[发明专利]一种图像区域复制粘贴篡改检测方法

说明书

本发明提供的图像区域复制粘贴篡改检测方法，包括：从待测图像提取特征点；根据特征点的局部图像块强度顺序计算其LIOP特征；利用Delaunay三角剖分Bowyer‑Watson算法对特征点进行处理，计算每个三角形的LIOP描述子；进行三角形匹配并计算匹配后的三角形邻域；保留在三角形邻域内的特征点，形成特征点集合；生成特征点匹配对，并对特征点匹配对进行聚类，得到多个类别；计算每个类别的仿射矩阵；根据特征点匹配对和对应的仿射矩阵，计算对应区域变换前后的相关系数图，定位篡改区域。本发明提供的篡改检测方法，对旋转、缩放、JPEG压缩、添加噪声等具有更好的鲁棒性；速度快，实用性更强；便于更精确仿射变换矩阵，对匹配对的聚类操作能够应对多重复制的篡改操作。

技术邻域

本发明涉及图像数字取证技术邻域，更具体的，涉及一种图像区域复制粘贴篡改检测方法。

背景技术

近年来，随着多媒体技术和计算机网络技术的快速发展，以及智能手机和电脑的广泛普及，借助图像编辑软件，如Photoshop、美图秀秀等，人们轻而易举地对图像进行编辑和修改。如果数字图像被恶意篡改和传播，必定对社会稳定和生活和谐造成恶劣地影响。除此之外，在部分场合，例如科学研究、新闻出版和司法中，图像的完整性、可靠性和真实性需要被保证。

图像区域复制粘贴篡改检测是数字图像取证技术中被动取证的一个重要分支，主要用于检测图像中是否存在区域复制粘贴行为，即将图像中的一个或多个区域拷贝并粘贴至该图像的其他区域，该篡改操作可以隐藏图像中的重要对象。而在粘贴之前，复制区域往往会经过一种或者多种操作，比如缩放、旋转、压缩、添加噪声等，致使人眼很难对一幅经过复制粘贴的图像进行判断。

现有的图像区域复制粘贴检测技术主要采用基于块的检测方法，但其对图像旋转、缩放等情况的鲁棒性较差，由于是重叠块区域提的特征，对添加噪声适用性较好，但计算成本高。

发明内容

本发明为克服现有的基于块的图像区域复制粘贴检测方法存在鲁棒性差、计算成本高的技术缺陷，提供一种图像区域复制粘贴篡改检测方法。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种图像区域复制粘贴篡改检测方法，包括以下步骤：

S1：对待测图像进行预处理得到特征点，从而得到待提取特征的局部图像块；

S2：将局部图像块根据像素强度进行子区域划分，计算每个像素点的局部强度顺序特征，得到对应特征点的LIOP特征；

S3：利用Delaunay三角剖分Bowyer-Watson算法对特征点进行处理，生成Delaunay三角网，并分别计算每个三角形的三个顶点的LIOP描述子的平均值作为对应三角形的特征向量；

S4：根据每个三角形的特征向量进行三角形匹配并计算匹配后的三角形邻域；

S5：判断对应的特征点是否位于三角形邻域内；若是，执行步骤S6；否则，丢弃该特征点及对应的LIOP特征；

S6：保留该特征点及对应的LIOP特征，形成特征点集合；

S7：根据特征点集合进行特征点匹配，生成特征点匹配对，并对特征点匹配对进行聚类，得到多个类别；

S8：计算每个类别的仿射矩阵；

S9：根据特征点匹配对和对应的仿射矩阵，计算对应区域变换前后的相关系数图，定位篡改区域；

S10：判断所有类是否计算完毕，若是，合并所有类的篡改区域作为检测结果；否则，执行步骤S9。

其中，所述步骤S1具体包括以下步骤：

S11：对待测图像在相同核大小，不同的标准差下做高斯滤波得到不同的图像；