基于圆形描述算子的 CSIFT 图像复制粘贴检测算法

随着图像处理技术的快速发展,数字图像处理软件的功能今非昔比,即使普通人也能够很轻易地对图像内容进行篡改,一幅图像的内容再也不能眼见为实。图像篡改而导致的掩盖真相的性质增加了社会的不公平性,图像篡改的危害也越来越严重。在图像篡改手段中,图像的复制粘贴是最常见也是最隐蔽的篡改手段。复制粘贴篡改取证主要分为同幅图像的复制粘贴与异幅图像的复制粘贴,文章将重点研究同幅图像的复制粘贴篡改检测算法。为解决已有的 SIFT 算法在数字图像复制粘贴篡改检测操作中使用范围小、效率不高的问题,文章通过分析此类算法的原理,提出了一种基于圆形描述算子的 CSIFT 数字图像复制粘贴篡改检测算法。该算法在原有 SIFT 算法的基础上采用颜色不变量的梯度方向作为方向特征,使用圆形描述算子进行特征匹配,适当扩大了原有算法的适用范围,降低了特征维数。大量实验表明该算法比原有SIFT 算法具有更高的检测质量与检测效率。     

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。     

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。     

基于彩色信息的尺度不变特征变换图像特征点提取与匹配

针对将彩色图像转化为灰度图像后再进行特征点提取与匹配会丢失彩色信息,可能导致误匹配这一问题,采用一种基于彩色信息的SIFT特征点提取及匹配算法(CSIFT)以实现彩色图像的特征点提取及匹配,结合目标的颜色特征与几何特征,以颜色不变量作为输入图像,再提取特征点并描述特征点周围的信息,通过最近邻匹配法求出图像间的匹配对。实验将该算法应用于视觉里程计中,对相机所拍的相邻两帧图像进行了特征点提取及匹配,并比较了该算法与传统SIFT算法的差异。实验结果表明该算法是有效的。     

基于改进SIFT算法的图像复制粘贴篡改检测

复制粘贴是一种常见的图像篡改方式,也是最隐蔽的图像篡改手段之一。SIFT是一种常用的匹配算法,同时也是一种较为有效的复制粘贴图像篡改检测方法。目前基于SIFT的图像篡改检测方法中,存在着匹配精度差及时间复杂度高等问题。为了克服这些问题,对SIFT算法进行了改进:针对阈值增大造成精确性差的问题,采用拟合优化的方法确定阈值,对SIFT算法中提取特征点的方法进行了改进;针对SIFT算法特征匹配阶段时间复杂度高的问题,采用基于K-D树的BBF搜索算法进行最近邻查询以实现特征点的快速匹配,对SIFT算法中的特征匹配进行了改进。实验结果验证了该算法的有效性。     

基于特征点的抗几何变换图像被动认证算法

针对同幅图像的区域复制篡改问题,提出一种基于SIFT特征点的抗几何变换数字图像被动认证算法。在利用SIFT算法提取出图像中的SIFT特征点后,对特征点进行匹配。根据同一幅自然图像不会存在互相匹配特征点的这一特性,可以检测出篡改图像中平移、旋转、缩放等几何变换的区域。实验结果证明,该算法能够对抗区域复制篡改的几何变换。     

基于运动目标特征的关键帧提取算法

针对运动类视频特征不易提取且其关键帧结果中易产生较多漏检帧的问题,提出基于运动目标特征的关键帧提取算法。该算法在强调运动目标特征的同时弱化背景特征,从而防止由于运动目标过小而背景占据视频画面主要内容所导致的漏检和冗余现象。根据视频帧熵值将颜色变化明显的帧作为部分关键帧,对颜色未发生突变的帧根据运动物体的尺度不变特征变换（SIFT）获得帧内运动目标的特征点;最后分别根据帧熵值及运动物体SIFT点分布提取视频关键帧。实验表明该算法所得关键帧结果集不仅漏检率较低且能够准确地表达原视频内容。     

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。     

数字彩色图像拷贝－变换－移动篡改检测

针对拷贝-变换-移动篡改技术,提出基于尺度不变特征变换（SIFT）特征点的检测算法。该算法利用快速匹配方法得到互相匹配的SIFT特征点作为种子点,根据SIFT特征点的尺度和方向信息制定合适的生长策略逐步生长出被篡改区域。实验结果证明,该算法对常用的润色操作和JPEG压缩有较好的稳健性。     

基于区域CSIFT特征的目标识别算法

无重叠多摄像机监控系统在使用局部形状特征进行目标识别时,会忽略颜色信息,且对光学变换具有不稳定性.为此,提出一种基于区域彩色尺度不变特征变换的目标识别算法.通过修正的双色反射模型,提取对光照特性和物体几何特性具有不变性的颜色特征,得到尺度不变特征变换描述予,利用颜色特征和形状特征建立目标模型.实验结果表明,该算法对刚体和非刚体目标的识别都能取得较好的效果.     

