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1.
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基于融合的高分辨率彩色图像拷贝—变换—移动篡改检测
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王 鑫 轩 波 彭思龙《中国图象图形学报》,2010年第15卷第7期
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拷贝—变换—移动篡改是一种操作简单但非常有效的数字图像篡改方法,现有检测框架无法检测。同时，在处理高分辨率篡改图像时，基于穷举搜索的现有算法框架会有计算量的困难。针对高分辨率彩色图像拷贝—变换—移动篡改提出了基于图像融合和尺度不变特征变换(SIFT)特征点匹配的检测算法。首先利用基于加权多尺度基本形的图像融合方法将降采样后的彩色图像信息融合至单幅灰度图像中，然后设计快速匹配方法得到融合图像中匹配的SIFT特征点作为种子点，最后根据图像处理规则和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。对手动制作的篡改图片和可疑新闻图片的实验结果表明，该算法对常用的润色操作和亮度调整以及JPEG有损压缩有较强的稳健性。
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2.
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一种新的图像拷贝篡改检测方法
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张震 苏白娜 喻宙《郑州大学学报(工学版)》,2012年第6期
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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.
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3.
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基于LBP的图像区域复制篡改检测
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欧佳佳 蔡碧野 熊兵 李峰《计算机工程》,2012年第38卷第16期
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研究尺度不变特征变换(SIFT)和旋转不变局部二值模式(LBP)相结合的特征匹配方法，提出一种基于LBP的图像区域复制-粘贴篡改检测算法。利用SIFT关键点检测方法检测图像中的所有关键点，计算以关键点为中心的周围图像区域的LBP特征，并将其作为关键点的特征描述，采用特征向量的欧式距离进行关键点匹配。实验结果表明，该算法在抗旋转、亮度变化处理和效率方面均优于基于主成分分析的检测算法。?
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4.
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基于点匹配的区域拷贝篡改检测
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朱珏钰《计算技术与自动化》,2014年第2期
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图像区域拷贝是一种常见的数字图像篡改技术,目前的大部分数字图像区域拷贝取证技术未考虑旋转和缩放因素。提出一种新的基于点匹配的图像区域篡改检测算法。首先利用尺度不变旋转变换(SIFT)寻找图像中的关键点,使用主成分分析法(PCA)对关键点进行降维描述,然后利用关键点特征向量的相似度寻找关键相似点。实验表明,该算法不但能够较精确地定位出复制和粘贴的图像伪造区域,还能有效抵抗噪声污染、有损压缩以及旋转等攻击,并有效地减少运算量,提高了检测效率。
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5.
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基于SIFT的数字图像盲检测算法研究
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徐亮 魏锐《电子设计工程》,2013年第21卷第12期
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针对图像区域的复制-变换-移动-粘贴篡改,建立了相应的篡改模型,提出了基于SIFT标记图特征向量的盲鉴别算法,能够有效地检测并定位经过旋转、缩放变换的篡改区域,而且能够抵抗高斯模糊、高斯白噪声和JPEG重压缩等后处理。与基于传统SIFT特征向量的检测算法相比,该算法对篡改区域的缩放变换具有更高的鲁棒性。
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6.
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基于特征点的抗几何变换图像被动认证算法
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谷宗运 吕皖丽 罗斌 韩成美《计算机工程》,2012年第38卷第2期
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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。
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7.
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基于SURF特征匹配的复制—移动篡改区域探测方法
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陈瑜 高勇 靳晓南《计算机光盘软件与应用》,2012年第6期
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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。
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8.
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基于SG-SIFT的光学遥感影像配准
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余先川 吕中华 胡丹 张立保 徐金东《北京邮电大学学报》,2014年第6期
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提出了一种基于信号理论和网格化的尺度不变特征变换(SG-SIFT)光学遥感图像配准算法.根据高斯差分尺度空间中各图像层间的频域关系设定各图像提取特征点的数目,使特征点在尺度域上分布均匀;再将各图像层网格化,使特征点在图像空间中分布均匀;然后用一致性检测法剔除有明显错误的匹配对.实验结果表明,利用SG-SIFT算法得到的特征点比尺度不变特征变换(SIFT)算法的特征点分布更均匀,正确匹配对数目比均匀鲁棒尺度不变特征变换(UR-SIFT)算法均多17.47%,且SG-SIFT算法的均方误差明显低于SIFT和UR-SIFT算法.
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9.
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一种缩放情况下区分原始区域和篡改的方法
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张婷《电视技术》,2013年第37卷第11期
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为了在检测结果中区分出原始区域和粘贴区域,提出一种基于尺度不变特征转换(SIFT)和重采样痕迹的图像盲检测算法。该算法首先将图像分成互不重叠块,利用SIFT算法找出每个块中的关键点,对关键点匹配;然后在每个块中以匹配关键点的中心为种子进行区域生长得到篡改区域;最后分析每个图像块的频谱图,计算出缩放因子,区分原始区域和复制区域。实验结果表明,该算法简便快捷,在能够对篡改区域进行准确定位的同时,并能区分原始区域和复制区域。
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10.
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复制粘贴篡改图像的盲鉴别算法研究
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王智 费慧萍 韩国香 肖晓 刘明洋《电子游戏软件》,2014年第5期
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针对复制粘贴进行的图像篡改,提出一种基于SIFT特征点匹配的真伪图像鉴别技术。算法首先构造一个DOG尺度空间和极端点检测中的尺度空间,取得标度不变性,并且在R邻近结构的关键点的视图标记基于图形的最大角度范围内,并产生一个标记图形矢量。在同幅图片的复制粘贴篡改中,篡改区域与原图存在着相似的关键点,通过对这些关键点进行SIFT特征向量的提取,就可以定位篡改区域。
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11.
