联合SIFT特征点和CS-LBP特征描述子的复制粘贴篡改检测

针对现有数字图像复制-粘贴篡改检测中尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,简称SIFT)算法计算复杂度高的问题,文章提出一种将SIFT特征点和中心对称局部二进制模式(Center Symmet-ric-Local Binary Pattern,简称CS-LBP)描述子相结合的篡改检测方法。首先提取SIFT关键点,再对每个关键点生成CS-LBP特征描述子,并利用K-D(k-dimensional)树和BBF(Best-Bin-First)搜索算法寻找符合特征匹配关系的匹配点对,判断是否存在图像区域的篡改。实验表明,与同类算法相比,所提出算法在不损失检测精度的同时有效地减少了运算量。     

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。     

基于SIFT和CIE Lab的图像篡改检测

目的提出一种将SIFT算法和CIE Lab颜色模型相结合的方法来检测复制-移动篡改图像,解决传统SIFT(Scale-invariant feature transform)算法无法应用颜色特征进行篡改图像检测所导致的特征关键点的错误匹配问题,提高篡改图像检测的准确度.方法分别提取图像的SIFT特征与Lab颜色特征;使用KNN(K-Nearest Neighbor)算法对提取的特征进行分类匹配,排除异常特征值.结果笔者所提方法与以往的SIFT算法相比较,其错误匹配个数明显下降,降低了时间复杂度,提高了检测准确率,对图像篡改部分的平移、缩放和旋转操作都具有较强的鲁棒性,这三种操作对应的F_1值分别可达86.8%,88.4%,88.5%.结论 SIFT算法和CIE Lab颜色模型提取的特征能够较好地满足检测复制-移动篡改图像的要求,颜色信息能够有效地改善特征匹配效果,KNN算法能够成功地排除异常匹配点.     

SIFT辅助角点匹配的快速图像匹配算法

采用Harris角点检测算法进行图像特征检测.使用快速SIFT图像匹配方法进行图像匹配并计算基础矩阵,去除误匹配点后用SIFT图像匹配的结果对Harris角点进行定位,并用ZNCC算法对角点进行增量匹配.该算法有效地弥补了SIFT图像匹配算法的特征点只分布于非边缘区域的问题,相比单纯SIFT算法可获得更多的匹配点,并且算法时间增加较少.     

基于SURF算法的图像复制粘贴篡改检测

由于SIFT算法的特征点检测速度较慢,而SURF算法将Haar小波响应和积分图像相结合,使得能够快速捕捉特征点的纹理特征,有比SIFT快得多的运算速度,所以采用SURF算法提取特征点。为能够有效检测目标被多次粘贴的情况,采用被称为广义2NN测试的特征点匹配算法,对由SURF获得的特征点进行匹配,找出篡改区域。最后对各种篡改情况进行实验,结果表明,SRUF算法对图像复制-粘贴篡改检测是有效性的。     

多距离特征匹配的篡改图像检测算法

为了解决当前篡改图像的检测算法主要依靠单一的特征进行描述以及欧几里德距离进行匹配,导致篡改图像的检测率较低的问题,以及在对图像复制粘贴后进行一系列后处理操作的篡改图像检测时,容易出现匹配错误和鲁棒性差的问题,采用一种多距离特征匹配的篡改图像检测算法。首先,对获取到的图像提取尺度不变特征变换(SIFT)特征,在SIFT特征待描述区域的基础上,提取具有权值旋转不变均匀性的局部二值模式(LBP)特征,构成特征描述子;其次,分别计算描述子之间的标准欧几里德距离、相关距离以及汉明距离,通过多距离匹配改进g2nn算法进行特征的初次匹配;最后,通过凝聚型分层特征聚类以及随机一致性(RANSAC)算法去除存在的错误匹配点,完成篡改图像的检测。在MICC-F220图像数据库上进行了测试,实验结果表明,与当前2种主流算法相比,总体准确率分别提高了2.86%和2.11%,对于缩放、旋转以及缩放+旋转的后处理均具有很好的鲁棒性,是一种研究复制粘贴后进行缩放和旋转后处理的篡改图像检测的有效方法。     

