Thèse soutenue

Détection automatique du splicing dans les images digitales par exploitation du bruit
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Auteur / Autrice : Thibault Julliand
Direction : Hugues Talbot
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 19/01/2018
Etablissement(s) : Paris Est
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique de l'Institut Gaspard Monge (1997-2009) - Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge / LIGM
Jury : Président / Présidente : William Puech
Examinateurs / Examinatrices : Hugues Talbot, Vincent Nozick, Florent Retraint, Jacques Blanc-Talon
Rapporteurs / Rapporteuses : Christine Fernandez-Maloigne

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Dans cette thèse, nous proposons trois nouvelles méthodes d’imagerie médico-légale pour détecter l’épissage dans les images numériques en exploitant les statistiques de bruit d’image. Pour ce faire, nous introduisons un nouvel outil, l’histogramme de la densité du bruit, et son dérivé, l’histogramme de la contribution de la densité du bruit. Nos méthodes permettent la détection d’épissage sur les images brutes et JPEG. Bien que l’utilisation de différences de bruit pour détecter l’épissage ait déjà été faite plusieurs fois, la plupart des méthodes existantes ont tendance à mal fonctionner sur la génération actuelle d’images de haute qualité, avec une haute résolution et faible bruit. L’efficacité de nos approches est démontrée sur un grand ensemble d’images de ce genre, avec des splicings générés aléatoirement. Nous présentons également une analyse détaillée de l’évolution du bruit dans un appareil photo numérique, et comment il affecte divers existant