采用指数矩的图像区域复制粘贴篡改检测

目的 图像区域复制粘贴篡改是目前众多图像篡改技术中一种简单而且常见的方式。针对目前大多数区域复制粘贴篡改检测算法鲁棒性不强,提出一种基于指数矩的图像篡改检测算法。方法 首先将图像分成重叠的图像子块,然后提取每一图像子块的指数矩作为特征向量进行字典排序,利用向量相似度和位移初步确定疑似图像子块,再根据疑似图像子块的相邻子块个数和角度方差去除误匹配块,得到最终篡改区域。结果 该算法具有良好的鲁棒性,与采用圆谐-傅里叶矩的算法相比,在图像受到噪声干扰时,检测率平均提高26.66%,错误率平均降低33.77%。结论 本文算法利用图像的指数矩,针对图像区域复制粘贴篡改操作,能有效检测出图像的篡改区域。检测图像在经过旋转、高斯模糊和添加噪声等后期处理时,算法依然有效。     

一种检测图像Copy-Move篡改鲁棒算法

针对现有的复制粘贴(Copy-Move)检测算法鲁棒性较差,时间复杂度高,提出一种有效快速的检测与定位篡改区域算法.利用小波变换获取图像低频区域,引入几何矩提取分块鲁棒特征,通过特征向量排序缩小匹配空间,最后通过经验阈值和数学形态学定位篡改区域.实验结果表明该算法不仅能有效抵抗如高斯白噪声、JPEG压缩等常规图像后处理操作,而且减少块总数,算法的时间复杂度大大降低.     

基于超像素形状特征的图像复制粘贴篡改检测算法

针对传统图像复制粘贴篡改检测方法中划分子块的数目过大导致算法时间复杂度过高且抵抗几何变换能力较弱的问题,提出一种基于超像素形状特征的图像复制粘贴篡改检测算法.首先提出基于小波对比度自适应划分超像素的方法分割图像并提取稳定的特征点;然后提出新颖的形状编码方式提取超像素形状特征,并与特征点融合,估计可疑伪造区域;最后对可疑伪造区域进行二次超像素分割和匹配,精确定位篡改区域.实验结果表明,提出的算法具有抵抗几何变换、噪声、模糊和JPEG压缩的能力.     

基于SURF特征匹配的复制—移动篡改区域探测方法

针对复制-移动篡改,本文提出基于SURF(Speeded Up Robust Features)特征匹配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,然后估计匹配对之间的仿射变换参数并消除错配,最后通过仿射变换找出趋近完整的复制-移动区域。实验结果证明了该方法对复制-移动篡改探测的有效性。     

图像区域复制篡改快速鲁棒取证

图像区域复制篡改就是将数字图像中一部分区域进行复制并粘贴到同一幅图像的另外一个区域, 是一种简单而又常见的图像篡改技术. 现有的算法大多对区域复制后处理的鲁棒性比较差, 并且时间复杂度高. 本文针对该篡改技术, 提出一种有效快速的检测与定位篡改区域算法. 该算法首先将图像进行高斯金字塔分解, 将低频图像进行块分解, 提取每块的Hu矩不变特征, 并将特征向量排序, 然后为每个特征向量搜索符合阈值的相似特征向量; 最后利用区域面积阈值去除错误的相似块, 并结合数学形态学定位篡改区域. 实验结果表明该算法不仅能有效地对抗如高斯白噪声、高斯模糊以及JPEG压缩这些后处理操作, 而且减少了块总数, 缩小了块匹配搜索空间, 提高了运算效率.     

基于自适应提点鲁棒定位的图像复制粘贴篡改检测

复制-粘贴篡改检测(Copy-Move Forgery Detection, CMFD)是数字图像篡改的一种常见方式, 近年来已成为多媒体取证领域一个重要的研究方向. 本文提出一种鲁棒的复制-粘贴篡改检测算法, 基于构造波动函数自适应获取阈值的方法均匀提取图像特征点, 可在篡改区域小或平滑的情况下进行鲁棒检测. 引入DBQ-LSH匹配算法进行特征匹配, 降低了时间复杂度. 提出基于不变矩LBP图像的定位方法, 在图像受到噪声攻击和JPEG压缩攻击下能精准定位篡改位置. 实验结果表明, 该算法具有优良的检测正确率(图像级)和检测精度 (像素级).     

