具有几何约束匹配的SIFT图像盲检测研究

复制粘贴是常见的图像篡改手段之一。SIFT是常用的一种匹配算法,也是一种有效的图像复制粘贴篡改检测方法。该算法只采用欧式距离作为度量图像复制区域和粘贴区域特征点向量间的相似性,并未加入其他的匹配约束,由此会产生特征点的误匹配;因此,对得到的匹配点对采用方向一致性几何约束,剔除误匹配点对,提高匹配的正确率和算法后续几何评估中RANSAC算法的执行效率。最后,分别对缩放、旋转,以及在篡改图像中添加噪声等情况进行实验。实验证明改进算法对上述情况的性能提升明显。     

一种新的图像拷贝篡改检测方法

针对图像的区域拷贝篡改提出了一种新的检测方法,即基于LPP-SIFT(Locality Preserving Projection-Scale Invariant Feature Transform)的检测算法.该算法利用SIFT提取图像的特征点,结合LPP特征映射,生成低维特征点描述子,然后依据向量角度比率得到匹配点对,匹配点对聚集的区域即为拷贝篡改区域.实验表明该算法能够有效地检测定位区域拷贝篡改图像,且对于拷贝区域的旋转、缩放以及图像的JPEG压缩、噪声添加等操作具有较强的鲁棒性.     

基于HSV和CLAHE的复制粘贴篡改检测算法

针对现有的局部特征提取算法,如尺度不变特征变换、加速稳健特征等对面积较小的篡改区域和平滑区域无法准确提取特征点进行复制粘贴篡改检测的问题,提出了一种基于色调、饱和度、明度（HSV）颜色空间和限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）的2阶段篡改检测方法.第1阶段,将待检测图像从红、绿、蓝颜色空间转换到（HSV）颜色空间进行加速稳健特征提取;第2阶段,针对平滑区域的篡改,通过CLAHE算法对图像进行特征增强之后,再采用加速稳健特征进行特征提取;然后利用广义2近邻算法进行特征匹配,并利用随机抽样一致性算法剔除错误的匹配点;最后通过形态学操作实现篡改区域的标示定位.实验结果表明,该算法能抵抗小面积区域和具有非显著视觉特征的平滑区域复制粘贴篡改,并对旋转、缩放等后处理攻击具有一定的鲁棒性.     

基于特征匹配的图像真伪检测方法的研究

针对基于SIFT特征匹配的图像篡改检测算法存在篡改区域定位不清晰,以及SIFT误匹配现象会对篡改区域分辨造成干扰的问题,提出一种基于数学形态学和特征匹配的图像篡改区域定位方法.首先在尺度空间上对图像进行极值检测,对图像特征关键点进行定位,确定图像梯度方向,形成特征点描述子;然后基于欧式距离对特征描述子进行两两匹配形成块...     

基于改进Harris的图像拼接算法

针对传统Harris角点检测算法进行改进,提出了一种基于改进Harris的图像拼接算法.首先,通过修改角点响应函数,引进8邻域比较以及圆形非极大值抑制窗口,采用NCC算法对检测出的Harris角点进行粗匹配,采用RANSAC算法剔除误匹配,最后对匹配图像进行图像融合,完成图像拼接.仿真结果表明,该算法提高了图像拼接的准确性、稳定性和鲁棒性,能够达到无缝拼接,具有优良的实用性.     

基于改进SURF算法的交通视频车辆检索方法研究

针对传统车辆检索方法中存在准确性和区分度较低的问题,提出了一个基于改进SURF(speeded up robust features)算法的视频车辆检索方法。在车辆视频关键帧提取的基础上,根据改进SURF算法完成车辆图像的特征提取及匹配,其中包含改进FAST(features from accelerated segment test)特征点检测、SURF特征向量提取以及最近邻查询方法来进行特征点的匹配;通过计算比较待检索车辆图像与数据库车辆图像的相似度,算法完成图像筛选并反馈检索结果。实验结果表明:针对交通监控视频中待检索车辆,该方法能够较为准确地进行检索并反馈结果。     

基于SIFT和HSI模型的彩色图像复制-粘贴盲鉴别算法

针对彩色图像复制-粘贴篡改中误匹配的问题,提出一种基于SIFT和HSI模型的彩色图像复制-粘贴盲鉴别算法。首先确定彩色图像的SIFT特征点和特征向量;然后对每个SIFT特征点提取HSI彩色特征;最后对两两不同特征点的SIFT特征向量和HSI特征向量进行匹配,确定图像的复制-粘贴篡改区域。实验结果表明:本文算法与SIFT算法、SURF算法和改进SIFT算法相比,能有效地降低误匹配率,并对高斯模糊、白噪声和JPEG重压缩有较强的鲁棒性。     

基于改进SIFT算法的图像复制粘贴盲检测方法

对高斯二阶差分(D~2OG)算子的产生过程和理论依据进行了分析,介绍了一种称为广义特征点匹配的新方法。通过仿真,先获得被检测图像的基于D~2OG算子的SIFT特征点,然后利用广义特征点匹配方法检测图像是否被篡改。对100幅篡改图像进行篡改检测,采用D~2OG算子得到的特征点与DOG算子得到的特征点用于检测图像复制粘贴的正确率接近;但用D~2OG算子检测效率更高,对图像检测量大、实时性要求高的检测任务有实用价值。     

基于VAM和E-HMM的图像拼接盲鉴别算法

为了提高拼接篡改图像的检测准确率,利用视觉注意模型提出了一种新的图像拼接篡改盲鉴别算法。首先,采用改进的基于OSF的非线性滤波方法提取图像的边缘信息,得到边缘显著图像ECM;其次,利用视觉注意模型提取ECM的注意点,并采用显著边缘定位法锁定图像显著边缘处注意点,进而获取图像关键特征片段;接着,提取图像片段的Cr通道,并计算其小波重构图像;然后,针对小波重构图像,提取其扩展的DCT域的HMM特征,并采用SVM-RFE算法对所提取特征进行降维处理;最后,根据得到的特征向量,利用SVM对特征值进行训练并建立分类模型,从而实现自然图像和拼接篡改图像的分类识别。实验结果表明,针对哥伦比亚大学拼接篡改图像库,本文算法的正确检测率为96.32%。     

基于二维熵的快速SIFT图像匹配方法

尺度不变特征变换(SIFT)是一种局部特征描述子,是在空间尺度中寻找极值点.针对传统SIFT算法存在匹配速度慢的问题,提出了一种改进的匹配方法.该方法通过计算特征点位置的二维熵大小来剔除一部分无效的特征点,在特征点匹配阶段通过遍历参考图像某个特征点与待匹配图像某个特征点二维熵之差初步寻找可靠的匹配对,这样可以减少匹配过程中欧式距离的计算量.实验结果表明,改进的SIFT算法在保持准确性的前提下,提高了图像匹配的速度,达到原始匹配速度的1.6倍.