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。     

基于均值漂移的图像复制粘贴伪造盲检测

针对传统图像复制粘贴伪造盲检测算法存在的耗时长、计算量大、检测精度不高的问题,提出了一种基于均值漂移(MS)的图像复制粘贴伪造盲检测算法。该方法提取图像的加速稳健特征(SURF)特征点,通过最近邻匹配方法进行特征匹配,滤除冗余点,初步定位复制粘贴伪造区域。利用均值漂移将具有相同或相似属性的图像像素分割为同一区域,借助匹配后的SURF特征点与其所在均值漂移分割区域的位置依赖关系确定伪造区域,并采用边缘直方图和HSV颜色直方图衡量特征点所在分割区域与相邻区域间的相似度,将大于相似度阈值的邻域划分到复制粘贴伪造区域中,进一步细化伪造检测结果,最终实现图像的复制粘贴伪造盲检测。实验结果表明,在细节轮廓清晰和灰度值变化明显的图像中,该算法能够达到比较理想的检测效果,能够鲁棒地、高效地检测出图像的复制粘贴伪造区域。     

基于复合特征的复制粘贴伪造图像盲检测

提出了一种基于复合图像特征的复制粘贴伪造图像盲检测算法。复合图像特征由一维特征矩、二维特征矩、马尔科夫特征组成,从时空、局部和全局综合提取图像特征描述,提高了图像特征描述符的表示能力。本文所提的伪造图像盲检测算法基于复合图像特征,分析图像块间的相似度,搜索复制粘贴伪造区域。通过哥伦比亚大学伪造图像数据集的测试结果表明,在灰度值变化明显和细节轮廓清晰的图像中,所提算法能达到比较理想的检测效果,准确率较高。     

基于小波矩的图像复制粘贴篡改检测

图像的局部复制粘贴篡改技术,是最常见的一种图像伪造方式,对此提出一种基于小波矩的图像复制粘贴篡改检测算法．首先通过变分水平集活动轮廓模型初步确定图像篡改的可疑区域：然后对每一块可疑区域利用小波矩算法提取其小波矩特征;接着利用余弦相关性测度判别可疑区域的相似性;最后定位图像的篡改区域．实验结果表明本算法能够有效提取可疑区域,并进一步定位篡改区域．此外,算法对图像前景篡改区域的平移、旋转和缩放具有较强的鲁棒性．     

基于均值漂移的图像复制粘贴伪造盲检测

摘要：随着数字多媒体技术及计算机网络技术的发展,数字图像在信息技术时代扮演着越来越重要的角色,图像的真实性成为现代人们广泛关注的热点之一,为此提出了一种基于均值漂移的图像复制粘贴伪造盲检测算法。提取图像的SURF（Speed up robust feature）特征点,通过最近邻匹配方法进行特征匹配,滤除冗余点,初步定位复制粘贴伪造区域。均值漂移（Mean Shift）将具有相同或相似属性的图像像素分割为同一区域,利用匹配后的SURF特征点与其所在均值漂移分割区域的位置依赖关系确定伪造区域,并采用边缘直方图和HSV颜色直方图衡量特征点所在分割区域与相邻分割区域间的相似度,进一步细化伪造检测结果,最终实现图像的复制粘贴伪造盲检测。实验结果表明,该算法能够鲁棒地、高效地检测出图像的复制粘贴伪造区域。     

小波低频子带提取特征的图像复制篡改检测

针对数字图像取证中一类常见的图像篡改-复制粘贴图像伪造,提出了一种利用小波变换和图像块灰度分布提取特征的检测算法。相对于原图,小波分解的低频子带仍然保持原图像的概貌和空间特性,但在尺寸上减小了很多;对小波低频子带进行重叠分块,再对各重叠块进行灰度分布特征的提取;利用迭代划分法结合相似性匹配搜索相似图像块,进一步减少了检测的计算量;配合图像块的偏移位置信息,进行图像复制伪造区域的检测和定位。实验表明该算法能够较精确地定位出复制和粘贴的图像伪造区域,并有效地减少了运算量,提高了检测效率。     

