置换混叠信号的盲检测和分离的理论与应用

若观测信号不是多个信号的叠加，而是相互置换，那么，目前广泛研究的采用阵列技术的混合信号盲分离技术就不可能用来检测和分离这样的混叠信号。被篡改的语音和被篡改的图像就是典型的置换混叠信号。由于源信号中被置换信息的丢失，置换区域未知，而且通常只有一个观测信号，置换信号的检测与分离变得更加困难，但这也使建立置换混叠信号的检测与分离理论更具有重要的科学探索价值。本项目对置换混叠信号进行研究，探索其信号源的检测与分离机理和技术，建立置换混叠信号盲检测和分离理论。利用特征域的可分性，判断信号是否经过置换，利用信号的短期相关性获取准事件中各帧的聚类中心，利用长期相似性求得各聚类中心的聚类结果，合并其长期相关性，将多段不相联内容联合构成的事件作为信号分量提取出来。并将该理论应用于被动式图像篡改认证，通过对篡改区域的辨识，判断图像是否被篡改，并将篡改区域与未篡改区域进行分离，为图像篡改认证开辟一条新途径。