Forgery Detection Using Inconsistent Reflection Vanishing Point

The rapid development of image processing techniques has made it extremely easy to alter the content of images or create newimages.So photographs,which appear in magazines,social media,and political attacks,can no longer be trusted.A novel and effective technique is proposed in this paper to expose image forgery using inconsistent reflection vanishing point(RVP).More specifically,the definition of error distance is given,sin~2()-based function is proposed to normalize error distance,and a reasonable threshold value is set to detect image forgery.The experimental data and results are presented to demonstrate the accuracy and effectiveness of the technique.     

视频帧内运动目标复制-粘贴篡改检测算法

摘要： 提出了一种基于Lucas_Kanade(LK)光流及运动目标预检机制的视频帧内运动目标复制 粘贴篡改检测算法.该算法分为运动目标检测与跟踪、运动序列筛选和空间域匹配3个阶段.运动目标检测与跟踪利用背景建模算法和卡尔曼滤波器进行检测和跟踪;运动序列的筛选采用LK方法得到各运动序列的光流值,并计算其相关性来选择可能存在篡改的视频帧序列;空间域匹配利用尺度不变特征变换算法对上一阶段得到的对应运动序列逐帧进行匹配,过滤正常的视频序列.实验结果表明,本文算法能有效检测同源视频中针对运动目标的多帧复制 粘贴篡改.     

利用CSURF的图像复制粘贴篡改检测

现有的复制粘贴篡改检测算法大多是针对灰度图像设计的,并没有利用图像的颜色信息.在篡改区域纹理信息较少时,传统的基于关键点的算法无法提取关键点以识别篡改区域.为此,提出了一种颜色不变性特征描述子CSURF(colored speeded-up robust feature)并应用于篡改检测.提出的算法首先提取图像的颜色梯度,利用颜色梯度代替灰度图像提取关键点,通过计算描述子点积反余弦提高关键点匹配的运算效率,并对匹配结果进行几何变换估计以呈现篡改区域.提出的算法在篡改区域纹理信息较少时,也能利用颜色信息提取关键点,以识别篡改区域,并且对多种后处理操作及退化具有较好的鲁棒性.     

局部彩色图像的篡改检测与内容修复方法研究

彩色图像的篡改检测与内容修复是一项富有挑战性的研究工作。以四元数指数矩理论为基础,提出了一种适合于彩色图像的局部图像篡改检测与内容修复方法。该方法首先根据四元数指数矩幅值的旋转不变特性,对彩色图像的复制-旋转-粘贴篡改进行检测,以检测出篡改区域和被复制区域;然后结合噪声估计技术对篡改区域与被复制区域进行区分,以定位出篡改区域;最后利用总体变分模型对篡改区域进行修复,以得到修复后的彩色图像。仿真实验表明,该方法具有良好的局部图像篡改检测、定位和自修复能力。     

基于核判别分析与证据理论的图像伪作分层融合检测

现有图像伪作融合检测算法一般直接采用特征融合或决策融合技术,普遍存在算法不易扩展或检测准确率不理想等问题。在综合利用原始图像固有特征和篡改所引入特征的基础上,探讨了一种基于特征融合和决策融合的分层融合框架,并实现基于核判别分析(kernel discriminant analysis,KDA)和证据理论的图像伪作检测算法。该算法包含粗分类和细分类两阶段。在粗分类中,利用原始图像固有特征,采用KDA技术实现特征融合,输出结果为原始图像、篡改图像和待定图像三种类别。在细分类中,利用篡改操作所引入的特征,采用证据理论进行决策融合,实现对待定图像的进一步分类。实验结果表明,该算法能有效地检测模糊操作、重采样操作、JPEG压缩以及多种篡改组合操作。     

采用高斯几何矩的图像复制粘贴篡改盲检测

针对图像盲检测中一种常见的简单的篡改方式复制粘贴,提出了采用高斯几何矩的图像篡改检测方法.首先将图像进行重叠分块,其中所分块的大小相同,然后提取每个图像块的高斯几何矩作为对应的特征向量,通过字典排序之后,计算图像块间的欧式距离,最后根据图像块的相似性确定篡改区域.实验结果表明,该方法能够有效地检测与定位图像的篡改区域,与不变矩相比有较强的抗噪性,能够成功地检测出带有噪音的篡改图像,同时具有很好的鲁棒性.     

水面航行体对舰船目标的图像检测方法

针对水面航行体在近岸水域条件下对舰船目标进行实时光学检测时,易受到光照、相似颜色背景和海面波浪反射等干扰的问题,提出了基于改进视觉注意模型的舰船目标检测方法,采用小波变换方法提取图像的低频、高频特征,将任务水域图像从RGB颜色空间转化到HSV颜色空间来提取图像的色调、饱和度和明度特征,应用高斯金字塔、归一化算子等图像处理方法融合了各类特征.仿真结果表明,提出的舰船目标检测方法能够准确地实现复杂背景条件的舰船目标检测,具有良好的抗干扰能力.      

