基于双信息统计与引力聚类的图像篡改检测算法

目的 为了解决当前图像复制-粘贴篡改检测算法的鲁棒性与检测精准度不佳等问题。方法 将图像的颜色信息引入伪造检测过程,提出双信息统计机制耦合引力聚类的图像复制-粘贴篡改检测算法。首先,利用Hessian矩阵来准确提取图像的特征点。然后,利用图像的梯度直方图来描述图像的方向特征,并联合图像的颜色信息,构造双信息统计机制,获取图像的特征向量。计算特征向量间的欧氏距离,构造近似测量模型,对图像特征进行匹配。最后,利用引力聚类方法,实现图像特征点的聚类,精准检测复制-粘贴篡改内容。结果 与当前图像复制-粘贴篡改检测方法相比,所提算法具有更高的检测精准度,以及更好的鲁棒性。结论 所提方案可以准确检测并定位出伪造内容,在图像水印、信息安全领域具有一定的参考价值。     

Harris算子耦合强度特征的图像复制-粘贴篡改检测算法

目的针对当前较多图像复制-粘贴篡改检测算法主要依靠度量图像的结构特征来实现篡改检测,忽略了图像的强度特征,使其在各种几何变换下难以准确检测出伪造内容,导致检测结果中存在漏检和误检等问题,设计一种基于Harris算子耦合强度特征的图像复制-粘贴篡改检测算法。方法利用Harris算子对图像的特征点进行精确的提取。通过特征点构造圆形特征区域,求取该区域的Zernike矩,通过Zernike矩的大小实现对特征点的描述。随后,利用不同阶数的Zernike矩来描述图像的强度特征和纹理特征,从而构造匹配模型,对图像特征进行粗匹配,并引入RANSAC方法对粗匹配结果进行优化。最后,利用形态学腐蚀与膨胀操作将特征区域进行连通,以确定篡改区域。结果实验结果表明,与已有的图像伪造检测方案相比,所提算法具备更高的检测精度和鲁棒性,在噪声和旋转等变换下仍有更好的检测效果。结论所提技术拥有较高的伪造检测准确性,在图像水印、信息安全领域具有一定的参考价值。     

基于最近邻搜索耦合近邻损耗聚类的图像伪造检测算法

目的为了解决当前图像伪造检测算法在对图像进行伪造检测时,主要依靠全局搜索的方式来完成特征点匹配,导致其检测效率较低,且在对复杂伪造图像进行检测时,易出现检测精度不高和检测错误的不足。方法提出基于最近邻搜索耦合近邻损耗聚类的图像伪造检测算法。首先引入积分图像的方法,对图像进行预处理,借助Hessian矩阵行列式来提取特征点。利用特征点构建圆形区域,通过求取圆形区域内Haar小波响应获取特征点的特征描述符。然后通过特征描述符建立KD树索引,利用最近邻搜索方法代替SURF中全局搜索的方法,对SURF进行改进,完成特征点的匹配。最后,利用特征点间的近邻关系求取近邻函数值,通过近邻函数值对特征点进行聚类,完成图像的伪造检测。结果实验结果显示,与当前图像伪造检测算法相比,所提算法具有更高的检测效率以及更高的检测正确度。结论所提算法具备较高的检测精度,在印刷防伪与信息安全等领域具有较好的应用价值。     

高斯曲率耦合相关性制约规则的图像匹配算法

目的针对当前较多图像匹配算法在匹配过程中因忽略了特征点之间的相关性而导致算法存在匹配正确度和鲁棒性不佳等不足,设计一种高斯曲率模型耦合相关性制约规则的图像匹配算法。方法首先,利用高斯滤波后图像的一阶矩阵和Hessian矩阵来构造高斯曲率模型,对Hessian算子进行改进,以充分检测图像的特征点。然后,通过求取扇形区域内的Haar小波响应获取特征点的主方向,并根据特征点邻域中像素点的灰度平均值计算特征向量,从而形成特征描述子,完成对特征点的描述。利用特征点集的均值与协方差矩阵来构造相关性模型,对特征点的相关度完成度量,从而定义相关性制约规则,对特征点的相似度进行判断,完成特征点的匹配。最后,利用RANSAC算法提纯匹配特征点,完成图像的匹配。结果仿真实验表明,与当前图像匹配算法相比较,文中算法不仅匹配正确度较高,且具有较强的鲁棒性,在旋转角度为50°时,其正确匹配精度仍可达到87%以上。结论所提算法在多种几何攻击下仍具有较高的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值。     

