基于核主成分分析的图像模糊篡改检测算法

现有的图像模糊篡改检测算法通常提取模糊操作引入的某单一特征进行判断,为更好地提高算法检测效率,提出基于核主成分分析的模糊篡改检测算法.通过奇异值分解提取第一组特征,计算图像二次模糊相关性作为第二组特征,计算图像质量因子作为第三组特征.运用核主成分分析方法实现多特征融合.采用支持向量机进行判断,从而实现模糊篡改检测.实验表明:该算法能够有效地检测数字篡改图像的模糊操作痕迹,并能对模糊篡改区域进行准确定位.     

数字图像拷贝-移动篡改检测方法的分析

详细分析了现有的基于字典排序的图像拷贝-移动篡改检测方法,特别指出了块特征向量的排列顺序对于篡改检测效果的影响.说明了用于图像篡改检测时图像小块特征向量应满足的必要条件,指出特征向量的描述"粒度"应遵循"从粗到细"的原则且沿字典排序的先后顺序排列,并指出主成分分析变换增加了计算复杂度,降低了算法的稳健性,并不适用于基于字典排序的篡改检测方法.仿真实验结果表明了分析得到的结论.     

基于Tamura纹理特征的Copy-Move图像篡改盲检测

针对图像盲认证中一种常见的Copy-Move型图像篡改,提出了基于图像的Tamura纹理特征的Copy-Move型篡改区域的检测和定位算法。该算法提取每一图像块的Tamura纹理特征组成图像的特征向量,用字典排序法对特征向量进行排序,利用欧式距离计算图像块的相似性,以检测和定位被篡改的图像区域。实验结果表明,该算法能有效地检测和定位被篡改的图像区域。     

基于透视投影下空间光照一致性分析的图像拼接篡改检测

将一个人的头像剪切并拼接到另一张照片中,是一种常见的图像篡改手段.如果将该合成照片用于敲诈勒索,会对社会带来严重危害.因此,用来检测图像篡改的图像取证技术具有重大意义.由于不同照片成像环境不同,拼接时很难做到不同人脸的光照绝对一致,因此可以通过光照是否一致检测篡改.以往光照估计方法基于平行投影的假设,利用照片投影光照进行光照一致性分析.实际上,相机针孔模型是透视投影,从而导致上述检测方法出现误差.针对这一问题,本文提出一种透视投影下物体空间光照估计算法,将各人脸姿态统一到相机坐标系下,估计各人脸相对于相机坐标系的空间光照,然后分析空间光照一致性.另外,根据人脸空间光照一致性约束可以优化出相机参数,并得到该参数下的等效焦距、人脸空间位置及重新透视投影的图像等空间信息.本文将空间光照的一致性和上述空间信息的合理性作为依据,对人脸图像进行拼接篡改检测.实验结果表明,相比于传统方法基于平行投影光照进行光照一致性分析,采用本文提出的方法得到的空间光照进行光照一致性分析具有更高的准确度,结合相关信息进行照片空间合理性分析的篡改检测方法具有更强的说服力.     

一种新的区域复制图像篡改盲检测技术

提出了一种新的图像盲检测技术,该技术先对图像进行两次分块得到两个子块集,分别对这两个子块集中的子块进行小波变换,将最大变换尺度的小波近似系数以向量形式表示各子块,一个子块集组成一个矩阵,利用主成分分析方法(PCA)对这两个特征矩阵进行二次特征提取,利用Pearson相关系数法对二次提取后的子块特征进行篡改检测,标记出篡改块。实验结果表明,该技术在降低运算复杂度的基础上,不仅能较好地检测进行了多处复制粘贴篡改的图像,且在抗高斯模糊、JPEG有损压缩和噪声方面都有较强的鲁棒性,尤其在篡改图像经过滤波和加性噪声混合严重干扰后,仍能检测出大部分篡改区域。     

针对图像篡改的数字图像盲取证研究

当前对数字图像进行篡改,很难用肉眼进行识别,所以图像篡改识别也就越来越多的被重视起来,其研究也逐步深入。本文主要是介绍当前进行图像篡改识别技术的研究,分析篡改识别技术的主要类型,并进行详细阐述。     

基于几何均值分解的图像区域复制篡改检测方法

针对现有大多数图像区域复制篡改检测算法提取图像块的特征向量维数较高的缺点,提出一种新的基于几何均值分解的检测算法.将可疑图像分成大小相等的可重叠的子块;并对每个图像块进行几何均值分解并用其表征该子块的特征,形成1维的特征向量;最后对所有的特征向量进行字典排序,并结合图像块的相等位移矢量的发生频率信息,检测并定位出篡改区域.实验结果表明,该算法不仅能够有效检测并定位多区域复制篡改区域,而且对高斯模糊、对比度调整、曝光度调整的后处理操作具有较强的鲁棒性,并且有效地降低了特征向量的维数,提高了检测效率.     

