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.     

数字图像的拷贝翻转移动篡改检测

常见的图像篡改方法之一是将一幅图像中的部分内容复制处理后移动到其他位置产生新的伪造目标.针对将复制区域翻转后再润色粘贴的图像篡改提出了一种基于一组翻转不变的特征向量的检测方法.该检测方法不仅能检测一般的复制-移动-粘贴的行为,而且能检测出欺骗性较强的复制-翻转-移动-粘贴的行为,并能抵抗模糊和加入噪声等用来抹除篡改痕迹的常用润色方法和JPEG有损压缩.对几幅典型篡改图像的检测结果说明了算法的有效性.     

基于zernike矩图像区域复制篡改认证

分析了区域复制篡改图像的特征,提出了运用zernike 矩的不变性对自然图像区域复制篡改进行认证.对于尺寸较大的篡改图像运用小波变换得到低频子图像,把低频子图像分割为一系列图像子块,对子块序列图像分别进行zernike矩分析并判断图像区域是否复制篡改.将各个相邻复制篡改的子块进行区域合并.实验结果表明,本文的篡改认证方法既克服了噪声对认证的影响又解决了几何变换对认证的影响.     

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.     

基于SIFT的伪造图像盲检测算法

图像区域的复制粘贴操作能够隐藏重要目标或者造成某种假象,是最常用的篡改手段之一。针对"复制-变换-移动-粘贴"篡改模型,提出了一种基于SIFT的伪造图像盲检测算法。首先用SIFT算法提取图像特征;然后对提取的图像特征向量采用乘积量化的最近邻搜索进行匹配,粗略定位篡改区域;最后进行篡改区域的精确定位,通过计算可疑块对的欧式距离判断图像真伪。实验结果表明,该算法不仅能有效检测经过旋转、缩放变换的复制粘贴篡改区域,而且能抵抗模糊、加噪等后处理。     

一种基于盒子维的图像复制-粘贴篡改检测算法

提出了一种基于盒子维的图像复制-粘贴检测算法。对图像分块后,提取各分块的盒子维与几何矩相结合做为各块的特征量,而后通过对图像块特征向量进行相似性检测来定位篡改区域。实验表明：该算法有较强检测能力,能抵抗高斯白噪声等后处理操作。     

基于SIFT的图像复制遮盖篡改检测技术

针对现有的图像复制遮盖篡改检测算法需要某些先验信息、对后处理操作失效且计算量大等问题,借鉴图像匹配技术中的SIFT(scale invariant feature transform)特征匹配算法,首次提出将其用于检测复制遮盖的篡改操作.该方案首先计算出待鉴定图像的所有特征向量,然后进行特征向量集的划分与匹配.待鉴定图像的匹配点对用点与点之间连线标记.如果图像被复制篡改过,所标记的线段将明显集中于某两个区域之间.实验表明,SIFT应用于复制遮盖及各种后处理篡改操作,如旋转、缩放、亮度调整等,都有很好的检测和定位效果.     

利用改进的超像素分割和噪声估计的图像拼接篡改定位方法

通过检测图像局部噪声水平的不一致性,提出一种图像拼接篡改区域的定位方法.首先,用改进的简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法将待检测图像分割成具有相似特征的像素块;然后,采用基于主成分分析的噪声水平估计方法计算每个图像块的局部噪声水平;最后,利用3种聚类算法对估算的噪声水平进行聚类,根据聚类结果定位出被篡改的区域.实验结果表明:文中方法不仅能有效定位被篡改的区域,而且能保留检测区域更多的边缘信息.     

鲁棒的复制-缩放-粘贴篡改检测方法

为了能够检测图像的复制-缩放-粘贴(CSM)篡改操作,提出了一种基于金字塔模型的CSM图像篡改检测方法.首先,将一幅测试图像缩放成不同尺度的降采样子图像,采用非均匀采样选择子图像,并建立金字塔篡改伪造检测模型;然后,对模型中每一层子图像进行非重叠分块,提取该模型所有图像子块的Zernike矩特征;最后,模型中每一层的所有块特征分别与底层特征建立KD树,以便于搜索图像块的所有近似匹配对,并从匹配对中寻找CSM篡改操作的伪造痕迹平移向量,以便于确定篡改区域.实验结果表明,与现有的图像篡改检测方法相比,所提方法获得了更好的检测结果,且篡改图像检测的查准率和查全率均超过93%.     

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.     

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.     

Image forgery detection using segmentation and swarm intelligent algorithm

Small or smooth cloned regions are difficult to be detected in image copy-move forgery (CMF) detection. Aiming at this problem, an effective method based on image segmentation and swarm intelligent (SI) algorithm is proposed. This method segments image into small nonoverlapping blocks. A calculation of smooth degree is given for each block. Test image is segmented into independent layers according to the smooth degree. SI algorithm is applied in finding the optimal detection parameters for each layer. These parameters are used to detect each layer by scale invariant features transform (SIFT)-based scheme, which can locate a mass of keypoints. The experimental results prove the good performance of the proposed method, which is effective to identify the CMF image with small or smooth cloned region.     

数字图像多区域复制粘贴盲检测方法

随着网络技术和图像处理技术的发展,篡改图像变得越来越容易。特别是图像文件内部的复制粘贴篡改,更不容易察觉。如何快速有效的盲检测出复制粘贴区域,成为一个急需解决的问题。现有的盲检测技术对单区域复制粘贴盲检测效果较好,但对多区域复制粘贴的漏检率较高。本文提出一种基于特征点和k-Rg2NN算法的数字图像多区域复制粘贴盲检测方法。该方法首先对图像进行SURF特征点提取,生成特征描述子,采用本文提出的k-Rg2NN算法对描述子进行匹配,通过RANSAC算法计算图像中源区域与目标区域之间的单应变换,准确定位复制粘贴区域。实验结果表明,该方法能有效检测多区复制粘贴,达到较高的准确率。     

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.     

基于像素匹配的图像“复制-粘贴”篡改检测算法

“复制-粘贴”是一种简单有效的图像篡改技术,它把图像中某一部分复制后,粘贴到同一图像的另一区域中,以达到伪造图像的目的针对此篡改技术,提出了一种基于像素匹配的篡改检测算法．算法采用离散小波变换（DWT）对待测图像进行降维,对降维后的图像用相位相关求得“复制一粘贴”区域间的位移,根据所求位移采用像素匹配（即将待测图像与移位后的图像求差来定位“复制-粘贴”区域,并利用形态学滤波技术来进一步改善定位效果．实验结果表明,本文算法简便快捷,不仅能够对篡改区域进行准确定位,而且能够有效抵抗多种“复制一粘贴”篡改的后处理操作,包括JPEG、JPEG2000有损压缩及滤波等