基于不变矩特征模型耦合相似度量规则的图像匹配算法

目的为了解决当前图像匹配算法因主要利用特征点之间的距离来实现特征匹配,从而忽略了特征点的结构特征,导致算法存在较多的漏匹配点以及错误匹配点等不足的问题。方法提出基于不变矩特征模型耦合相似度量规则的图像匹配算法。通过对待检测像素点构造的邻域圆上的点进行分类,制定检测规则,对FAST算子进行改进,利用改进的FAST算子快速、精准地检测图像的特征点。随后,构造不变矩特征模型,取代SIFT算法中获取特征向量的方法,生成低维度的特征描述符。通过Euclidean模型和SSIM建立相似度量规则,对特征点之间的相似度进行度量,完成图像的特征匹配。最后,引入随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除错误匹配点,完成图像的匹配。结果仿真结果显示,相较于当前的图像匹配算法,所提算法具有更高的匹配正确度和鲁棒性,其查全率最高可达95%左右,且匹配效率较快,约为3.75 s。结论所提匹配方法具备良好的匹配精度,在图像信息安全、包装条码识别与拼接等领域具有一定的参考价值。     

余弦约束法则耦合改进RANSAC策略的图像匹配算法

目的提高当前图像匹配算法的匹配精度与鲁棒性。方法引入Forstner算子,精确提取图像特征点;采用一阶Haar小波来生成特征点主方向,并通过求取Haar小波响应来生成特征描述子;利用特征向量构建余弦约束模型,联合特征向量的距离度量方法构成双重匹配约束,从而完成特征点之间的匹配;引入投票机制对RANSAC方法进行改进,制定多重筛选方法对伪匹配点进行剔除,完成图像匹配。结果与目前图像匹配方法相比,文中提出的算法具有更强的鲁棒性与匹配精度,在特征总数为200个时,所提算法的匹配正确数量达到196个。结论所提匹配技术具有较好的匹配正确率,对包装印刷产品的识别以及信息安全检测等领域具有较好的应用价值。     

基于信息特征耦合夹角一致性规则的图像匹配算法

目的针对当前基于灰度特征的图像匹配算法在遇到匹配图像存在较大的光照变换时,会引起较多的误匹配和漏匹配等问题,提出一种基于信息特征耦合夹角一致性规则的图像匹配算法。方法首先,利用Forstner算子来检测图像的特征点,接着用Hessian矩阵最大特征值与其最小的特征值做比值计算,优化Forstner算子的检测特征点。然后,以特征点为原点,构建极坐标系,将特征点的邻域进行分割。再利用信息熵模型求取每个分割块中的信息特征,以生成特征描述子。最后,利用特征描述子构造距离模型,搜索指定特征点的最近邻特征点和次近邻特征点,并通过距离比值方法完成特征点的匹配。通过匹配特征点之间形成的夹角,建立夹角一致性规则,对匹配特征点的可靠性进行度量,剔除错误匹配特征点,从而完成图像匹配。结果实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,所提图像匹配算法图像在旋转角度10?~100?范围内,识别率为94.6%~88%,平均识别时间为5.48 s,具有更高的匹配精度与鲁棒性。结论所提算法具有较高的检测精度,在印刷防伪与信息安全等领域具有较好的应用价值。     

基于椭圆特征区域与重要位平面分解的鲁棒图像水印算法

目的 为了解决当前基于特征点的水印方案难以描述图像的非纹理区域（像素强度变化较大的边缘、像素强度值较小或趋于0的均匀区域）,降低了局部特征区域的鲁棒性,使其抗几何失真能力不佳的问题,提出基于椭圆特征区域与重要位平面分解的鲁棒图像水印算法。方法 根据彩色载体的RGB分量,计算颜色不变性;基于颜色不变性的强度概率密度,推导概率密度梯度估计函数;利用概率密度梯度值,计算二阶Hessian矩阵,改进SURF方法,充分提取彩色载体中纹理与非纹理区域的鲁棒特征点;再求取Hessian矩阵的特征值与特征向量,以计算椭圆的长轴、短轴半径与方向角度,并以特征点为中心,建立局部椭圆特征区域;定义鲁棒特征区域选择规则,确定合适的水印嵌入位置;引入位平面分解技术,获取鲁棒椭圆特征区域的重要位平面图像,并提取其直方图,以此设计水印嵌入方法,将二值水印隐藏到这些直方图中,形成水印图像;根据水印检测机制,复原二值水印。结果 实验结果显示,与基于特征点的水印方案相比,所提算法具有更高的不可感知性与鲁棒性,复原水印失真度最小。结论 所提算法具有较高的视觉隐秘性和抗几何失真能力,在版权保护、信息防伪等领域具有较好的参考价值。     

基于区域自适应模型耦合向量约束的图像匹配算法

目的 为了解决提高图像匹配算法的匹配精度与鲁棒性。方法 设计基于区域自适应模型耦合向量约束规则的图像匹配算法。首先引入采用上下文信息的显著性分析方法,提取图像的显著区域和非显著区域。根据区域的显著性特征构造区域自适应模型,用以动态调整FAST算法中的灰度阈值,提取图像中的特征点。然后,通过欧氏度量将特征点邻域内的点分为长、短点集;通过长点集生成特征方向,利用短点集生成特征向量,以获取特征点的描述符。最后,对特征点之间的Hamming距离进行度量,实现特征点的匹配。利用匹配特征点组成的向量建立向量约束规则,对匹配特征点进行优化,完成图像匹配。结果 实验结果表明,与当前图像匹配技术相比,所提算法具有更高的鲁棒性与匹配正确度,当目标旋转角度达到100°时,其匹配准确率仍可达到88.95%。结论 所提算法具有良好的适应性,在遇到几何变换时,具有较好的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值。     