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．     

采用指数矩的图像区域复制粘贴篡改检测

目的 图像区域复制粘贴篡改是目前众多图像篡改技术中一种简单而且常见的方式。针对目前大多数区域复制粘贴篡改检测算法鲁棒性不强,提出一种基于指数矩的图像篡改检测算法。方法 首先将图像分成重叠的图像子块,然后提取每一图像子块的指数矩作为特征向量进行字典排序,利用向量相似度和位移初步确定疑似图像子块,再根据疑似图像子块的相邻子块个数和角度方差去除误匹配块,得到最终篡改区域。结果 该算法具有良好的鲁棒性,与采用圆谐-傅里叶矩的算法相比,在图像受到噪声干扰时,检测率平均提高26.66%,错误率平均降低33.77%。结论 本文算法利用图像的指数矩,针对图像区域复制粘贴篡改操作,能有效检测出图像的篡改区域。检测图像在经过旋转、高斯模糊和添加噪声等后期处理时,算法依然有效。     

基于投影寻踪的高光谱图像特征融合算法

高光谱遥感技术的迅速发展对高光谱图像的数据降维和特征提取等处理方法提出了新的要求;通常的降维处理方法包括主成分分析和投影寻踪两种方法,根据主成分分析方法能反映数据全局特征和投影寻踪法,可以反映出数据局部特征的特点,提出了基于主成分分析与投影寻踪的高光谱图像特征融合算法,将两种方法得到的特征图像进行小波分解并按照高低频互补的融合规则完成了高光谱图像的特征融合,实验证明此方法能够保留场景中感兴趣目标物和背景信息,实现数据的有效压缩。     

基于主成分分析的表面缺陷自动检测算法

为检测产品表面的缺陷,提出一种基于主成分分析的自动检测算法。利用主成分分析法进行图像重构,以增强缺陷特征,对比原图像与重构图像,得到缺陷信息,通过统计过程控制二值化方法检测出缺陷。实验结果表明,该算法检测效果较好,运算速度较快,对于80张不同的表面图片,平均缺陷检测率达80%。     

基于融合的高分辨率彩色图像拷贝—变换—移动篡改检测

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。     

基于有监督直接局部保持投影的人脸识别

提出一种用于图像识别的有监督直接局部保持投影算法,该算法结合样本类别信息,通过同时对角化的方法求解局部保持投影问题,避免矩阵的奇异性。在ORL人脸库上的测试结果表明,该算法的识别率高于PCA, PCA+LPP等方法。     

基于形状自适应PCA的三维块匹配图像去噪

三维块匹配法中3-D变换真实信号的稀疏表达能力较弱,针对该问题,提出一种关于图像去噪的三维块匹配(BM3D)改进算法。采用形状自适应的图像块(邻域)代替BM3D算法中的平方窗图像块,对3-D变换处理的形状自适应图像块进行PCA变换。实验结果证明,该算法能够有效去除图像的高斯噪声,提高图像的峰值性噪比和结构相似度,且在保持图像的边缘等细节信息方面性能较好,图像视觉效果有明显改善。     

主成分分析用于图像压缩预处理的比较研究

JPEG是一种广泛应用的图像压缩和解压缩标准,其预处理采用简单的线性变换,将彩色图像从RGB转换到亮度/色度空间(YCbCr),达到了去除分量之间相关性的目的。为获取高压缩率,文章提出了以主成分变换进行彩色图像预处理的方法,该方法对每个图像单元进行变换,去除彩色分量之间的相关性。实验表明,其去相关性能优于JPEG的线性变换,并且在同压缩比下,其PSNR高于JPEG,图像质量优于JPEG。     

基于PCA和平行坐标的高维数据可视化

将平行坐标用于高维数据的可视化时,如果要展示的数据维太多,会发生可视化混乱。针对上述问题,提出一种结合主成分分析(PCA)和平行坐标的数据可视化方法PPCP。利用PCA方法对高维数据进行有效的降维处理,将降维后的数据进行平行坐标可视化展示。实验结果证明,该方法能有效地揭示高维数据之间的关系。     

一种基于自适应闭值的图像伪造检测算法

图像伪造检测是数字取证领域一个发展迅速的研究方向。复制一移动是最常见的图像伪造方式之一,其目的是通过隐藏或克隆对象来创建新的图像内容场景。复制一移动伪造检测的主要依据是图像中存在较大面积的相同或非常相似的区域对。针对以往检测方法对图像中存在同质纹理或均匀区域检测困难以及相关参数阂值选择不确定等现状,提出一种基于自适应阂值的图像复制一移动伪造检测算法,该算法不但使相关阂值的选择和估计更合理,而且能够自动识别和定位伪造区域。通过在包含同质或均匀区域的彩色伪造图像中的实验,进一步验证了本算法的有效性。     

基于LBP的图像区域复制篡改检测

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。?     

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PCA矢量形态学的彩色图像分割方法

基于HSV彩色模型,提出一种基于主量成分分析的矢量排序新方法。将彩色图像描述为矢量空间,则像素点作为矢量处理,根据相应彩色矢量对主量轴的投影值进行排序。采用这种统计特征排序方案,定义新的上下确界与彩色形态算子,将其应用于彩色图像分割,能得到与视觉判断相一致的分割结果。实验表明,该算法具有出色的矢量保持能力,与标准的彩色形态学算子相比,显示了更优的分割性能与较好鲁棒性能。