一种新的复制移动篡改JPEG图像探测方法

针对JPEG(Joint photographic experts group)图像的复制移动篡改,提出基于SURF(Speeded up robust features)特征匹配与块伪影特征矩阵因子(Blocking artifact characteristics matrix factor,BACMF)的篡改区域快速自动探测与定位方法。首先,应用SURF算法提取待检测图像的特征点和特征向量并进行特征匹配,估计匹配对之间的仿射变换参数并消除错配;然后,通过仿射变换找出趋近完整的复制移动区域;最后,根据各区域的块伪影特征矩阵因子区分复制移动区域中的被复制区域和篡改区域。实验结果证明了该方法对复制移动篡改探测的有效性。     

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.     

基于图像锐化的SIFT图像复制粘贴篡改检测

SIFT算法提取图像的特征点多为图像目标的边缘点,对于较模糊图像而言,直接使用SIFT算法提取特征点后进行特征点匹配,会降低特征点的匹配数量和匹配正确率,甚至对于复制粘贴篡改图像不能做出正确的判断。所以,提出先对被检测图像利用梯度法进行锐化,使图像目标边缘变得清晰,再用SIFT算法提取特征点及后续操作,以提高匹配的正确率。实验表明,改进算法性能有明显提升。     

一种基于显著性区域分割的SAR图像配准算法

针对传统SIFT算法的配准精度和配准效率易受斑点噪声和图像灰度差异影响的问题,提出一种基于显著性区域分割的SAR图像配准算法.首先基于改进的马尔可夫(MRF)算法对SAR图像进行分割,结合区域特征和边缘特征筛选出稳定的显著性区域;然后在显著性区域的边缘附近进行SIFT特征点的提取;最后通过SIFT特征点的匹配实现图像配准.实验结果表明,该方法在保证较高的配准精度的同时,提升了算法效率.     

一种水下双目视觉测距方法研究

基于改进的SIFT特征匹配算法,建立了一个水下双目视觉测距系统.围绕提高水下双目视觉测距的精度、速度和抗干扰度等,研究了图像预处理、SIFT特征匹配算法等关键技术.针对传统图像直方图均衡化结果过亮或过暗现象以及过增强的特点,提出了一种改进的结合了OTSU阈值算法的直方图均衡化方法;结合稀疏匹配搜索算法,提出一种改进的SIFT特征匹配算法对左、右目图像进行特征匹配.利用区域增长算法,分别生成了水下标定板和机械臂的伪彩色视差图像,由视差图获得了目标相应位置的距离.实验结果显示:水下标定板平均测距精确度为97.66%,利用所提方法也获得了水下机械臂的双目视差图像.     

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.     

地貌测量中图像特征的匹配算法

针对地貌测量重构中的图像特征匹配问题,提出了一种新的图像特征匹配方法.通过对待匹配的资源和模板图像进行分区,并根据灰度相关值实现区域之间的匹配,在区域匹配的基础上再根据角点所属区域的对应关系进行角点特征匹配运算.在角点特征匹配过程中,利用去均值归一化相关法进行区域灰度相关运算,从而确定出初始匹配点对.为消除初始匹配角点对中的错误匹配点对,保证角点特征提取的准确性和可靠性,采用松弛迭代法、零交叉法以及最小平方中值法进行了错误匹配角点的滤除.实验结果表明,该算法可有效提高地貌图像特征匹配的精度和效率.     