偏置圆速粒子图像测速法原理研究

研究了一种三维粒子图像测速技术－－偏置圆速粒子图像测速法,根据CVB－PIV采集粒子影像曲线基本原理,对几种已知运动进行了实验研究,原理分析和实验结果表明CVB－PIV采用灰度图能够确定粒子的三维位置信息,获取粒子速度时间序列,而且不存在方向模糊性。     

主动轮廓模型及其在医学体分割中的应用

利用医学序列切片在灰度值和空间位置上的相关性,对传统主动轮廓模型进行改进,将其应用于医学体数据分割中.以物体轮廓采样到其相邻两采样点中点的距离为内部能量函数,同时通过制约轮廓的长度,使其尽可能短来达到;利用图像区域的局部梯度信息,同时利用序列图像之间局部区域的全局信息及其相关性重新构造外部能量函数;并根据内外部能量的比值,动态的调节权值参数.实验结果表明,改进算法既可以有效地检测出一些拐角点和凹点,又可以避免目标边缘收敛于某些噪声点或伪边缘点,可达到良好的体分割效果.     

基于镜面反射原理进行水位视觉检测的新方法

在现有的水位视觉检测技术中,光照和水面倒影的干扰是不可避免的。针对这一问题,利用水面具有镜面反射现象提出一种水位检测的新方法。首先,采集不同水位高度的10幅图像作为训练样本,建立图像像素坐标与相应的实际水位高度之间映射关系的神经网络模型;然后,利用辅助光源照射在岸边产生镜面反射现象,采集水位图像并提取水位高度相应的图像坐标;最后,根据建立的神经网络模型,以200幅水位图像作为测试样本,计算出水位实际高度。在量程为400 mm的精度下,神经网络模型的平均误差为0.02 mm,计算结果的平均误差为0.53 mm。由于减少了镜面反射的影响,取得了较高的精度,为水位视觉自动检测装置的开发提供了理论基础。     

自然光图像反射分量分离

针对传统方法不能直接去除自然光图像高光的问题,提出了一种基于多通道梯度一致性的反射分量分离方法.首先依据多通道梯度一致性检测同质高光像素、并构建反射分量分离张量.然后用反射分量分离张量对图像梯度进行变换,将其分解为镜面反射分量梯度和漫反射分量梯度.最后从漫反射分量梯度重构出估计的漫反射分量.实验结果表明该算法可直接去除自然光图像高光而不需预先估计光源色度,简化了自然光图像反射分量分离过程,并能更准确地去除归一化图像的高光.     

自动识别并分割太赫兹图像中的可疑物

分析了太赫兹图像的特征,基于图像处理技术提出了一种新颖并且快速检测人体太赫兹图像的算法。使用改进的非局部均值滤波器来减少太赫兹图像中的噪声;应用主动形状模型(ASM)检测人体轮廓;采用基于TSED(total square euclidean distance)的k-means算法分割可疑物。实验结果表明,提出的算法能够很好地检测和分割太赫兹图像中的可疑物体。     

基于数字水印的图像认证及保护区域恢复技术

给出了一种基于数字水印的图像认证及保护区域恢复新技术,它不仅能有效地检测到恶意篡改区域,更重要的是它能够从篡改后的图片中恢复保护区域图像,从而能较好地保护图像．基于DCT变换的半脆弱水印算法能够抵抗一定的JPEG压缩．实验结果表明,该技术对图像压缩有鲁棒性,能对保护区域篡改的图像进行有效恢复．     

航拍影像模拟的生成算法

为了在战场模拟和教育训练等情景中有效地使用航拍影像,减少实地拍摄的成本,提出了航拍影像模拟的生成算法。航拍影像模拟主要采用可视化技术对大地景象和动态云图进行再现。改进随机中点位移法生成全闭合的2个基本数据场;运用锐化方法将第1个数据场生成边缘相对清晰、分布相对集中的云场;将云场进行平移和变形,得到受风场影响的动态变化的云图;将第2个数据场映射生成连续的大地;最终进行云图和大地叠加显示,实现航拍影像的模拟。仿真模拟算法在虚拟战场环境模拟软件中进行了应用,模拟仿真效果满足了系统的需要。     

一种具有自我恢复功能的脆弱性水印技术

脆弱性数字水印技术主要用于检测图像内容的完整性，即检测是否被篡改，并对其进行定位，它是解决数字产品内容保护的有效方法，而自嵌入水印技术不但具有检测篡改的能力，而且能够对被篡改区域进行修复，作者在对现有的自嵌入脆弱性水印进行分析的基础上，提出了一种改进的具有修复功能的自嵌入水印算法，大量的实验结果表明该方法的有效性与实用性。     

