基于均值漂移的图像复制粘贴伪造盲检测

针对传统图像复制粘贴伪造盲检测算法存在的耗时长、计算量大、检测精度不高的问题,提出了一种基于均值漂移(MS)的图像复制粘贴伪造盲检测算法。该方法提取图像的加速稳健特征(SURF)特征点,通过最近邻匹配方法进行特征匹配,滤除冗余点,初步定位复制粘贴伪造区域。利用均值漂移将具有相同或相似属性的图像像素分割为同一区域,借助匹配后的SURF特征点与其所在均值漂移分割区域的位置依赖关系确定伪造区域,并采用边缘直方图和HSV颜色直方图衡量特征点所在分割区域与相邻区域间的相似度,将大于相似度阈值的邻域划分到复制粘贴伪造区域中,进一步细化伪造检测结果,最终实现图像的复制粘贴伪造盲检测。实验结果表明,在细节轮廓清晰和灰度值变化明显的图像中,该算法能够达到比较理想的检测效果,能够鲁棒地、高效地检测出图像的复制粘贴伪造区域。     

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。     

基于超像素分割和SURF特征点的图像复制粘贴篡改检测

针对图像复制粘贴型篡改,提出一种基于超像素分割与快速鲁棒特征算法结合的方法。对图像进行SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)超像素分割,提取图像的SURF(Speeded Up Robust Features)特征点与特征描述子;以块为单位结合k-d树与BBF(Best Bin First)最近邻查询算法进行粗匹配;采用随机采样一致性算法剔除误匹配;用腐蚀膨胀操作显示复制粘贴篡改区域。实验证明该方法有较高的准确率和检测效率。     

基于均值漂移的图像复制粘贴伪造盲检测

摘要：随着数字多媒体技术及计算机网络技术的发展,数字图像在信息技术时代扮演着越来越重要的角色,图像的真实性成为现代人们广泛关注的热点之一,为此提出了一种基于均值漂移的图像复制粘贴伪造盲检测算法。提取图像的SURF（Speed up robust feature）特征点,通过最近邻匹配方法进行特征匹配,滤除冗余点,初步定位复制粘贴伪造区域。均值漂移（Mean Shift）将具有相同或相似属性的图像像素分割为同一区域,利用匹配后的SURF特征点与其所在均值漂移分割区域的位置依赖关系确定伪造区域,并采用边缘直方图和HSV颜色直方图衡量特征点所在分割区域与相邻分割区域间的相似度,进一步细化伪造检测结果,最终实现图像的复制粘贴伪造盲检测。实验结果表明,该算法能够鲁棒地、高效地检测出图像的复制粘贴伪造区域。     

基于小波矩的图像复制粘贴篡改检测

图像的局部复制粘贴篡改技术,是最常见的一种图像伪造方式,对此提出一种基于小波矩的图像复制粘贴篡改检测算法．首先通过变分水平集活动轮廓模型初步确定图像篡改的可疑区域：然后对每一块可疑区域利用小波矩算法提取其小波矩特征;接着利用余弦相关性测度判别可疑区域的相似性;最后定位图像的篡改区域．实验结果表明本算法能够有效提取可疑区域,并进一步定位篡改区域．此外,算法对图像前景篡改区域的平移、旋转和缩放具有较强的鲁棒性．     

基于特征点的抗几何变换图像被动认证算法

针对同幅图像的区域复制篡改问题,提出一种基于SIFT特征点的抗几何变换数字图像被动认证算法。在利用SIFT算法提取出图像中的SIFT特征点后,对特征点进行匹配。根据同一幅自然图像不会存在互相匹配特征点的这一特性,可以检测出篡改图像中平移、旋转、缩放等几何变换的区域。实验结果证明,该算法能够对抗区域复制篡改的几何变换。     

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。     

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。     

基于复合特征的复制粘贴伪造图像盲检测

提出了一种基于复合图像特征的复制粘贴伪造图像盲检测算法。复合图像特征由一维特征矩、二维特征矩、马尔科夫特征组成,从时空、局部和全局综合提取图像特征描述,提高了图像特征描述符的表示能力。本文所提的伪造图像盲检测算法基于复合图像特征,分析图像块间的相似度,搜索复制粘贴伪造区域。通过哥伦比亚大学伪造图像数据集的测试结果表明,在灰度值变化明显和细节轮廓清晰的图像中,所提算法能达到比较理想的检测效果,准确率较高。     

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。     

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.     

