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计算机仿真 2023年第10期40卷 280-285页

作者：杨志美潘平贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025

在同幅图像复制粘贴检测过程中,提取出的图像特征关键点数量庞大且特征维度多,导致计算复杂度高、特征匹配时间消耗大、鲁棒性差等问题。为克服上述问题,运用量子计算的并行性,引入量子k-means聚类算法对特征关键点进行特征匹配实现图... 详细信息

在同幅图像复制粘贴检测过程中,提取出的图像特征关键点数量庞大且特征维度多,导致计算复杂度高、特征匹配时间消耗大、鲁棒性差等问题。为克服上述问题,运用量子计算的并行性,引入量子k-means聚类算法对特征关键点进行特征匹配实现图像复制粘贴检测。上述方法先根据尺度不变特征变换提取图像关键点特征子描述向量,然后将特征点描述向量做酉变换和黑箱Oracle操作进行量子化处理,再对其进行量子相似性查找进行聚类,最后对聚类特征关键点进行特征匹配得到图像复制粘贴区域。实验结果表明,量子k-means特征匹配算法在图像检测中降低了时间消耗且具有较好的鲁棒性,即使被复制区域经过旋转、缩放、模糊、亮度修改、JPEG压缩和噪声添加等图像处理,上述方法仍能准确地匹配到复制粘贴区域特征点。

关键词：复制粘贴检测量子关键点匹配特征聚类

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结合关键点和块优点的复制粘贴检测算法

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电子科技 2020年第3期33卷 38-43页

作者：杨珊珊张大兴郭家伟王诗迢杭州电子科技大学图形图像研究所

数字图像应用广泛,但随着各种编辑图像软件的使用,使得图像的真实性有待考证。大多数基于关键点检测的算法由于关键点数量有限,导致最后检测结果不完整或者表示不明确,文中提出了一种基于分割结合关键点特征的检测算法,利用SIFT提取关... 详细信息

数字图像应用广泛,但随着各种编辑图像软件的使用,使得图像的真实性有待考证。大多数基于关键点检测的算法由于关键点数量有限,导致最后检测结果不完整或者表示不明确,文中提出了一种基于分割结合关键点特征的检测算法,利用SIFT提取关键点特征,再使用g2NN算法匹配关键点,用设计的聚类去除误匹配,根据改进的自适应分割算法,标记匹配的图像块,然后找出周围邻居块进行对比匹配输出结果。该算法能有效快速地检测并标记大图片的复制篡改区域,对大多数后处理鲁棒,较完整地标记出篡改区域。

关键词：复制粘贴检测 SIFT 分割关键点匹配聚类鲁棒

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基于多支持区域局部亮度序的图像伪造检测

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计算机应用 2019年第9期39卷 2707-2711页

作者：颜普苏亮亮邵慧吴东升智能建筑与建筑节能安徽省重点实验室(安徽建筑大学) 合肥230022 安徽建筑大学电子与信息工程学院合肥230601

图像伪造检测是目前数字图像处理领域中的一个研究热点,其中复制粘贴是最常用的伪造手段。由于伪造区域在粘贴前会被进行一定的尺度、旋转、JPEG压缩、添加噪声等操作,这使得检测伪造区域具有一定的挑战性。针对图像复制粘贴伪造技术,... 详细信息

图像伪造检测是目前数字图像处理领域中的一个研究热点,其中复制粘贴是最常用的伪造手段。由于伪造区域在粘贴前会被进行一定的尺度、旋转、JPEG压缩、添加噪声等操作,这使得检测伪造区域具有一定的挑战性。针对图像复制粘贴伪造技术,提出一种基于多支持区域局部亮度序模式(LIOP)的图像伪造检测算法。首先,利用最大稳定极值区域(MSER)算法提取具有仿射不变性的区域作为支持区域;其次,利用非抽样Contourlet变换得到不同尺度、不同分辨率和不同方向的多个支持区域;然后,在每个支持区域上提取同时具有旋转不变性和单调亮度不变性的LIOP描述子,并利用双向距离比值法实现特征初匹配;接着,采用空间聚类将匹配的特征进行归类,进而用随机抽样一致性(RANSAC)算法对每个归类进行几何变换参数估计;最后,使用必要的后处理等操作来检测出伪造区域。实验表明,提出的算法具有较高的伪造检测精度与可信度。

关键词：图像伪造复制粘贴检测多支持区域非抽样Contourlet变换局部亮度序模式

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基于相机与图像特征的虚假图像检测系统设计与实现

基于相机与图像特征的虚假图像检测系统设计与实现

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作者：孙福友电子科技大学

学位级别：硕士

随着互联网的高速发展,数字图像已成为信息的重要载体之一在互联网上广泛传播;各种图像编辑软件的兴起,使图像编辑触手可及,数字图像中的原始内容可随意被改写,既为信息的传播提供了极大的便利性,同时也给司法取证、刑事案件侦查等领域... 详细信息