数字图像区域复制篡改的盲取证技术研究进展

由于盲取证技术不需要任何预先嵌入的认证信息,而仅根据图像本身的统计特性就能鉴别数字图像的原始性、真实性和完整性,已经成为数字媒体安全领域的研究热点.文中介绍了数字图像中常见的区域复制篡改方式,分析实际篡改过程中可能涉及到的图像处理操作,总结归纳了区域复制篡改盲取证方法的一般流程.最后,指出现有目前方法存在的问题,并对盲取证技术未来的研究方向进行展望.     

基于局部色彩不变量的图像篡改检测方法

针对基于分块的图像区域复制篡改检测方法通常面临的图像特征提取计算量大、维度高、识别率低等问题,提出一种基于局部色彩不变量特征的图像区域复制篡改检测方法,将RGB彩色图像转换到对立色彩空间,通过分析和提取图像各通道上的局部密度分布特征,构建k-d树进行相似分块特征匹配以实现图像区域复制篡改检测.提出的局部色彩不变量密度特征具有维度低、计算简单等特点.实验结果表明,本文方法与其他几种典型的基于分块的方法相比,具有较低的时间复杂度和较高的检测率,且对图像篡改区域的旋转、缩放攻击具有较好的鲁棒性,特别是当图像篡改区域进行大角度旋转时与其他几种方法相比具有明显优势.     

基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法

当前图像伪造检测算法大多采用最近邻与次近邻比值法进行特征匹配来完成图像伪造检测,存在较多的错误检测以及漏检测现象,基于此提出了一种基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法.首先,基于FAST算法与Bresenham方法,构造以像素点为中心的圆形区域,提取图像特征;然后,通过梯度直方图统计法判定特征点的主方向,以特征点为中心建立两级同心圆,并通过求取同心圆在指定方向上的梯度特征,生成特征向量和特征描述子;最后,提取特征点的HSI颜色分量,将HSI颜色分量以及特征点的特征向量作为双重特征,设计了双重特征匹配法则,实现特征匹配.引入Hough变换,对匹配特征点进行聚类,定位伪造内容.实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的检测正确度与鲁棒性能.     

基于双树复数小波四元数卷积网络的Copy-move盲取证算法

随着图像编辑软件的普及与完善,使得人们通过Copy-move操作便可伪造图像,而现有的Copy-move盲取证算法很难提取到彩色图像的一致性特征,且结果依赖于手动调节参数,难以定位到准确的篡改区域.为此,利用四元数卷积网络提取彩色图像空间一致性信息和双树复数小波提取图像局部信息的优势,提出了一种基于双树复数小波四元数卷积网络的Copy-move盲取证算法.首先,将图像表示为四元数并输入到四元数卷积网络中,提取彩色图像的颜色一致性特征,并将双树复数小波变换的高频子带与卷积网络的特征图联合学习图像的局部特征.其次,计算特征向量之间的相似性分数.然后,利用卷积网络提取较高分数的特征,定位相似区域,在一定程度上解决了匹配时手动调节参数的问题;并构建了一个仅定位粘贴区域的辅助分支来区分相似区域.最后,融合了相似和粘贴区域得到能够区分复制和粘贴位置的结果.在CoMoFoD和CASIA CMFD数据集上的主客观实验表明,该算法提升了Copy-move盲取证的定位性能.     

抗深度取证的多粒度融合图像修复网络

数字图像的真伪判别是图像安全领域中的基础问题,因数字媒体极易被攻击篡改,针对图像的取证技术得到了广泛的研究.另一方面,对图像篡改反取证技术的研究,不仅追求更逼真的图像篡改操作,也从相反的方向促进了取证技术的发展.图像修复作为基础的图像篡改操作,一直是国内外学者的研究热点.针对被修复篡改后的图像会被深度取证网络取证的问题,提出了一种抗深度取证的多粒度融合图像修复(multi-granularity fusion-based image inpainting network resistant to deep forensics,MGFR)网络.MGFR网络包括编解码器、多粒度生成模块以及多粒度注意力模块.首先,输入的破损图像被编码器编码成深度特征,深度特征通过多粒度生成模块生成3个不同粒度中间特征;然后,采用多粒度注意力模块来计算不同粒度中间特征之间的相关性并将其融合;最后,融合特征通过解码器生成输出结果.另外,所提出的MGFR网络被重建损失、模式噪声损失、深度取证损失以及对抗损失联合监督.研究结果显示,所提出的MGFR网络在拥有较好的修复性能的同时能成功规避深度取证网络的取证.