基于 SIFT 算法的无人机遥感图像拼接技术

为了给农田研究人员提供高精度、 宽视野的图像, 在利用 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法初 步检测候选点步骤中, 加入自适应阈值去除部分候选特征点; 结合无人机图像的经纬度坐标及重叠区域位置关 系剔除部分无效特征点, 并进行特征点粗匹配; 利用随机采样一致算法消除误匹配点对, 并求解投影变换矩阵 完成相邻两幅农田遥感图像的拼接; 设计了金字塔拼接策略, 完成 128 幅高分辨率图像的拼接。 实验结果表 明, 基于 SIFT 算法, 利用改进的特征点精简方法, 特征点粗匹配时间平均减少了52%, 精匹配时间平均减少了 25%; 基于 6 个图像融合评价参数的对比实验发现, 从定性和定量两个方面, 基于多分辨率的图像融合均优于 其他融合算法。     

基于无人机航拍图像拼接算法的优化

目的为了提高无人机航拍图像拼接的精度,深入研究了航拍图像拼接中提取特征点的算法,并对原算法加以优化.方法在图像特征点提取的SIFT算法中,设计了一种将Harris角点检测算子融入SIFT特征点提取的优化算法,优化后可以突显获取到的特征点的独特性.结果利用优化算法获取图像特征角点,可以降低实验过程中所消耗的检测时间,有效地改善了SIFT算法中匹配数据量大及过程繁琐的弱点,同时优化算法简化了图像特征点匹配的计算过程,降低了计算量,提高了实验效率.结论优化算法可以去除大量的类匹配点,使图像特征点的独特性更加明显;也提高了图像的配准精度,增强了关键点的稳定性,在关键点的匹配速度和准确率上有积极的影响.     

基于四叉树的改进BRISK特征提取算法

针对BRISK算法计算速度稍慢、提取的特征点容易出现扎堆的问题,利用四叉树均匀化特征点的方法,提出了基于四叉树的改进BRISK特征提取算法(Quad-BRISK算法):在生成的图像金字塔上提取并检测出具有尺度不变性的特征点之后,采用四叉树方法划分特征点,再计算特征点的方向和BRISK描述子,经过粗匹配、筛选、提纯后最终得到精匹配图像.利用Mikolajczyk和Schmid的特征对比实验图集,对SIFT、ORB、BRISK与Quad-BRISK算法进行了测试对比实验.实验结果表明:Quad-BRISK算法不仅能够提取更加稳定的特征点,同时提高了特征点的匹配精度和计算速度.     

基于SIFT特征矢量图的快速图像拼接方法

为了减少图像拼接方法的计算复杂度,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征矢量图的快速图像拼接方法.该方法首先结合相位相关算法,确定待拼接图像的重叠区域,限定SIFT特征点检测范围;然后考虑特征点的空间位置信息,构建SIFT特征矢量图像,以便在特征匹配时限制匹配点的搜索范围,快速获得匹配点对.实验结果表明,该方法减少了大量的不必要搜索,提高了图像拼接速度.     

基于颜色和SIFT特征的视频目标检索方法研究

本文提出并实现了一种结合颜色和SIFT特征的视频目标检索方法。首先,利用图像颜色直方图特征对目标图像进行初步检索和排序;然后对检索结果中与目标图像相似度较高的图像进行SIFT特征提取,并与目标图像中截取的目标区域子图的SIFT特征进行匹配;最后根据SIFT特征匹配结果对初步检索图像再进行二次排序,并反馈目标位置和偏移信息。仿真实验结果表明本文提出的基于颜色和SIFT特征的视频目标检索方法对目标亮度、位置平移、缩放、形态变化等有较好的适应性,能准确检索出目标,具有较高的实用性。     

基于SIFT和小波变换的图像拼接算法

提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和小波变换的图像拼接算法,以提高室外复杂场景的图像拼接质量.利用SIFT算法提取基准图像(待匹配图像)和后续图像(与基准图像进行匹配的图像)的特征点,确定特征点的位置、尺度与方向;利用128维向量对特征点进行描述;利用最近邻法完成两幅图像特征点的匹配,确定重合区域;利用基于小波变换的多分辨率方法完成对图像的拼接.实验结果表明,该方法对亮度差异较大的图像拼接效果良好,适宜于室外复杂环境的图像拼接.     

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.