基于深度特征提取和DCT变换的图像复制粘贴篡改检测

针对图像复制粘贴篡改检测中算法时间复杂度过高和定位区域不完整的问题,提出一种基于深度特征提取和离散余弦变换的图像复制粘贴篡改检测算法。首先,融合图像颜色和纹理信息获得四通道图像,计算自适应特征提取阈值,并通过基于全卷积神经网络的特征检测器提取图像深度特征;其次,通过离散余弦变换提取块特征进行初步匹配,再利用点特征向量消除误匹配;最后,通过卷积运算精确定位篡改区域。通过在公共数据集上进行验证,充分展示了该算法在检测效率和定位区域完整性方面的优势。     

基于区域划分和四元数的彩色图像复制粘贴篡改检测

现有的篡改检测方法中特征点提取不充分会导致篡改检测精度不高,特征点描述符识别率差,针对该问题提出一种基于颜色矩的区域划分和四元数Hu矩的彩色图像复制粘贴篡改检测算法。首先,使用自适应形态重建算法对图像进行超像素分割,通过密度聚类算法对图像自适应划分区域;其次,提出一种关键点提取方法得到均匀的SIFT特征点;然后,在一种新颖的彩色图像四元数表示方法中构建局部高斯金字塔提取Hu矩特征;最后,利用2NN进行特征匹配后,结合Delaunay三角形算法定位出复制粘贴篡改区域。在公共数据集上的实验结果表明,该算法可以更有效地定位篡改区域。     

基于改进SIFT算法的图像复制粘贴篡改检测

复制粘贴是一种常见的图像篡改方式,也是最隐蔽的图像篡改手段之一。SIFT是一种常用的匹配算法,同时也是一种较为有效的复制粘贴图像篡改检测方法。目前基于SIFT的图像篡改检测方法中,存在着匹配精度差及时间复杂度高等问题。为了克服这些问题,对SIFT算法进行了改进:针对阈值增大造成精确性差的问题,采用拟合优化的方法确定阈值,对SIFT算法中提取特征点的方法进行了改进;针对SIFT算法特征匹配阶段时间复杂度高的问题,采用基于K-D树的BBF搜索算法进行最近邻查询以实现特征点的快速匹配,对SIFT算法中的特征匹配进行了改进。实验结果验证了该算法的有效性。     

利用SIFT特征的非对称匹配图像拼接盲检测

复制粘贴伪造图像鉴定检测图像中的疑似相似区域。传统的逐像素或逐块的鉴定方式耗时冗长。提出一种利用SIFT(尺度不变特征转换)特征的非对称搜索的复制粘贴伪造图像盲检测算法,算法利用图像SIFT特征初步定位复制粘贴伪造疑似区域,利用非对称特征搜索方式进行方向性的特征匹配,准确定位复制粘贴伪造区域。实验结果表明,本文算法能够准确检测复制粘贴伪造区域,检测结果不受高斯、椒盐等噪声的影响,检测效率比传统算法提高了1～2个数量级。     

帧内复制粘贴视频伪造的盲检测

随着数字获取技术的发展,数字媒体文档的获取越来越方便,并已成为人们现代生活中不可缺少的组成部分。功能强大的视频编辑软件为视频复制粘贴提供了方便,因此视频伪造检测具有重大现实需求。利用传统的图像伪造检测算法逐帧对视频进行伪造检测计算量大、耗时冗长,且不能保证检测结果的时空一致性。本文提出了一种基于稠密SIFT流的帧内复制粘贴视频伪造盲检测算法。所提算法自适应地在内容最小变化位置把视频划分为多个视频段,提取每个视频段的关键帧;在关键帧利用匹配SIFT关键点定位初始疑似复制粘贴伪造区域,通过SIFT关键点和均值漂移分割区域的位置依赖关系细化疑似伪造区域;采用稠密SIFT流把关键帧检测结果过渡至非关键帧,最终实现视频的复制粘贴伪造盲检测。实验结果表明,所提视频伪造盲检测方法能够高效地检测出帧内复制粘贴的视频伪造区域。     

