقة جديدة الكتشاف تركيب الصور استناًدا إلى مستوى الضوضاء كميزة رئيسية الكتشاف المنطقة المزورة. يتم استغالل تحليل المكونات الرئيسية )PCA )لتقدير ضوضاء الصورة ومصنف means-K لتصنيف المنطقة األصلية والمزورة. حيث اعتمدت هذه الطريقة على الصور غير المضغوطة من قاعدة بيانات كولومبيا من اجل التقييم والفاعلية. توضح النتائج التجريبية لـ 360 صورة ان هذه الطريقة قد حققت نتيجة نسبة 33.83 %في قابلية الكشف عن التزوير حيث تمثل هذه النسبة نتيجة واعدة تتنافس مع الطرق الحديثة للكشف عن التزوير في الصور. ER -