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。     

基于Tchebichef矩的区域复制窜改检测算法*

提出了一种新的数字图像被动认证算法,用于检测同幅图像的区域复制窜改问题。算法首先利用离散小波变换提取图像的低频分量,再对低频分量进行分块并提取每一块的离散正交Tchebichef矩特征;然后将特征矢量进行字典排序,比较相邻两组特征矢量的相似性;最后利用阈值判别实现窜改伪造区域的检测和定位。实验结果证明,算法能较好地检测及定位出图像中复制与窜改区域,且具有运算量小、检测效率高、鲁棒性好等特点。     

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。     

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。     

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。     

低频快速切比雪夫矩的篡改图像检测算法

针对图像复制粘贴篡改的检测及篡改区域定位的研究,提出了一种低频快速切比雪夫矩的篡改图像检测算法.首先用非抽样小波变换对图像分解,选取图像的低频部分进行重叠分块,提取改进的低频快速切比雪夫矩做为特征向量,然后采用PatchMatch算法对提取的块特征匹配,最后用稠密线性拟合算法去除误匹配并且用形态学操作完成最后的篡改区域定位.与现有的篡改图像检测算法相比,所提出的算法对于单区域篡改、单区域多次篡改以及多区域篡改均具有较好的定位效果,并且减少了算法的运行时间,提高了实时性.     

基于àtrous-Contourlet变换与不变矩的掌纹匹配算法

为了提高掌纹识别的速度和准确率,克服Contourlet变换在处理高维信号时的不足,提出了一种新的掌纹识别算法。该算法首先对掌纹图像进行àtrous-Contourlet变换,得到高频分量和不同方向不同子带上的低频分量,再根据不同子带的能量分布所提取出的统计特征选择不同的特征加权系数,对图像所得到的不变矩向量进行加权计算,得到新的特征向量,完成掌纹图像的识别。实验结果表明,该算法与小波矩算法、Hu不变矩算法和Contourlet算法相比有较高的效率和匹配精度。     

大尺寸图片的复制粘贴检测*

针对目前图像复制粘贴检测算法有时间复杂度高、当图像中有光滑区域时错检率大的缺点,将图像角点区域及其八方向邻接圆形区域作为伪造检测区域,提取每个检测区域的矩特征后用k-d树进行排序,并通过比较每个区域矩特征的相似性来定位伪造复制区域.该算法效率高,且对经过旋转、添加噪声、模糊、JPEG压缩等后处理的复制粘贴伪造图像检测效果很好.     

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．     

Adaptive lifting for shape-based image retrieval

We propose to use adaptive wavelet lifting for image retrieval systems that are based on shape detection and multiresolution structures of objects in a database against a background of texture. To measure the performance of our approach, feature vectors are computed based on moment invariants of detail coefficients produced by the adaptive lifting scheme and retrieval rates are obtained by measuring distances between these vectors. Retrieval rates are compared with the rates obtained when using non-adaptive wavelet filtering as a preprocessing step. A synthetic database is created for this simulation.     

A passive authentication scheme for copy-move forgery based on package clustering algorithm

Copy-move forgery as one of popular methods is widely used to tamper digital images. Passive authentication is extensively used to detect the copy-move forgery images. This paper proposes a passive authentication scheme for copy-move forgery based on the discrete cosine transform (DCT) and the package clustering algorithm. The copy regions and paste regions can be automatically detected in doctored digital images. This scheme works by first applying the DCT to small fixed image blocks to obtain their features and the size of feature vectors are reduced. Moreover, the package clustering algorithm is applied to replace the general lexicographic order technologies to improve the detection precision. The similar blocks can be found by comparing the feature vectors in each package. The experimental results represent that the proposed scheme can locate irregular and meaningful tampered regions and multiply duplicated regions in a suspicious image. The duplicated regions can also be located in digital images that are distorted by adding white Gaussian noise, Gaussian blurring and their mixed operations.     

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.     

Accurate and robust localization of duplicated region in copy–move image forgery

Copy–move image forgery detection has recently become a very active research topic in blind image forensics. In copy–move image forgery, a region from some image location is copied and pasted to a different location of the same image. Typically, post-processing is applied to better hide the forgery. Using keypoint-based features, such as SIFT features, for detecting copy–move image forgeries has produced promising results. The main idea is detecting duplicated regions in an image by exploiting the similarity between keypoint-based features in these regions. In this paper, we have adopted keypoint-based features for copy–move image forgery detection; however, our emphasis is on accurate and robust localization of duplicated regions. In this context, we are interested in estimating the transformation (e.g., affine) between the copied and pasted regions more accurately as well as extracting these regions as robustly by reducing the number of false positives and negatives. To address these issues, we propose using a more powerful set of keypoint-based features, called MIFT, which shares the properties of SIFT features but also are invariant to mirror reflection transformations. Moreover, we propose refining the affine transformation using an iterative scheme which improves the estimation of the affine transformation parameters by incrementally finding additional keypoint matches. To reduce false positives and negatives when extracting the copied and pasted regions, we propose using “dense” MIFT features, instead of standard pixel correlation, along with hysteresis thresholding and morphological operations. The proposed approach has been evaluated and compared with competitive approaches through a comprehensive set of experiments using a large dataset of real images (i.e., CASIA v2.0). Our results indicate that our method can detect duplicated regions in copy–move image forgery with higher accuracy, especially when the size of the duplicated region is small.     

基于模糊不变矩的复制粘贴伪造检测方法

随着各种高级图像处理算法以及相应图像处理软硬件的出现,即使非专业人士也很容易篡改图像,并使人肉眼很难甚至无法识别。针对一种常见的图像篡改--复制粘贴伪造,提出了一个能自动检测并标识数字图像中复制区域的方法。将图像分成多个重叠块,每块的特征用由模糊不变矩计算得到的模糊不变量表示,按照预定的相似标准来确定图像篡改区域。实验结果表明：相对于基于PCA的方法,该方法在抗模糊处理方面具有明显的优势。     

基于DWT和形态学滤波的图像伪造检测方法

针对图像中复制-移动和拼接形式的图像伪造检测,提出一种基于离散小波变换(DWT)和形态学滤波的图像伪造检测方法。首先,将图像转换为灰度图,通过应用DWT获得LH、HL和HH子带。然后,通过阈值判断来获得伪造图像区域的边缘,并通过形态学滤波来连接边缘使其清晰化。最后,提取伪造区域的SIFT特征,并通过相似性检测来寻找图像中与伪造区域相似的区域,以此来确定伪造类型。实验结果表明,该方法能够准确检测出伪造区域和伪造类型。     

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。     

基于改进小波矩特征的快速无损图像描述算法

为了更有效地利用小波矩不变量算法来快速无损地计算图像特征值, 提出了一种融合Mallat算法的无损采样的新型小波矩不变量算法. 在此基础之上, 结合傅里叶变换的原理及特点, 提出了基于频率幅值谱与小波矩不变量的特征提取方法. 并将改进的小波矩不变量算法与传统使用三次B样条矩的小波矩、Hu矩进行了比较. 实验表明, 改进的小波矩不变量在比传统小波矩不变量算法性能几乎没有损失的情况下, 大大加快了小波矩不变量的计算速度, 并且基于频率幅值谱的小波矩有更强的抗噪性.