复杂场景下图像复制-移动篡改检测

结合基于块匹配和基于点匹配算法优点,提出复杂场景下(平坦区域和非平坦区域都有篡改)图像复制-移动篡改检测方法.通过关键点检测出非平坦区域的篡改,计算平坦区域,对平坦区域图像分块并提取FMT特征,通过相似块的匹配确定平坦区域的篡改,获得整个图像的篡改区域.实验结果表明,该方法具有很好的鲁棒性和稳健性,在计算速度上也具有明显的优势.     

基于SURF特征匹配的复制—移动篡改区域探测方法

针对复制-移动篡改,本文提出基于SURF(Speeded Up Robust Features)特征匹配篡改区域快速自动探测与定位方法。首先应用SURF算法提取待检测图像的特征点和特征向量并进行特征匹配,然后估计匹配对之间的仿射变换参数并消除错配,最后通过仿射变换找出趋近完整的复制-移动区域。实验结果证明了该方法对复制-移动篡改探测的有效性。     

同幅数字图像中Copy-Move型篡改的盲检测

为了快速有效地检测复制-粘贴(Copy-Move)图像篡改,提出了一种基于重叠块统计值的Copy-Move型篡改图像盲认证方式.该算法先将图像进行一次离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)并取其低频部分分解为重叠块,接着统计各重叠块的7个统计值并计算重叠块间的相似性找出相似块,最后返回原篡改图像找出篡改部分.仿真结果表明,该方法能快速有效地检测出篡改部分经过JPEG有损压缩、高斯白噪声污染和这两者结合的篡改图像.     

图像区域复制篡改快速鲁棒取证

图像区域复制篡改就是将数字图像中一部分区域进行复制并粘贴到同一幅图像的另外一个区域, 是一种简单而又常见的图像篡改技术. 现有的算法大多对区域复制后处理的鲁棒性比较差, 并且时间复杂度高. 本文针对该篡改技术, 提出一种有效快速的检测与定位篡改区域算法. 该算法首先将图像进行高斯金字塔分解, 将低频图像进行块分解, 提取每块的Hu矩不变特征, 并将特征向量排序, 然后为每个特征向量搜索符合阈值的相似特征向量; 最后利用区域面积阈值去除错误的相似块, 并结合数学形态学定位篡改区域. 实验结果表明该算法不仅能有效地对抗如高斯白噪声、高斯模糊以及JPEG压缩这些后处理操作, 而且减少了块总数, 缩小了块匹配搜索空间, 提高了运算效率.     

基于自适应提点鲁棒定位的图像复制粘贴篡改检测

复制-粘贴篡改检测(Copy-Move Forgery Detection, CMFD)是数字图像篡改的一种常见方式, 近年来已成为多媒体取证领域一个重要的研究方向. 本文提出一种鲁棒的复制-粘贴篡改检测算法, 基于构造波动函数自适应获取阈值的方法均匀提取图像特征点, 可在篡改区域小或平滑的情况下进行鲁棒检测. 引入DBQ-LSH匹配算法进行特征匹配, 降低了时间复杂度. 提出基于不变矩LBP图像的定位方法, 在图像受到噪声攻击和JPEG压缩攻击下能精准定位篡改位置. 实验结果表明, 该算法具有优良的检测正确率(图像级)和检测精度 (像素级).     

傅里叶-梅林变换的图像复制篡改检测

篡改检测已经成为数字图像取证的重要方法。虽然大多数情况下数字图像篡改都难以感知,例如区域复制篡改,它将图像中的对象区域复制到不交叠的其它区域,但仍然会留下少许篡改痕迹。提出了一种新的针对图像区域复制篡改的检测模式。其中,利用傅里叶－梅林变换提取图像块的几何不变量特征,相似性匹配则采用余弦相关系数。通过MATLAB仿真实验,验证了该算法不但可以适应平移、旋转及缩放等几何变换,而且能够有效抵抗噪音污染、模糊滤波以及有损JPEG压缩等攻击。     

基于投影数据主成分分析的图像篡改检测算法

传统算法处理图像复制-粘贴型篡改问题时速度较慢。为此,提出一种基于投影数据主成分分析(PCA)的图像篡改检测算法。利用分块图像的行、列投影构建图像块投影特征矩阵,通过PCA对其降维,并使用字典排序法进行排序,结合图像块偏移置信距离判断图像复制-粘贴区域,完成被动取证。实验结果表明,该算法能准确找出篡改区域,与Posucue算法相比速度较快。     

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。     

运用DWT和ORB的图像篡改检测方法

针对数字图像常见的区域复制篡改方式和实时特征提取要求,结合离散小波变换（DWT）和ORB特征提取算法,提出了一种高效的数字图像区域复制篡改检测方法。该方法首先使用DWT将图像分解为LL、LH、HL、HH四部分;然后将ORB算法作用于LL部分,提取关键点,构建二进制描述向量rBRIEF;最后使用汉明距离匹配相似关键点,达到检测图像篡改的目的。通过实验结果证明,该方法不仅可以有效地检测出区域复制篡改图像,同时对平移、旋转、噪音和综合攻击后的篡改图像具备一定的鲁棒性,且与SIFT等算法相比具有更短的检测时间和更少的存储空间。     

基于分形和统计的复制-粘贴篡改图像的检测

现在大多数图像“复制-粘贴”篡改检测算法对于区域复制后的进一步混合处理不能进行有效检测。为此提出了一种新的基于分形和统计的检测方法。首先将图像分块并提取每块的特征向量,该特征向量由分形维数和三个统计量组成;接着对所有特征向量进行字典排序;最后,利用图像块的位置信息和欧氏距离定位篡改区域。此方法不仅能够检测传统的复制-粘贴型篡改,而且还能够检测经过旋转、翻转以及旋转和翻转混合的多区域复制-粘贴型篡改;此方法也能够抵抗高斯模糊、对比度调整和亮度调整等攻击。实验结果表明了该方法的有效性。