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基于图像匹配的移动机器人导航研究
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朱奇光 王梓巍 陈颖《计量学报》,2017年第38卷第5期
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针对移动机器人导航过程中基于尺度不变特征变换(SIFT)算法图像匹配速度较慢,提出了基于减法聚类和特征描述符二值化的改进SIFT算法.通过减法聚类消除大量特征点中的冗余特征点,在不影响原SIFT算法稳定性的前提下有效降低了特征点数量,然后将生成的特征描述符进行二值化,依据Hash函数生成索引,以汉明距离作为度量准则.实验结果表明:与原SIFT算法相比,改进的SIFT算法中特征点数量下降30％ ～ 40％;匹配对数基本维持不变;匹配率上升6％ ～ 12％;匹配时间下降60％ ～ 70％.与基于颜色矩的改进SIFT分级图像匹配算法相比,改进的SIFT算法中特征点数量下降15％ ～25％;匹配对数基本维持不变;匹配率上升5％～10％;匹配时间下降45％ ～55％.
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12.
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基于SIFT的多焦距图像特征点提取算法
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孙艳丽 李建海 王玲玲 孙晶《现代电子技术》,2010年第33卷第23期
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将尺度不变特征变换（SIFT）算法应用到图像的特征点提取与匹配中，SIFT算法可在尺度空间寻找极值点，提取对图像焦距变化具有稳定性的特征点及其特征描述符。在采用SIFT算法提取图像的特征点及其特征描述符后，提出了一种特征点精匹配算法进行特征点的匹配，并通过仿真证明该算法具有很好的效果。
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13.
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基于改进SIFT算法的粒子滤波目标跟踪
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张琪 张金林 芮挺 方虎生《计算机工程》,2012年第38卷第10期
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为解决传统尺度不变特征变换(SIFT)算法在光照变化和遮挡的情况下，不能快速准确跟踪目标的问题，提出一种采用粒子滤波和SIFT建立目标模型的方法，利用粒子滤波预测目标在当前帧中可能的位置。计算目标可能存在的区域SIFT特征点，构建特征描述向量，进行目标匹配。根据目标模型和目标候选区域中SIFT特征点的匹配情况，在跟踪过程中更新特征描述向量，实现目标跟踪。实验结果证明，该算法可提高目标检测和跟踪的速度以及准确性。
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14.
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一种遥感图像的配准方法 被引次数：1
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曹玲玲《电脑开发与应用》,2011年第24卷第2期
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综合利用、处理多源遥感图像数据理论与方法的需求越来越多,其中配准是使用遥感图像中重要的预处理步骤。SIFT算法首先在尺度空间进行特征检测,并确定特征点的位置和特征点所处的尺度,然后使用特征点邻域梯度的主方向作为该特征点的方向特征。然后使用RAN SAC算法剔除误匹配点,使用最小二乘法拟合图像的变换函数。试验证明了SIFT具有精确匹配性和可重复性,也验证了该算法的有效性和稳健性。
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15.
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基于PCA-SIFT特征的目标识别算法
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王鹤 谢刚《电视技术》,2013年第37卷第15期
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针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在匹配时特征向量过多,从而导致耗时过长的问题,提出PCA-SIF]算法,对目标进行匹配与识别.首先,利用SIFT算法提取出原图像中稳健的特征点以及特征向量;其次,利用PCA算法对SIFT特征向量的维数进行约减;最后利用降维后的图像与原始图像进行匹配.实验证明,与原始SIFT算法相比,该算法不仅保持了SIFT算法的鲁棒性和稳定性,同时提高了匹配效率,增强了实时性.
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16.
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基于场强和凸壳的SIFT特征点匹配算法
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张光耀 王强 蔡昀哲 张绿云 李志欣《计算机工程》,2012年第38卷第22期
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传统尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法的匹配结果易受参数影响。为此，提出一种于场强和凸壳的SIFT特征点匹配算法。在原始SIFT匹配方法基础上，结合特征点群的凸壳，引入引力场强概念刻画特征点群之间的空间特征关系，以进行图像点模式匹配，在匹配中充分利用特征点的几何空间信息。实验结果表明，该算法具有较高的匹配正确率，能找到更多的特征匹配点。
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17.
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改进Harris-SIFT算法在水下图像匹配中的应用
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王鑫 贾敏智《电视技术》,2014年第38卷第13期
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针对尺度不变特征变换(SIFT)算法实时性差、错匹配多,以及Harris角点检测算法精度不高、速度偏慢的问题,提出了一种运用改进Harris-SIFT算法对水下拍摄的双目图像进行特征点提取与匹配的方法。利用改进的Harris算法对两幅图像进行角点检测,然后为特征点分配方向,并生成SIFT特征描述子,完成匹配。实验结果表明,该算法实时性强、匹配率高,并能较好地反映水下物体的形状特征。
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18.
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基于改进SIFT算法的图像复制粘贴篡改检测
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李昆仑 孙硕《计算机科学》,2016年第43卷第Z6期
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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。
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19.
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基于单目视觉的机器人Monte Carlo自定位方法 被引次数：1
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刘洞波 刘国荣 喻妙华《控制与决策》,2010年第2期
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针对单目视觉机器人定位问题,提出一种基于改进的尺度不变特征变换(SIFT)的Monte Carlo自定位方法.应用改进的SIFT方法提取特征,既能保证对图像光强变化、尺度缩放、三维视角和噪声具有不变性,又能减少SIFT算法产生的特征点及其抽取和匹配的时间.在机器人移动过程中,环境特征点的观测信息和里程计信息通过粒子滤波相融合,获得了更准确的环境标志点坐标.仿真实验结果验证了该方法的有效性.
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20.
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基于局部显著边缘特征的快速图像配准算法
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《计算机应用》,2014年第1期
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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。
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