Geometric transformations parameters estimation from copy-move forgery using image blobs and keypoints

A copy-move forgery is a passive tampering wherein one or more regions have been copied and pasted within the same image. Often, geometric transformations, including scale, rotation, and rotation+scale are applied to the forged areas to conceal the counterfeits to the copy-move forgery detection methods. Recently, copy-move forgery detection using image blobs have been used to tackle the limitation of the existing detection methods. However, the main limitation of blobs-based copy-move forgery detection methods is the inability to perform the geometric transformation estimation. To tackle the above-mentioned limitation, this article presents a technique that detects copy-move forgery and estimates the geometric transformation parameters between the authentic region and its duplicate using image blobs and scale-rotation invariant keypoints. The proposed algorithm involves the following steps: image blobs are found in the image being analyzed; scale-rotation invariant features are extracted; the keypoints that are located within the same blob are identified; feature matching is performed between keypoints that are located within different blobs to find similar features; finally, the blobs with matched keypoints are post-processed and a 2D affine transformations is computed to estimate the geometric transformation parameters. Our technique is flexible and can easily take in various scale-rotation invariant keypoints including AKAZE, ORB, BRISK, SURF, and SIFT to enhance the effectiveness. The proposed algorithm is implemented and evaluated on images forged with copy-move regions combined with geometric transformation from standard datasets. The experimental results indicate that the new algorithm is effective for geometric transformation parameters estimation.

     

Multi-scale feature extraction and adaptive matching for copy-move forgery detection

A copy-move forgery detection scheme by using multi-scale feature extraction and adaptive matching is proposed in this paper. First, the host image is segmented into the non-overlapping patches of irregular shape in different scales. Then, Scale Invariant Feature Transform is applied to extract feature points from all patches, to generate the multi-scale features. An Adaptive Patch Matching algorithm is subsequently proposed for finding the matching that indicate the suspicious forged regions in each scale. Finally, the suspicious regions in all scales are merged to generate the detected forgery regions in the proposed Matched Keypoints Merging algorithm. Experimental results show that the proposed scheme performs much better than the existing state-of-the-art copy-move forgery detection algorithms, even under various challenging conditions, including the geometric transforms, such as scaling and rotation, and the common signal processing, such as JPEG compression and noise addition; in addition, the special cases such as the multiple copies and the down-sampling are also evaluated, the results indicate the very good performance of the proposed scheme.     

基于多支持区域局部亮度序的图像伪造检测

图像伪造检测是目前数字图像处理领域中的一个研究热点,其中复制-粘贴是最常用的伪造手段。由于伪造区域在粘贴前会被进行一定的尺度、旋转、JPEG压缩、添加噪声等操作,这使得检测伪造区域具有一定的挑战性。针对图像复制-粘贴伪造技术,提出一种基于多支持区域局部亮度序模式（LIOP）的图像伪造检测算法。首先,利用最大稳定极值区域（MSER）算法提取具有仿射不变性的区域作为支持区域;其次,利用非抽样Contourlet变换得到不同尺度、不同分辨率和不同方向的多个支持区域;然后,在每个支持区域上提取同时具有旋转不变性和单调亮度不变性的LIOP描述子,并利用双向距离比值法实现特征初匹配;接着,采用空间聚类将匹配的特征进行归类,进而用随机抽样一致性（RANSAC）算法对每个归类进行几何变换参数估计;最后,使用必要的后处理等操作来检测出伪造区域。实验表明,提出的算法具有较高的伪造检测精度与可信度。     

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。     

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。     

一种基于自适应闭值的图像伪造检测算法

图像伪造检测是数字取证领域一个发展迅速的研究方向。复制一移动是最常见的图像伪造方式之一,其目的是通过隐藏或克隆对象来创建新的图像内容场景。复制一移动伪造检测的主要依据是图像中存在较大面积的相同或非常相似的区域对。针对以往检测方法对图像中存在同质纹理或均匀区域检测困难以及相关参数阂值选择不确定等现状,提出一种基于自适应阂值的图像复制一移动伪造检测算法,该算法不但使相关阂值的选择和估计更合理,而且能够自动识别和定位伪造区域。通过在包含同质或均匀区域的彩色伪造图像中的实验,进一步验证了本算法的有效性。     

JPEG图像双重压缩偏移量估计的篡改区域自动检测定位

目的 为了解决现有图像区域复制篡改检测算法只能识别图像中成对的相似区域而不能准确定位篡改区域的问题,提出一种基于JPEG(joint photographic experts group)图像双重压缩偏移量估计的篡改区域自动检测定位方法。方法 首先利用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取图像的特征点和相应的特征向量,并采用最近邻算法对特征向量进行初步匹配,接下来结合特征点的色调饱和度(HSI)彩色特征进行优化匹配,消除彩色信息不一致引发的误匹配;然后利用随机样本一致性(RANSAC)算法对匹配对之间的仿射变换参数进行估计并消除错配,通过构建区域相关图确定完整的复制粘贴区域;最后根据对复制粘贴区域分别估计的JPEG双重压缩偏移量区分复制区域和篡改区域。结果 与经典SIFT和SURF(speeded up robust features)的检测方法相比,本文方法在实现较高检测率的同时,有效降低了检测虚警率。当第2次JPEG压缩的质量因子大于第1次时,篡改区域的检出率可以达到96%以上。 结论 本文方法可以有效定位JPEG图像的区域复制篡改区域,并且对复制区域的几何变换以及常见的后处理操作具有较强的鲁棒性。