基于FMT的快速Copy-Move篡改检测

为了对图像篡改中常用的复制-移动伪造进行检测,基于傅里叶-梅林变换的平移、旋转和缩放的不变性提出一种快速图像区域分割和匹配的高效篡改检测算法.不同于以往模板匹配方式中按照单像素点移动得到重叠块划分方法,该算法采用相邻图像块的图像区域分割方式来减少整个图像块的数量.通过相似性匹配检测,得到初步的复制图像区域,然后利用边缘处理的方法处理改善篡改区域,从而达到改进篡改检测算法的效率和准确性.最后通过实验验证了该算法的有效性.     

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.     

一种基于分块匹配的SIFT算法

SIFT算法在图像处理领域具有独特的优势,但是经过不断发展,SIFT算法在特征匹配过程中仍然具有数据处理量大、计算速度慢的问题.基于这些问题,提出了一种基于分块匹配的新型SIFT匹配算法,它通过剔除非重叠区域来降低特征提取和匹配的时间损耗.对于图像的刚性变换,算法的核心在于图像块的切分和重叠区域的计算,首先选取少量的种子点来估算两幅图像的相关变换矩阵;然后将原始图像切分为几块,通过变换矩阵找出在匹配图中的相关块;再检测所有的匹配块上的特征点;最后结合RANSAC算法去除伪匹配点对,来提高匹配的准确率.实验结果表明:与标准SIFT算法相比,基于分块匹配的SIFT算法在实时性和鲁棒性方面得到了进一步的提升,在实际图像匹配中具有一定的应用价值.     

基于相位相关的图像区域复制篡改检测与定位

针对区域复制篡改检测算法检测效率低问题,提出一种基于相位相关的检测与定位算法。算法首先对图像进行滑窗式分块,滑动步长为多个像素,通过对图像块灰度均值排序筛选出可能匹配的图像块; 然后,利用相位相关的互功率谱脉冲函数峰值确定两个图像块是否匹配以及二者的相对位移; 最后,通过统计匹配块对偏移距离方法消除误匹配,并对篡改区域进行标记。实验结果表明,该算法不仅检测效率高,而且对有损压缩、平滑滤波、噪声等常见的后处理操作具有鲁棒性。     

基于JPEG双量化效应的图像篡改盲检测

JPEG图像的双量化效应是检测和发现JPEG图像篡改的重要线索。针对现有检测算法大多数是基于DCT块效应而较少利用双量化效应的情况,提出了一种利用JPEG双量化效应的图像篡改盲检测新方案。该方案对比用DCT系数直方图计算的未篡改区域后验概率和用区间长度计算的未篡改区域后验概率之间的差异性,提取能有效区分篡改块和未篡改块的特征,计算每个DCT块的特征值,然后设置阈值,将特征值大于阈值的图像块判定为篡改块,最后通过选取连通区域,标定篡改区域。实验结果表明,与已有的类似方案相比,该方案能够较精确地检测和定位篡改区域,且对颜色、纹理丰富的图像具有明显优势。     

基于深度特征提取和DCT变换的图像复制粘贴篡改检测

针对图像复制粘贴篡改检测中算法时间复杂度过高和定位区域不完整的问题,提出一种基于深度特征提取和离散余弦变换的图像复制粘贴篡改检测算法。首先,融合图像颜色和纹理信息获得四通道图像,计算自适应特征提取阈值,并通过基于全卷积神经网络的特征检测器提取图像深度特征;其次,通过离散余弦变换提取块特征进行初步匹配,再利用点特征向量消除误匹配;最后,通过卷积运算精确定位篡改区域。通过在公共数据集上进行验证,充分展示了该算法在检测效率和定位区域完整性方面的优势。     

基于Shamir秘密共享方案的文件图像篡改检测和修复方法

提出了一种新的基于Shamir秘密共享方案的文件图像篡改检测和修复方法,该方法包含篡改保护生成和篡改检测修复2个过程.在篡改保护生成过程中,为了提高已有文件图像篡改检测和修复方法的篡改检测正确率和修复效果,首先提出了基于权重的篡改检测信号生成方法,对每个非重叠2×3图像块提取图像块特征,再利用Shamir秘密共享方案将块特征和块内容序列值生成用于块篡改检测和修复的共享信息,最后将块共享信息构成的α通道与原始图像组成可移植网络图形格式(portable network graphic format, PNG)的文件图像.在篡改检测过程中,α通道提取的共享信号可以判断图像块是否被篡改,并可以通过Shamir秘密共享方案反向操作修复篡改图像块的内容.实验表明所提方法不仅具有良好的篡改检测和修复效果,同时具有良好的鲁棒性,能抵抗图像裁剪、噪声攻击.     

基于无损水印的医学图像篡改检测和高质量恢复算法

采用无损数字水印算法对医学图像进行篡改检测和恢复是一个重要的研究领域。针对现有方法在区域划分和块特征值选取上的不足,提出了一种新的基于四叉树分解和线性加权插值技术的无损水印算法。算法首先对原始的医学图像进行四叉树分解,得到非固定尺寸且具有高同质性的图像块;然后利用线性加权插值方法计算每个图像块的特征值作为水印信息,最后采用基于混沌的简单可逆整数变换进行水印嵌入。在提取端,当水印图像没有受到篡改时,原始的图像能被无损恢复;当受到篡改时,算法能精确定位篡改区域并能高质量恢复。实验结果表明,提出的算法相比现有方法具有更高的嵌入容量、篡改检测精确性和恢复图像质量。方法适用于医学图像的完整性认证和篡改检测中。     

图像拼接篡改的自动色温距离分类检验方法

拼接篡改是一类常见的图像伪造手段,现有取证方法难以实现图像中拼接篡改区域的自动检测与精确定位,导致拼接篡改伪造图像的取证长期依赖人工经验.基于图像中原始区域与拼接篡改区域所反映的光源色温的差异性,提出一种自动色温距离阈值分类的图像拼接篡改检测与定位方法.首先,变换待检验图像至YCbCr色彩空间,并按照Grid-based方式结构化分解为大小的子图像块;然后,利用自动白平衡（Automatic white balance,AWB）中的白点检测原理对每一个子图像块进行色温估计,计算子图像块与参考区域之间的色温距离;最后,采用最大类间方差法自适应地求取色温距离分类的最佳阈值,对子图像块进行分类标注,实现了图像拼接篡改区域的自动检测与精确定位.实验表明,该方法能够实现图像拼接篡改区域的自动检测与定位,具有较高的量化检测精度.     

利用JPEG块效应不一致性的合成图像盲检测

合成图像的篡改对象和背景区域一般来源于不同的JPEG图像.为了快速有效地检测这种图像篡改,提出了一种盲检测JPEG合成图像的方法.首先将图像与Laplacian模板卷积得到二阶差分图像,沿水平(垂直)方向平均后进行离散Fourier变换得到归一化的频谱,基于频谱幅值构造JPEG块效应测度;然后将待检测图像重叠分块并计算其相应块效应测度,利用块效应不一致性检测篡改区域.实验结果表明,该方法是快速有效的.