基于近似最近邻搜索的图像篡改检测方法

发布时间：2024-03-15 01:29

　　针对现有图像盲取证方法在多重镜像篡改检测效果较差的问题,提出一种基于近似最近邻(ANN)搜索的图像篡改检测方法。提取图像的BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)特征描述子,获得图像的二值特征向量。利用PatchMatch计算特征间的偏移量并借助传导策略优化搜索相似图像块,实现篡改区域的初步检测。利用最小均方线性模型计算拟合误差移除误匹配点,精确定位篡改区域。在CASIA V2.0图像数据集和哥伦比亚大学图像数据集上进行实验,实验结果表明,该算法能够准确且高效地检测经复杂几何形变的篡改区域,特别是对多重镜像篡改检测的准确率更高。

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

图1特征匹配步骤。（a）初始化；（b）传播；（c）随机搜索

式中：i∈{1,2，…，n}；Ri为在[-1,1]之间的随机值；w为搜索框的初始大小；α为缩小系数；v0为初始块的位置。如图1(c）所示，a′的搜索半径开始为图像块的大小，随着i增大，搜索框的大小将不断减小，直至小于1时停止搜索。迭代过程反复进行，直到每个特征点计算出最合适、最准....

图2算法对旋转变换操作的检测结果。（a）原始图像；（b）纂改图像（旋转90°）；（c）匹配结果；（d）检测结果

1）评估文献[2]、文献[4]和文献[6]三种算法对于旋转、缩放和多区域篡改操作的有效性，同时对比各个算法的运算时间。因为文献[2]、文献[4]和文献[6]三种算法均检测不到镜像和多区域镜像复制-粘贴篡改区域，故仅比较旋转、缩放和多区域篡改操作方式，旋转角度设置为90°，缩放设置....

图3算法对缩放变换操作的检测结果。（a）原始图像；（b）纂改图像（缩小80%);(c）匹配结果；（d）检测结果

图2算法对旋转变换操作的检测结果。（a）原始图像；（b）纂改图像（旋转90°）；（c）匹配结果；（d）检测结果图4算法对镜像变换操作的检测结果。（a）原始图像；（b）镜像图像（水平）；（c）匹配结果；（d）检测结果

图4算法对镜像变换操作的检测结果。（a）原始图像；（b）镜像图像（水平）；（c）匹配结果；（d）检测结果

图3算法对缩放变换操作的检测结果。（a）原始图像；（b）纂改图像（缩小80%);(c）匹配结果；（d）检测结果图5算法对多区域Ⅰ变换操作的检测结果。（a）原始图像；（b）纂改图像；（c）匹配结果；（d）检测结果

本文编号：3928343