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。     

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。     

基于NMF和SURF的视频帧间复制粘贴伪造盲检测

针对视频帧间复制粘贴伪造,本文提出一种基于非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization, NMF)和加速稳健特征（Speed-up robust features, SURF)的帧间复制粘贴伪造盲检测算法。通过对视频帧进行小波变换,提取低频系数矩阵进行非负矩阵分解,将得到的系数矩阵作为视频帧的特征表示衡量帧间的相似性,根据相似度变化趋势判断视频帧间的连续性,从而确定疑似伪造复制粘贴序列的首帧及尾帧,并通过SURF特征匹配进行二次判定。实验结果表明,本文所提出帧间伪造检测算法对连续多帧的复制粘贴伪造具有较好的检测效果,避免了逐帧比对,降低了时间复杂度。     

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。     

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.     

基于兴趣点综合特征的图像检索

针对环形区域能更好地表达像素空间分布的特点,将其引入到Gabor小波纹理特征中,提出了一种基于兴趣点环形区域颜色和纹理特征的图像检索算法。首先采用自适应平滑滤波器对图像进行滤波处理,消除噪声的影响并利用快速鲁棒特征(SURF)算子检测兴趣点;然后计算兴趣点周围局部区域内环形颜色直方图及纹理特征,将其作为图像的综合特征;最后根据图像综合特征相似度,输出相似图像。实验结果表明,该算法使平均检索准确率提高至少7％。     

直方图均衡化与SURF重构的图像特征提取方法

针对SURF算法提取图像特征点较少的问题,提出了一种经直方图均衡化处理,重构SURF尺度空间（R-SURF）的图像特征提取方法。该方法能提高图像特征点检测数目,同时保持较高的匹配率,并且继承SURF算法的良好特性。将算法与SURF和C-SURF算法进行比较实验,结果表明R-SURF具有更好的特征检测能力。     

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。     

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.     

局部不变特征匹配的快速内点选择算法

为了快速、准确地从局部不变特征初始匹配中选取内点,提出一种联合利用特征点在位置、尺度和方向上的分布一致性进行内点选择的算法.首先,采用均值漂移算法按视差对特征点对聚类实现粗选;然后找出特征点在类内的K近邻特征,再利用特征的尺度和方向估算每个特征点对所在的二局部图像区域之间的变换参数,并计算K近邻匹配相似度;最后,依据K近邻匹配相似度从粗选获得的候选匹配集中选出内点.实验结果表明,该算法在准确率、召回率和速度方面优于当前最新的内点选择算法,对图像间大幅度的视点、尺度和旋转变化具有较高的鲁棒性.     

基于图像颜色纹理的均值漂移分割算法

针对传统均值漂移算法对图像纹理特征不敏感的不足,利用图像纹理特征的独特性,提出了一种基于颜色纹理的均值漂移分割算法.结合欧式距离和高斯函数计算当前像素点与其周围像素点的颜色相似度,再使用Gabor变换提取图像不同方向、尺度上的纹理特征,结合颜色的相似度,对该像素点均值漂移的过程加权.该算法充分考虑了图像纹理的周期性、尺度性以及图像颜色的关联性.实验结果表明,算法对色彩信息不明显的纹理图像有良好的分割效果,也会提高彩色图像分割结果的准确性.分割算法用于大型水上桥梁识别,能够提高桥梁识别率.     

一种基于超像素和改进U-net的多模态脑部肿瘤图像分割方法

针对多模态脑部肿瘤图像分割难度较大和对脑部肿瘤边缘区域的分割不足等问题,本文将多模态脑部肿瘤图像分割任务分成两部分解决.第一部分是对脑部肿瘤轮廓区域的分割,先用超像素分割算法对图像进行预处理简化图像的表示形式,再提取每个超像素区域的灰度直方图,通过皮尔逊相关系数计算每个超像素区域的相似度,最后用均值漂移算法对剩余的直方...     

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。     

融合灰度和SURF特征的红外目标跟踪

由于红外图像对比度低、色彩信息匮乏且灰度级动态范围小,基于红外成像的目标跟踪一直是本领域研究的难点和重点。提出了一种融合灰度核直方图和SURF(speeded up robust features)特征的红外目标跟踪算法。在首帧采用灰度核直方图和SURF特征分别描述目标模板,在以后每帧中利用均值漂移算法快速找到局部最优解。考虑到灰度直方图特征信息量少,跟踪误差逐渐累积,采用改进的SURF特征点匹配算法估算当前帧目标尺度和中心位置,及时修正累积误差,避免跟踪窗口漂移且能自适应调整跟踪窗口大小,此外更新目标模板,最终准确跟踪目标。真实场景实验结果表明,本文算法在目标外观发生较大尺度变化、周边具有相似表观物体时能稳定跟踪目标,具有很强的稳健性,且满足实时性要求。     

基于多尺度特征提取的均值漂移目标跟踪算法

为在图像对比度较低、相似目标过多等情况下较好地实现目标跟踪,提出一种基于多尺度特征提取的均值漂移跟踪算法.前一帧目标区域的特征点经匹配得到后续帧目标区域的特征点,利用所得特征点集的中心坐标修正均值漂移搜索窗位置,以此为约束条件,减小均值漂移迭代产生的偏差.实验结果表明,该算法可以提高跟踪精度、鲁棒性及实时性.     

基于多代表点近邻传播的大数据图像分割算法

基于多代表点近邻传播聚类算法,提出一种有效的大数据图像的快速分割算法。 该算法首先运用均值漂移算法将彩色图像分割成很多小的同质区域,然后计算每个区域中所有 像素的颜色向量平均值,并用区域数目代替原图像像素点数目,选用区域间的距离作为相似度 的测度指标,最后应用多代表点近邻传播聚类算法在区域相似度矩阵上进行二次聚类,得到最 终的图像分割结果。实验结果证明,提出的算法在大数据图像的分割中取得了较为满意的分割 效果,且分割效率较高。     

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。     

一种基于区域分级合并的彩色图像分割方法

在区域合并过程中,手工设置颜色相似性和边界距离的权重极大地影响了分割的精度和自动化.针对这一问题,提出了一种新的基于区域分级合并的彩色图像分割算法.该方法能够根据邻接区域的边界特点设置权重因子,从而自适应地融合区域的颜色相似性和边界距离.使用均值漂移算法对图像进行初始分割,将原图像分割为具有较好边界的同质区域;通过计算区域相似度对区域进行分级合并.多幅彩色图像的分割实验结果证明,所提算法优于传统的基于区域合并的方法.