当前较多的图像伪造检测算法直接将未经优化的图像特征提取结果用于篡改检测,忽略了伪图像特征的影响,导致其不能较为准确地检测伪造内容。对此,本研究提出了一种优化因子耦合比值制约规则的方法,用于检测伪造图像。首先,引入高斯差分(D...当前较多的图像伪造检测算法直接将未经优化的图像特征提取结果用于篡改检测,忽略了伪图像特征的影响,导致其不能较为准确地检测伪造内容。对此,本研究提出了一种优化因子耦合比值制约规则的方法,用于检测伪造图像。首先,引入高斯差分(Difference of Gaussian,DoG)算子,通过比较像素点与其邻域点像素值的方法来提取图像特征。再利用DoG算子的二次Taylor展开式,构造优化因子,从提取的图像特征中筛选出不稳定的伪特征,以提高伪造内容的检测准确度。随后,在图像特征点的极坐标系中,建立特征点的8邻域区,用以计算特征向量。然后,通过特征向量求取特征点间的欧式距离信息,以及通过归一化互相关(Normalizedcrosscorrelation,NCC)函数求取特征点间的互相关信息,从而完成图像特征的匹配。最后,借助特征点间欧氏距离信息构造比值制约规则,对匹配特征点进行归类,以识别篡改内容。实验结果表明,较当前图像篡改检测方法而言,在各种几何变换操作下,本研究提出的算法具有更高的检测精度与鲁棒性,能够较为完整地检测出篡改内容。展开更多
目前,大多数图像取证方法对彩色图像的处理是将其转换为灰度图像,从而导致了彩色图像的颜色信息不能被有效且充分地利用.针对此问题提出一种基于四元数主成分分析(quaternion principal component analysis, QPCA)的复制粘贴篡改检测方...目前,大多数图像取证方法对彩色图像的处理是将其转换为灰度图像,从而导致了彩色图像的颜色信息不能被有效且充分地利用.针对此问题提出一种基于四元数主成分分析(quaternion principal component analysis, QPCA)的复制粘贴篡改检测方法.该方法充分利用了彩色图像的各个颜色通道及它们之间的相关性,能够有效提高篡改区域的识别度.运用基于图像块的检测方法,首先将图像分块后对所有块进行QPCA计算以提取特征,然后用字典排序获取相似块的移位向量,最后根据移位向量频数与阈值的比较确定篡改区域.实验结果表明,所提方法的误检漏检率低于现有方法,检测准确率有较大提高.展开更多
文摘当前较多的图像伪造检测算法直接将未经优化的图像特征提取结果用于篡改检测,忽略了伪图像特征的影响,导致其不能较为准确地检测伪造内容。对此,本研究提出了一种优化因子耦合比值制约规则的方法,用于检测伪造图像。首先,引入高斯差分(Difference of Gaussian,DoG)算子,通过比较像素点与其邻域点像素值的方法来提取图像特征。再利用DoG算子的二次Taylor展开式,构造优化因子,从提取的图像特征中筛选出不稳定的伪特征,以提高伪造内容的检测准确度。随后,在图像特征点的极坐标系中,建立特征点的8邻域区,用以计算特征向量。然后,通过特征向量求取特征点间的欧式距离信息,以及通过归一化互相关(Normalizedcrosscorrelation,NCC)函数求取特征点间的互相关信息,从而完成图像特征的匹配。最后,借助特征点间欧氏距离信息构造比值制约规则,对匹配特征点进行归类,以识别篡改内容。实验结果表明,较当前图像篡改检测方法而言,在各种几何变换操作下,本研究提出的算法具有更高的检测精度与鲁棒性,能够较为完整地检测出篡改内容。
基金The National Natural Science of China(No.61572258,61771231,61772281,61672294)the Priority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education Institutionsthe Qing Lan Project of Jiangsu Higher Education Institutions
文摘目前,大多数图像取证方法对彩色图像的处理是将其转换为灰度图像,从而导致了彩色图像的颜色信息不能被有效且充分地利用.针对此问题提出一种基于四元数主成分分析(quaternion principal component analysis, QPCA)的复制粘贴篡改检测方法.该方法充分利用了彩色图像的各个颜色通道及它们之间的相关性,能够有效提高篡改区域的识别度.运用基于图像块的检测方法,首先将图像分块后对所有块进行QPCA计算以提取特征,然后用字典排序获取相似块的移位向量,最后根据移位向量频数与阈值的比较确定篡改区域.实验结果表明,所提方法的误检漏检率低于现有方法,检测准确率有较大提高.