[发明专利]基于超像素多特征匹配的同源局部复制检测方法

说明书

本发明公开了一种基于超像素多特征匹配的同源局部复制篡改检测方法，首先对待检测图像进行高斯平滑滤波预处理，使用BEMD算法求取图像纹理程度比例，自适应初始化超像素分块个数；其次，利用基于SLIC超像素分割算法获取图像超像素分块，使用查色表颜色量化技术和纹理矩分析方法得到超像素分块的特征信息；然后，利用Rg2NN算法和BBF算法进行超像素分块的特征匹配；最后，利用SIFT特征点提取算法、RANSAC方法、ZNCC算法、形态学方法等进行后处理。

技术领域

本发明属于数字图像取证技术领域，涉及针对复制粘贴的图像篡改检测方法，特别涉及一种基于超像素多特征匹配的同源局部复制篡改检测方法。

背景技术

近年来，图像已经成为人们生活中必不可少的一部分，尤其是在新闻、医学、军事、情报等领域中，图像作为信息的载体和数字证据发挥着不可或缺的重要作用。随着计算机网络技术和便携式数码设备的高速发展以及应用范围的不断扩大，给人们的生活和工作带来效率的同时，也使得图像的篡改变得更为容易。图像处理软件的飞速增长更是催生了大量没有明显痕迹的篡改图像，篡改图像出现的频率越来越高，人们不依靠技术手段，仅仅凭借肉眼去辨认的可能性愈发降低。大多数篡改图像往往会被篡改者用于不良的用途，对整个社会造成极大影响，特别是同源局部复制的篡改，近几年来泛滥出现于各种场合之中，因此急需可靠的篡改检测方法来确定候选图像的可信度，图像篡改检测技术便由此应运而生。

同源局部复制篡改是一种十分常见的图像篡改技术，篡改者往往将图像中的一部分内容进行复制后再粘贴到原图像上的另一部分，用以达到掩盖特定对象的目的。为了使这种篡改更难被检测，篡改者通常会对复制部分进行一系列诸如压缩、旋转、缩放的操作后再进行粘贴。目前，针对同源局部复制篡改的检测方法可以分为两大类：基于块的检测方法和基于特征点的检测方法。其中基于块的检测方法具有定位精度高的优势，且对经过噪声、压缩等处理过的图像检测效果好，但该类方法检测的时间复杂度极高；而基于特征点的检测方法通过提取待检测图像的特征点，并使用相应的局部特征描述子进行特征点之间的匹配，使得该方法的检测时间复杂度得到了大幅度的降低，但该类方法对于平滑的篡改区域检测效果并不理想。因此，现有的大多数篡改检测方法仍然存在检测精度提高，而时间复杂度也随之提高，或是时间复杂度降低，但检测精度也随之降低的问题。

发明内容

本发明是为了解决现有的复制粘贴篡改检测技术所存在的上述技术问题，提供一种基于超像素多特征匹配的同源局部复制篡改检测方法。

本发明的技术解决方案是：一种基于超像素多特征匹配的同源局部复制篡改检测方法，其特征在于按照如下步骤进行：

约定：I指待检测图像；I1指经过高斯平滑滤波预处理的图像；BEMD是指二维经验模式分解算法；SLIC是指超像素分割算法；矩阵superMatrix用于存放所有超像素分块的特征信息；Rg2NN是指逆序广义2近邻算法；BBF为优化查找算法；RANSAC是指去除错误匹配的参数估计方法；ZNCC是立体匹配算法；

a.初始设置

读取待检测图像I，对I进行高斯平滑滤波预处理得到图像I1；

b.自适应初始化超像素分块个数

b.1对图像I进行BEMD分解，得到4个固有模式函数IMF₁、IMF₂、IMF₃、IMF₄和残差r₄；

b.2按照下式计算残差能量E_LF和固有模式函数能量E_HF以及固有模式函数能量占总能量比例P_LF，设置P_LF近似表示为纹理程度比例S：

E_LF＝∑|r₄|，