基于SIFT的区域复制窜改检测算法*

提出了一种区域复制窜改检测算法,用于检测同幅图像中经几何变换的区域复制窜改问题.先利用SIFT算法提取出图像中SIFT关键点后,再用欧式距离找出所有匹配的关键点,最后根据同一幅自然图像不存在互相匹配的特征点这一特性,判定图像是否被窜改以及定位出被窜改的区域.实验结果表明,算法不仅可以检测出伪造图像中经平移变换的窜改区域,还可以检测出经旋转、缩放以及两者组合的几何变换.与其他的区域复制窜改算法相比,算法对伪造图像的检测有了较大的改进.     

基于小波和不变矩的图像copy-move篡改盲检测

针对数字图像取证中一类常见的复制粘贴图像伪造,本文提出了一种基于小波变换和不变矩提取的检测算法。该算法利用小波变换提取图像的低频分量,对低频分量分块进行不变矩特征提取,然后将特征矢量进行按行字典排序,并且配合图像块的偏移位置信息,进行图像复制伪造区域的检测和定位。实验表明该算法能够较精确地定位出复制和粘贴的图像伪造区域,并有效地减少了运算量,提高了检测效率。     

基于小波和奇异值分解的图像复制伪造区域检测

针对数字图像取证中一类常见的复制粘贴图像伪造,本文提出了一种基于小波变换和奇异值分解的检测算法.该算法利用小波变换提取图像的低频分量,对低频分量分块提取奇异值特征,这种特征描述形式对图像羽化或边缘模糊等处理具有鲁棒性.然后将特征矢量进行按行字典排序,并且配合图像块的偏移位置信息,进行图像复制伪造区域的检测和定位.实验表明该算法能够较精确地定位出复制和粘贴的图像伪造区域,并有效地减少了运算量,提高了检测效率.     

基于Krawtchouk不变矩的复制-粘贴篡改盲检测算法

针对数字图像检测中一类常见的复制-粘贴图像篡改,提出一种基于小波变换和径向Krawtchouk不变矩的盲检测算法。算法利用小波变换提取图像的低频分量,对低频分量分块提取径向Krawtchouk不变矩特征,这种特征描述方式对图像旋转后处理具有鲁棒性,然后将特征向量进行按字典排序,并结合数学形态学进行图像复制篡改区域的检测和定位。实验表明该算法能有效地定位出复制和粘贴的图像篡改区域,并对粘贴区域旋转操作具有很强的鲁棒性。     

面向特征融合的图像多窜改检测与定位算法

现有的图像窜改检测方法大多只针对某一种窜改方式,且存在窜改区域边界检测精度不高的问题,对此,提出了一种基于U型网络的双流编码器—解码器架构的图像窜改检测方法。首先利用编码器与解码器之间跳跃连接的方式来融合窜改图像中的低级和高级特征,并使用空洞卷积和CBAM注意力机制对编码器输出的特征进行融合,使得网络对不同尺度大小的窜改区域都有较好的定位性能;其次为了提高网络对窜改区域的边界检测精度,使用图像形态学方法制作了窜改边界数据集;最后使用多损失函数来同时优化网络的性能,即采用交叉熵和均方根损失函数来分别度量预测图的窜改区域损失和窜改边界损失。在CASIA、Columbia、NIST16、Coverage四个公开数据集上的实验结果表明,所提方法可以有效地检测出拼接和复制—粘贴两种窜改方式所伪造图像的窜改区域,输出像素级别的窜改区域定位图,且与其他主流窜改检测方法相比,所提方法在CASIA和Columbia数据集上的AUC值达到最高,在Columbia数据集上的F1值达到最高。     

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。     

实用的完全脆弱认证水印算法*

提出一种完全脆弱认证水印算法用于图像完整性认证、窜改定位和近似恢复被窜改部分。算法基于对原始图像2×2大小分块,计算图像块各像素高6 bit的灰度均值作为水印,利用混沌和置乱技术对水印信息进行加密和确定水印比特嵌入的位置。实验结果表明,该算法简单、安全性高,窜改精确定位到2×2图像块,可对窜改区域近似恢复,具有较好的实用性。     

一种新的图像窜改检测与自恢复算法*

提出一种新的图像窜改检测与自恢复算法,不但可以检测定位出图像中任何细微的窜改,而且可以恢复被较大面积窜改的图像数据。首先,在环面自同构映射的基础上采用列偏移方法优化块序列,随后将关联块的组合水印分别嵌入到各映射块内每个像素的三位最低有效比特,最后按照像素尺寸对图像窜改进行逐级检测,并以最小分块为单元来自恢复图像。经实验证明,该算法能有效地进行窜改检测与内容恢复,尤其窜改区域较大时具有显著的效果。     