随着互联网的高速发展,数字图像已成为信息的重要载体之一在互联网上广泛传播;各种图像编辑软件的兴起,使图像编辑触手可及,数字图像中的原始内容可随意被改写,既为信息的传播提供了极大的便利性,同时也给司法取证、刑事案件侦查等领域带来了巨大挑战。无论在科学研究还是司法取证领域,虚假图像检测都是一项非常重要且充满挑战的任务。对于虚假图像检测的难题,本文对基于粉尘特征的图像溯源检测方法、基于模式噪声的图像溯源检测方法和基于图像内容的溯源检测方法进行改进、优化与组合,并将其设计成以JavaWeb为系统框架的图像检测系统,该系统对数字图像的检测准确率较高、检测速度较快,且具有较高的稳定性。本文从主动检测技术与被动检测技术两个方面对图像检测系统进行实现。主动检测技术是根据数字图像的源设备相关信息进行检测,主要包括拍摄设备的模式噪声、传感器的粉尘斑点等特有信息的追溯检测;被动检测技术是在没有拍摄设备的先验信息情况下对图像进行检测。在主动检测方法中,本文重点研究了基于粉尘特征的图像溯源检测方法与基于模式噪声的图像溯源检测方法,在对二者的数学模型进行了详细的分析之后,借助实验对算法进行了参数调整与优化。在被动检测方法中,本文设计了基于RGB直方图统计特征的图像溯源检测方法,并对基于RGB直方图统计特征的虚假图像检测方法进行了特征描述子的降维等优化处理。同时本文提出基于图像块的检测方法,该方法不仅能缩短算法的检测时间,同时还能对图像篡改区域进行准确定位。最后本文依据这些算法设计出以JavaWeb为基础的图像检测系统,实现了图像的来源检测、复制粘贴检测等功能。较以往的图像检测系统,本文设计的检测系统使用了优化后的检测算法,同时使用缓存、多线程等技术在提高系统检测效率的同时提高了系统检测的准确性,同时系统在用户交互与管理图像文件等方面具有更好的便利性,为画报社、杂志社等媒体机构的图像管理与检测提供了强大的技术支持。本文末尾详细叙述了图像检测系统的构建与试验验证过程。经过验证,本文设计的图像检测系统在图像来源检测中具有较高的准确率,同时检测消耗的时间较短,可达到实时检测的效果。同时图像的复制粘贴检测、基于块的图像检测等功能也具有非常好的准确性与实时性。

关键词：图像篡改伪造检测溯源检测复制粘贴检测传感器噪声

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基于四元数变换的复制粘贴取证研究

基于四元数变换的复制粘贴取证研究

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作者：徐春晖南京信息工程大学

学位级别：硕士

随着图像处理软件的普及,人们修改一幅图像越来越容易,这导致出现在我们周围的图像很多是经过修改的。目前有多种图像篡改方法,复制粘贴方法是其中运用最广泛的一种。篡改人员复制图像中的一部分内容并粘贴到图像的另一部分中,以达到遮... 详细信息

随着图像处理软件的普及,人们修改一幅图像越来越容易,这导致出现在我们周围的图像很多是经过修改的。目前有多种图像篡改方法,复制粘贴方法是其中运用最广泛的一种。篡改人员复制图像中的一部分内容并粘贴到图像的另一部分中,以达到遮蔽图像中的部分内容或者强调部分内容的目的。目前,已经有一些针对复制粘贴篡改的取证方法。然而,大多数的取证方法对彩色图像的处理是将其转换为灰度图像,从而导致了彩色图像的颜色信息不能有效且充分地被利用。本文针对此问题提出基于四元数变换的复制粘贴篡改检测方法,主要内容如下:1)本文针对将彩色图像转化为灰度图像导致的彩色信息缺失问题,提出基于QDCT(四元数离散余弦变换)的彩色图像复制粘贴检测方案。该方法首先将图像化分为重叠的小块,接着对每块做QDCT变换,再接着通过Z字扫描提取每块的幅值特征。然后进行字典排序。最后在排序后的矩阵中找到相邻并且欧式距离符合预设阈值的图像块,标定这些图像块为复制粘贴区域。实验表明,该方面的标定准确率高于现有方法。2)本文针对将彩色图像转化为灰度图像导致的彩色信息缺失问题,提出一种基于QPCA(四元数主成分分析)的复制粘贴篡改检测方法。该方法充分利用了彩色图像的各个颜色通道以及它们之间的相关性,能够有效地提高篡改区域的识别度。本文运用基于图像块的检测方法,首先将图像分块,对所有块进行QPCA计算以提取特征,然后使用字典排序获取相似块的移位向量,最后根据移位向量频数与阈值的比较确定篡改区域。实验结果表明,本文所提方法的误检漏检率低于现有方法,检测准确率有较大提高。

关键词： QDCT QPCA 彩色图像复制粘贴检测

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