室外场景CSIFT的关键点检测和特征匹配

在目标的识别和匹配中,SIFT已经被证明是鲁棒性最好的局部不变特征描述符.虽然它能够对各种几何变化保持不变性,但却忽略了目标的颜色信息,限制了它的性能.提出一种改进的彩色的尺度不变特征变换(CSIFT)方法,结合目标的颜色特征与几何特征,针对室外场景的特点,简化了颜色不变量形式,实现了室外场景中目标的关键点检测和特征匹配.实验结果表明,CSIFT方法比经典的SIFT能更好地适用于室外场景中的关键点检测和特征匹配.     

改进SIFT算法在文字图像匹配中的应用

使用SIFT算法对文字图像进行特征提取时,产生的特征点数目较少,且不同文字产生的特征向量存在强干扰性,导致匹配准确率较低。为此,提出一种改进的SIFT算法。该算法利用二值化图像代替灰度图像,增加特征点数目,并取消SIFT的旋转不变性。实验结果证明,与标准SIFT算法相比,改进SIFT算法能有效提高文字图像匹配的准确率。     

基于改进的尺度不变特征变换特征点匹配的电子稳像算法

针对传统尺度不变特征变换（SIFT）算法运算量大的问题,提出了一种改进的SIFT特征点匹配算法。首先介绍了SIFT特征向量的提取过程,并对算法进行了改进,在单尺度空间内提取目标的关键点,并形成34维特征向量,来代替传统SIFT算法生成的128维特征向量,使算法的实时性得到较大的提高,同时又保持了配准精度,最后将提出的改进SIFT特征应用于电子稳像中的全局运动估计中,并通过实验验证了算法的性能。     

基于局部显著边缘特征的快速图像配准算法

针对尺度不变的特征变换(SIFT)算法提取的特征点数目多、匹配耗时长、匹配精度不高等问题,提出了一种基于局部显著边缘特征的快速图像配准算法。该算法利用SIFT算法提取待选特征点,同时用小波边缘检测提取图像边缘,建立特征点周围邻域的边缘特征,筛选出具有显著边缘特征的特征点,结合Shape-context算子和边缘特征形成特征描述向量,采用欧氏距离作为匹配度量函数对筛选出的特征点进行初步匹配,然后用随机一致性检验(RANSAC)算法消除误匹配点对。实验结果表明,该算法有效控制了特征点的数量,提高了特征点的质量,缩小了特征搜索空间,提高了特征匹配的效率。     

基于偏最小二乘的SIFT误匹配校正方法

针对尺度不变特征变换（SIFT）描述子仅利用特征点的局部邻域信息而对图像内具有相似结构的特征点易产生误匹配的现象,提出一种基于偏最小二乘的SIFT误匹配校正方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配,得到初始匹配对,然后利用偏最小二乘方法对匹配后初始匹配点的空间分布信息进行重新描述,并通过定义影响函数,剔除影响程度大的特征点对,最后得到精确匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明,该方法能够有效地剔除误匹配点,提高图像配准的精度。     

一种改进的SIFT特征匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法存在计算量大、复杂度高的问题,提出一种基于图像Radon变换的改进SIFT特征匹配算法。改进算法在图像的SIFT特征点采样区域内作d条不同方向的直线,以d条直线上的图像Radon变换作为SIFT特征向量描述符,降低SIFT特征向量的维数,从而提高特征匹配效率。实验结果表明,改进算法具有较高的匹配精度和较少的匹配时间,适用于虚拟场景漫游或目标识别等实时性要求较高的系统。     

基于分数阶微分的尺度不变特征变换图像匹配算法

利用分数阶微积分运算处理图像信息,有利于强化和提取图像的纹理细节,使图像得到增强,更有利于对图像特征的提取。为了提高图像匹配的正确性,用基于分数阶微积分图像处理方法,提出了改进的尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法,将高斯滤波和分数阶微分滤波相结合,用分数阶微分对图像特征进行强化,检测出更加稳定的尺度空间极值点,然后筛选出更多和更准确的匹配特征点,最后进行图像匹配。实验表明,在SIFT中引入分数阶微积分的应用,能够得到更多的特征关键点,提高图像匹配的正确性。     

基于分层区域的自适应图像配准算法

针对SIFT（尺度不变特征变换）算法提取的特征点不纯、易受噪声等因素干扰的问题，提出在SIFT算法提取特征点之前对图像进行预处理，排除部分外界干扰。针对SIFT算法中128维的高维度特征描述符导致匹配速度降低，提出一种基于分层区域的方法降低描述符维度，缩短算法运行时间。针对SIFT算法匹配过程中选取固定阈值不具有广泛适用性的问题，提出一种自适应阈值的方法，解决设置固定阈值不能适用所有图像的问题，提高匹配准确率。实验结果证明，改进的算法能提高匹配准确率和匹配效率，增强算法的鲁棒性和可靠性，并且适用性广泛。