离散小波变换耦合静电场理论的图像快速伪造检测算法

为了解决当前图像伪造检测算法主要是在图像空域中定位伪造区域,难以降低图像维数,使其复杂度大;且不能有效检测几何变换篡改形式的伪造区域,导致其鲁棒性不佳的不足,提出了离散小波变换耦合静电场理论的图像伪造检测算法;首先,引入离散小波变换,提取伪造图像的低频子带,降低图像空间;再基于静电场理论,将提取子带映射到虚拟电场中,提取鲁棒性较强的特征,利用Radix排序算法对特征完成重组,形成特征矩阵;最后,定义相同仿射变换,并用其处理排序矩阵,完成伪造区域检测;实验测试结果显示:与当前的移动复制伪造检测技术相比,所提算法具有更高的定位效率与检测精度;同时拥有较强的鲁棒性,有效抗击几何变换篡改;该算法能够高效精确检测几何变换伪造形式的图像内容。     

基于频域水印的人脸图像窜改检测认证方法

以DeepFake为代表的AI换脸技术为人们的生活带来诸多负面影响,现有的人脸窜改检测算法鲁棒性较弱,缺乏可解释性。针对这一问题提出一种离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）、奇异值分解（SVD）相结合的人脸频域水印算法（face frequency-domain watermarking,Face-FW）,通过提取图像人脸特征并压缩加密生成二值水印嵌入图像频域以达到检测人脸窜改、认证原人脸归属人的目的,同时提出动态特征融合算法以降低Face-FW适用范围。选取人脸图像标准数据集CASIA-FaceV5和IMDB-WIKI部分图像嵌入水印并窜改人脸生成测试集CASIA-DF和IMDB-DF。实验结果表明,Face-FW在两个测试集上分别有97.6%和96.9%的检测窜改成功率,优于对比方法,并且算法能够根据非特征融合水印提供人脸认证,具有较强的鲁棒性和可解释性。     

基于Tamura纹理特征的Copy-Move图像篡改盲检测

针对图像盲认证中一种常见的Copy-Move型图像篡改,提出了基于图像的Tamura纹理特征的Copy-Move型篡改区域的检测和定位算法。该算法提取每一图像块的Tamura纹理特征组成图像的特征向量,用字典排序法对特征向量进行排序,利用欧式距离计算图像块的相似性,以检测和定位被篡改的图像区域。实验结果表明,该算法能有效地检测和定位被篡改的图像区域。     

基于奇异值加权的图像复制粘贴伪造盲检测

提出了一种基于小波变换和奇异值分解的盲检测算法来识别图像的复制粘贴伪造。该算法用小波变换降低计算量,用奇异值表示图像特征。图像经过小波变换,提取出低频分量和高频分量。因低频部分保留图像的纹理信息,高频部分保留图像的轮廓信息,该算法分别从低频部分和高频部分提取图像奇异值,并把提取出的奇异值进行加权处理,以加权值作为图像块的特征。图像块之间做两两比较,根据图像块的特征相似度,判断是否存在图像复制粘贴伪造区域。在丰富层次和清晰细节轮廓的图像中,该算法能达到比较理想的检测效果,准确率较高。     

同幅数字图像中Copy-Move型篡改的盲检测

为了快速有效地检测复制-粘贴(Copy-Move)图像篡改,提出了一种基于重叠块统计值的Copy-Move型篡改图像盲认证方式.该算法先将图像进行一次离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)并取其低频部分分解为重叠块,接着统计各重叠块的7个统计值并计算重叠块间的相似性找出相似块,最后返回原篡改图像找出篡改部分.仿真结果表明,该方法能快速有效地检测出篡改部分经过JPEG有损压缩、高斯白噪声污染和这两者结合的篡改图像.     

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.     

使用背景噪声盲估计的图像真伪鉴别

数字图像获取过程中会在整幅图中产生一致的噪声,而由不同图像拼接而成的图像往往会在噪声的统计特性上不一致。本文利用这一特点,提出了一种基于背景噪声分析的图像真伪被动鉴别算法。该算法利用了图像数据的高阶统计特性对背景噪声进行盲估计,并通过相邻重叠分块间的特征估计来判断图像哪些部分被篡改。实验结果表明,该方法对于鉴别拼接而成的篡改图像有显著效果。     

基于传感器模式噪声特性的图像篡改检测方法

针对传统基于传感器模式噪声特性的图像篡改检测算法由于需要知道参考图像数据库因而应用局限性大的问题,提出了一种基于噪声子空间投影的图像篡改检测框架,分别采用主成分分析（ PCA）、二维主成分分析（2DPCA）和核主成分分析（KPCA）实现了基于图像噪声特性的篡改检测,并通过实验验证了此方法的有效性。     

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。     

小波低频子带提取特征的图像复制篡改检测

针对数字图像取证中一类常见的图像篡改-复制粘贴图像伪造,提出了一种利用小波变换和图像块灰度分布提取特征的检测算法。相对于原图,小波分解的低频子带仍然保持原图像的概貌和空间特性,但在尺寸上减小了很多;对小波低频子带进行重叠分块,再对各重叠块进行灰度分布特征的提取;利用迭代划分法结合相似性匹配搜索相似图像块,进一步减少了检测的计算量;配合图像块的偏移位置信息,进行图像复制伪造区域的检测和定位。实验表明该算法能够较精确地定位出复制和粘贴的图像伪造区域,并有效地减少了运算量,提高了检测效率。