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.     

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。     

特征匹配结合自适应阈值的图像伪造检测

针对现有图像复制移动伪造检测方法对图像中存在同质纹理或均匀区域检测困难、相关参数阈值选择影响检测等问题,提出一种基于特征匹配与自适应阈值的图像复制移动伪造检测方法。首先通过定义和优化成本函数来制定交互作用机制,包括匹配和变换估计步骤;然后在迭代过程中执行步骤,使相关阈值的选择和估计更合理,自动识别和定位伪造区域;最后采用检测系统的相互作用关系,检测并修正步骤中发生的错误。实验结果表明:相比传统的复制移动伪造检测方法,在对伪造图像的像素图像精度水平、旋转和缩放的鲁棒性、检测专业伪造图像以及变换矩阵的精度等不同情况,所提方法效率更高。     

基于LBP的图像区域复制篡改检测

研究尺度不变特征变换(SIFT)和旋转不变局部二值模式(LBP)相结合的特征匹配方法,提出一种基于LBP的图像区域复制-粘贴篡改检测算法。利用SIFT关键点检测方法检测图像中的所有关键点,计算以关键点为中心的周围图像区域的LBP特征,并将其作为关键点的特征描述,采用特征向量的欧式距离进行关键点匹配。实验结果表明,该算法在抗旋转、亮度变化处理和效率方面均优于基于主成分分析的检测算法。?     

融合深度信息的BRISK改进算法

为了有效地利用RGB-D图像的深度信息,提高BRISK算法的尺度不变性和旋转不变性,提出一种融合深度信息的BRISK改进算法。首先,采用FAST算法提取特征点,并计算每个特征点的Harris角点响应值;然后,将整个图像划分为大小相同的网格,每个网格保留Harris角点响应值最大的特征点;其次,根据图像的深度信息直接计算特征点的尺度因子;最后,计算以特征点为中心的圆的灰度矩心,通过灰度矩心和特征点的位置偏差确定特征点主方向。从尺度不变性和旋转不变性两方面对几种算法进行了对比实验分析。实验结果表明,相比BRISK算法,改进后的算法在图像尺度变化时正确匹配特征点数提高了90%以上,在图像旋转时正确匹配特征点数提高了至少70%。     

基于改进亮度序描述子的刀闸状态识别

为了消除非线性亮度变化对电力系统中的绝缘子定位和刀闸状态识别的影响,提出了一种基于改进亮度序(LIOP)描述子的刀闸状态识别算法。首先对图像进行必要的预处理以去除噪声的污染;其次提取感兴趣的目标区域,该区域内应包含绝缘子和刀闸等目标信息;然后利用改进的亮度序描述子来精确定位绝缘子,这是由于亮度序描述子对图像非线性亮度变化、尺度变换和旋转变化等具有一定的不变性;最后利用改进的Hough变换来确定刀闸的位置,并计算直线段间的角度来对闸刀状态进行识别。实验结果说明了该方法可以精确地定位绝缘子和识别刀闸的状态,适用于实时性要求较高的电力系统。     

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。     

月球表面图像的SIFT特征提取与匹配

在分析月球表面不同尺度、不同谱段图像特点的基础上,本文以Visual C＋＋和OpenCV为开发平台,对月球表面多光谱图像数据和多尺度图像对数据进行特征点提取和匹配,并验证算法的有效性。实验结果表明,改进的SIFT特征具有旋转、平移、尺度缩放、亮度变化和视角变换的不变性,能较好地完成月球表面各种图像的特征提取和匹配。     

基于中心环绕滤波器检测的图像特征点匹配算法

针对传统图像匹配算法特征点检测稳定性和准确性差的问题,提出一种尺度不变性的基于中心环绕滤波器检测（SCFD）的图像特征点匹配算法。首先,构建多尺度空间,利用中心环绕滤波器检测图像在不同尺度下的特征点,采用Harris方法和亚像素插值获得稳定的特征点;其次,联合快速定向旋转二进制稳健基元独立特征（BRIEF）（ORB）算法确定特征点的主方向,构建特征点描述算子;最后,采用汉明距离完成匹配,通过最小平方中值（LMedS）定理和最大似然（ML）估计剔除误匹配点。实验结果表明,在尺度变化时,所提算法的匹配精度达到96.6%,是ORB算法的2倍;其运行时间是尺度不变特征变换（SIFT）的19.8%,加速鲁棒性特征（SURF）的28.3%。所提算法能够有效提高特征点检测的稳定性和准确性,在视角、尺度缩放、旋转、亮度等变化的情况下具有较好的匹配效果。     

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.     

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.

     

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。     

基于不变矩特征的图像区域复制粘贴篡改检测

针对一种常见的篡改手段--图像区域复制粘贴,提出了一种基于不变矩特征的检测方法。将图像分成多个重叠块,提取每块的不变矩特征与直方图特征,结合起来得到图像的特征矢量。利用字典排序,依照预定的相似性标准,确定图像中的复制粘贴区域。实验结果表明,该算法在抗旋转操作方面明显优于经典的PCA检测算法,能准确检测出90°和180°的旋转。     

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。     

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.     

Image copy-move forgery passive detection based on improved PCNN and self-selected sub-images

Image forgery detection remains a challenging problem. For the most common copy-move forgery detection, the robustness and accuracy of existing methods can still be further improved. To the best of our knowledge, we are the first to propose an image copy-move forgery passive detection method by combining the improved pulse coupled neural network (PCNN) and the self-selected sub-images. Our method has the following steps: First, contour detection is performed on the input color image, and bounding boxes are drawn to frame the contours to form suspected forgery sub-images. Second, by improving PCNN to perform feature extraction of sub-images, the feature invariance of rotation, scaling, noise adding, and so on can be achieved. Finally, the dual feature matching is used to match the features and locate the forgery regions. What's more, the self-selected sub-images can quickly obtain suspected forgery sub-images and lessen the workload of feature extraction, and the improved PCNN can extract image features with high robustness. Through experiments on the standard image forgery datasets CoMoFoD and CASIA, it is effectively verified that the robustness score and accuracy of proposed method are much higher than the current best method, which is a more efficient image copy-move forgery passive detection method.     

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。     

Detecting copy-move forgery under affine transforms for image forensics

In copy-move forgery, the copied region may be rotated and/or scaled to fit the scene better. Most of the existing methods fail when the region is subject to affine transforms. This paper presents a method for detecting this kind of image tampering based on circular pattern matching. The image is first filtered and divided into circular blocks. A rotation and scaling invariant feature is then extracted from each block using Polar Harmonic Transform (PHT). The feature vectors are then lexicographically sorted, and the forged regions are detected by finding the similar block pairs after proper post-processing. Experimental results demonstrate the efficiency of the method.