A new keypoint-based copy-move forgery detection for small smooth regions

Copy-move forgery is one of the most common types of image forgeries, where a region from one part of an image is copied and pasted onto another part, thereby concealing the image content in the latter region. Keypoint based copy-move forgery detection approaches extract image feature points and use local visual features, rather than image blocks, to identify duplicated regions. Keypoint based approaches exhibit remarkable performance with respect to computational cost, memory requirement, and robustness. But unfortunately, they usually do not work well if smooth background areas are used to hide small objects, as image keypoints cannot be extracted effectively from those areas. It is a challenging work to design a keypoint-based method for detecting forgeries involving small smooth regions. In this paper, we propose a new keypoint-based copy-move forgery detection for small smooth regions. Firstly, the original tampered image is segmented into nonoverlapping and irregular superpixels, and the superpixels are classified into smooth, texture and strong texture based on local information entropy. Secondly, the stable image keypoints are extracted from each superpixel, including smooth, texture and strong texture ones, by utilizing the superpixel content based adaptive feature points detector. Thirdly, the local visual features, namely exponent moments magnitudes, are constructed for each image keypoint, and the best bin first and reversed generalized 2 nearest-neighbor algorithm are utilized to find rapidly the matching image keypoints. Finally, the falsely matched image keypoints are removed by customizing the random sample consensus, and the duplicated regions are localized by using zero mean normalized cross-correlation measure. Extensive experimental results show that the newly proposed scheme can achieve much better detection results for copy-move forgery images under various challenging conditions, such as geometric transforms, JPEG compression, and additive white Gaussian noise, compared with the existing state-of-the-art copy-move forgery detection methods.     

基于量化噪声的JPEG图像篡改检测

JPEG图像篡改引入的双重压缩会导致篡改区域的原始压缩特性发生改变,因此可以利用篡改区域压缩特性的不一致性来检测图像的篡改。利用该原理,提出了一种基于量化噪声的JPEG图像篡改检测算法。算法对待检测图像进行分块,计算每块的量化噪声,求取图像块的量化噪声服从均匀分布和高斯分布的概率,从而检测出篡改过的双重压缩区域。实验结果表明：该算法能有效检测双重压缩的JPEG图像篡改,并能定位出篡改区域。     

利用Harris特征点和环形均值描述的图像区域复制篡改的被动取证

提出一种利用Harris特征点和环形均值描述的图像区域复制篡改检测算法。首先对图像进行自适应维纳滤波,并利用Harris算子提取图像的特征点,然后通过对每个特征点的环形邻域进行均值描述生成特征向量矩阵,并采用字典排序和阈值化处理进行相似性匹配,从而确定候选匹配点,最后利用RANSAC算法剔除错误的匹配点,实现复制和篡改区域的标识定位。实验结果表明,算法对于复制区域的旋转和翻转变换具有较强的鲁棒性,并且可以有效抵抗常见的后处理攻击,包括高斯模糊、加性高斯白噪声、JPEG压缩以及它们的混合操作,尤其能够抵抗非显著视觉结构的平坦区域和小区域的复制、粘贴、篡改操作。     

Robust hashing for image authentication using SIFT feature and quaternion Zernike moments

A novel robust image hashing scheme based on quaternion Zernike moments (QZMs) and the scale invariant feature transform (SIFT) is proposed for image authentication. The proposed method can locate tampered region and detect the nature of the modification, including object insertion, removal, replacement, copy-move and cut-to-paste operations. QZMs considered as global features are used for image authentication while SIFT key-point features provide image forgery localization and classification. Proposed approach performance were evaluated on the color images database of UCID and compared with several recent and efficient methods. These experiments show that the proposed scheme provides a short hash length that is robust to most common image content-preserving manipulations like large angle rotations, and allows us to correctly locating forged image regions as well as detecting types of forgery image.

     

采用圆谐-傅里叶矩的图像区域复制粘贴篡改检测

现有检测方法大多对图像区域复制粘贴篡改的后处理操作鲁棒性不高.针对这种篡改技术,提出一种新的基于圆谐-傅里叶矩的区域篡改检测算法.首先将图像分为重叠的小块;然后提取每个图像块的圆谐-傅里叶矩作为特征向量并对其进行排序;最后根据阈值确定相似块,利用位移矢量阈值去除错误相似块以定位篡改区域.实验结果表明,该算法能有效抵抗噪声、高斯模糊、旋转等图像后处理操作,且与基于HU矩的方法相比有更好的检测结果.     

基于Harris兴趣点和空域均值信息的图像复制粘贴窜改检测算法

提出了一种基于兴趣点检测和特征匹配的图像复制粘贴窜改检测方法。首先采用Harris算子检测图像中的角点作为兴趣点, 然后提取以兴趣点为中心的邻域内空域的五个均值特征形成特征向量, 最后记录相等位移矢量的发生频率并通过阈值化处理得到匹配的兴趣点, 从而标志复制粘贴区域。仿真实验表明, 该算法不仅可以有效检测多区域复制粘贴窜改操作, 而且能够有效抵抗多种窜改后处理操作, 包括加性高斯白噪声, JPEG压缩, 对比度、亮度和曝光度调整以及JPEG压缩和加噪的混合操作。