基于小波和不变矩的图像copy-move篡改盲检测

针对数字图像取证中一类常见的复制粘贴图像伪造,本文提出了一种基于小波变换和不变矩提取的检测算法。该算法利用小波变换提取图像的低频分量,对低频分量分块进行不变矩特征提取,然后将特征矢量进行按行字典排序,并且配合图像块的偏移位置信息,进行图像复制伪造区域的检测和定位。实验表明该算法能够较精确地定位出复制和粘贴的图像伪造区域,并有效地减少了运算量,提高了检测效率。     

基于SIFT的图像盲取证方法

采用一种基于尺度不变特征变换的算法提取图像特征,使用乘积量化的近似最近邻搜索方法对子空间分别进行量化,运用非对称距离算法计算特征向量之间的欧氏距离,提出一种新的数字图像复制粘贴被动盲取证方法。实验结果表明,该方法能够准确地对复制区域经过预处理的伪造进行检测,减少内存的使用量和空间复杂度,缩短搜索时间。     

基于小波和奇异值分解的图像复制伪造区域检测

针对数字图像取证中一类常见的复制粘贴图像伪造,本文提出了一种基于小波变换和奇异值分解的检测算法.该算法利用小波变换提取图像的低频分量,对低频分量分块提取奇异值特征,这种特征描述形式对图像羽化或边缘模糊等处理具有鲁棒性.然后将特征矢量进行按行字典排序,并且配合图像块的偏移位置信息,进行图像复制伪造区域的检测和定位.实验表明该算法能够较精确地定位出复制和粘贴的图像伪造区域,并有效地减少了运算量,提高了检测效率.     

大尺寸图片的复制粘贴检测*

针对目前图像复制粘贴检测算法有时间复杂度高、当图像中有光滑区域时错检率大的缺点,将图像角点区域及其八方向邻接圆形区域作为伪造检测区域,提取每个检测区域的矩特征后用k-d树进行排序,并通过比较每个区域矩特征的相似性来定位伪造复制区域.该算法效率高,且对经过旋转、添加噪声、模糊、JPEG压缩等后处理的复制粘贴伪造图像检测效果很好.     

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。     

融合彩色信息与SIFT特征的帧内复制粘贴篡改检测

近年来在同源复制粘贴篡改检测中,SIFT特征得到了广泛的应用.但由于该特征在提取过程中摒弃了颜色信息,会造成一部分特征点的误匹配和漏匹配.为此,提出一种基于彩色信息与SIFT融合的CSIFT特征的检测方法,在提取特征点时加入颜色不变量信息,提高了匹配的准确性和效率.算法首先利用结构相似度将视频帧序列分段,提取每段序列的关键帧;然后提取关键帧的CSIFT特征;最终定位复制粘贴区域,并利用目标跟踪算法计算篡改区域在后续帧上的位置.通过实验验证了算法的鲁棒性,与基于SIFT等特征的算法相比,时间效率和准确性更高.     

数字图像复制粘贴篡改取证技术比较研究

本文介绍了目前几种对数字图像复制粘贴篡改取证的算法,比较了各种算法的性能和特点,分析和讨论复制粘贴篡改的检测原理,并展望了该技术未来的发展方向。     

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。     

基于DWT和形态学滤波的图像伪造检测方法

针对图像中复制-移动和拼接形式的图像伪造检测,提出一种基于离散小波变换(DWT)和形态学滤波的图像伪造检测方法。首先,将图像转换为灰度图,通过应用DWT获得LH、HL和HH子带。然后,通过阈值判断来获得伪造图像区域的边缘,并通过形态学滤波来连接边缘使其清晰化。最后,提取伪造区域的SIFT特征,并通过相似性检测来寻找图像中与伪造区域相似的区域,以此来确定伪造类型。实验结果表明,该方法能够准确检测出伪造区域和伪造类型。     

Robust hashing for image authentication using SIFT feature and quaternion Zernike moments

A novel robust image hashing scheme based on quaternion Zernike moments (QZMs) and the scale invariant feature transform (SIFT) is proposed for image authentication. The proposed method can locate tampered region and detect the nature of the modification, including object insertion, removal, replacement, copy-move and cut-to-paste operations. QZMs considered as global features are used for image authentication while SIFT key-point features provide image forgery localization and classification. Proposed approach performance were evaluated on the color images database of UCID and compared with several recent and efficient methods. These experiments show that the proposed scheme provides a short hash length that is robust to most common image content-preserving manipulations like large angle rotations, and allows us to correctly locating forged image regions as well as detecting types of forgery image.