基于泽尼克矩耦合颜色空间加权度量的商标检索算法

目的 针对商标检索系统中利用单一特征进行识别和度量时,往往难以充分表征商标特征,易出现检索精度和鲁棒性不高等问题,文中拟设计一种泽尼克（Zernike）矩耦合颜色空间加权度量的商标检索方案。方法 首先,利用Zernike矩作为商标的形状描述符,充分描述商标的形状信息。随后,利用颜色空间来描述图像中像素空间信息的颜色分布特征。然后,分别将输入商标的Zernike矩特征、颜色空间特征与存储在数据库中的特征进行匹配,以计算Zernike矩特征的加权Euclidean距离与颜色空间度量。最后,联合颜色空间度量与Euclidean距离,综合考虑形状与颜色特征,形成新的距离测量规则,输出与查询商标相似的商标。结果 实验数据表明,与当前商标检索算法相比较,所提算法具有更高的检索准确率与鲁棒性,表现出更为理想的Precision-Recall以及平均准确率（Mean Average Precision, MAP）。结论 所提算法返回的图像与查询图像相似度较高,在商标注册、侵权保护等方面中具有一定的参考价值。     

区域灰度分布耦合相似判定策略的图像匹配算法

目的为了解决当前因图像匹配算法主要依靠提取图像的特征属性矢量进行度量,从而利用其对应的相关系数最大的点进行匹配时导致匹配结果中存在较多的错误匹配点以及匹配误差变大的问题。方法提出区域灰度分布耦合相似判定策略的图像匹配算法,首先利用Forstner算子来提取图像的特征点,以特征点为中心,采取建立极坐标系的方法来确定特征点的主方向,通过特征点邻域的灰度特征来生成低维度的特征描述子;然后引入归一化互相(NCC)函数对特征点之间的相似度进行评估,建立矩形窗口特征点双向匹配规则,完成特征点的匹配,以提高特征点之间的匹配准确度和算法鲁棒性;最后,根据正确匹配特征点组成的三角形具有相似性的特征,设计相似判定策略,对错误匹配点进行剔除,以改善匹配精度。结果实验结果表明,与当前图像匹配技术相比,文中匹配算法具有更高的匹配精度与效率,有效降低了特征点的误匹配率。结论所提图像匹配技术具有较高的配准精度,在图像伪造、包装条码识别等领域具有一定的应用价值。     

基于压缩量化与邻域空间LBP算子的图像哈希算法

目的为了解决哈希算法的感知鲁棒性与伪造检测能力不高的问题,提出基于特征压缩机制与邻域空间局部二值模式的紧凑图像哈希算法。方法首先利用2D线性插值技术,对输入图像进行预处理;嵌入Ring分割技术,将其变为二次图像;再利用Gabor滤波技术对其完成过滤;考虑到图像的颜色特征与其内在的空间关系,基于局部二值模式LBP设计邻域空间LBP算子,提取滤波图像的特征;构建特征压缩量化准则,输出紧凑的哈希二值数组;迭代Logistic映射,输出随机序列,通过量化每个序列值输出密钥流,通过构建动态引擎设计分段异加密模型,实现紧凑哈希序列的加密,获取图像哈希;最后计算原始哈希序列与待检测哈希序列的Hamming距离,实现图像信息的安全认证。结果与已有的哈希生成机制相比,文中算法所输出的哈希序列更紧凑,对旋转、伽马校正等篡改操作具有更好的感知鲁棒。结论所提哈希技术具备较高的安全性,在包装图标检索、信息检测等领域具有较好的价值。     

基于颜色信息与空间特征的自适应商标检索算法

目的为了增强商标检索技术对商标特征的描述能力,改善其在外来干扰下的检索精度与鲁棒性。方法提出一种基于颜色与空间特征自适应结合的商标检索算法。首先,引入主颜色描述符(DCD),将其作为颜色特征检测器,并在颜色特征提取时嵌入k-均值聚类算子,增强颜色区域,准确提取颜色特征。随后,每个商标被量化为8个显色的最大值,以便提取每个颜色分量中的空间分布信息。然后,通过利用不同的权重来平衡颜色与空间特征的重要性,定义一种基于模糊直方图分析技术,计算每个商标自适应系数,以准确描述彩色商标的图像特征。最后,通过Euclidean距离进行相似度量,输出检索到的商标。结果实验结果表明,与当前商标检索方法相比,所提算法具有更高的检索精度与鲁棒性,呈现出更理想的P-R曲线,在召回率为0.7时,其检索准确率仍可达到90%。结论文中检索方法具有较高的检索精度,在包装商标检测、商标版权保护等领域中具有良好的应用价值。