基于向量点积与相似聚类的图像伪造检测算法

作     者：刘琴琴 邱建林 LIU Qin-qin1, QIU Jian-lin2

作者机构：南通理工学院计算机与信息工程学院江苏南通226000 南通大学计算机学院江苏南通226000 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2018年第39卷第6期

页      面：1685-1690页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61272424) 计算机软件新技术国家重点实验室开放课题基金项目(KFKT2012B29) 江苏省自然科学基金项目(BK2010277) 

主　　题：图像伪造检测 向量点积 相似聚类 Forstner检测算子 角度盘 双阀值匹配 

摘      要：为提高图像伪造内容的检测精度,对向量点积耦合相似聚类的图像伪造检测算法进行研究。利用Forstner检测算子提取图像的特征点,将特征点作为中心,建立不同步长的同心圆区域,以30°角为步长构建角度盘,求取梯度累计直方图,改进SURF生成特征向量的过程,输出特征描述符;求取特征描述符之间的余弦,形成向量点积,构造双阀值匹配机制,完成特征点的匹配;利用归一化互相关函数,度量特征点的相似性,根据其相似度完成特征点的聚类。仿真分析结果表明,与当前图像伪造检测算法相比,所提算法具有更高的检测效率与精度。