[发明专利]一种基于HHT的风格迁移伪造图像检测方法和装置

权利要求书

1.一种基于HHT的风格迁移伪造图像检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：将待检测图像转换为一维图像信号；S2：对待检测图像对应的一维图像信号进行希尔伯特-黄变换，获得待检测图像的瞬时频率序列；S3：根据预先构建好的高斯混合模型，对获得的待检测图像的瞬时频率序列进行编码，获得待检测图像的检测特征；S4：将获得的待检测图像的检测特征输入预先训练好的分类器，得到检测结果；

步骤S3中高斯混合模型的构建过程和步骤S4中分类器的训练过程，具体包括如下步骤：SS1：构建包含多幅真实图像和多幅风格迁移伪造图像的训练图像集合；SS2：将所述训练图像集合中的各幅图像分别转换为一维图像信号，获得一维图像信号集合；SS3：对所述一维图像信号集合中的各一维图像信号进行希尔伯特-黄变换，获得各幅图像的瞬时频率序列；SS4：根据获得的各幅图像的瞬时频率序列，构建瞬时频率集合，并对所述瞬时频率集合进行高斯混合建模，获得高斯混合模型；SS5：根据获得的高斯混合模型，对各幅图像的瞬时频率序列进行编码，获得各幅图像的检测特征；SS6：基于所述训练图像集合中各幅图像的标签和获得的各幅图像的检测特征，训练分类器；

步骤SS4，根据获得的各幅图像的瞬时频率序列，构建瞬时频率集合，并对所述瞬时频率集合进行高斯混合建模，获得高斯混合模型，具体包括如下步骤：SS41：将获得的各幅图像的瞬时频率序列组成瞬时频率集合；SS42：选定高斯混合分布的个数，利用EM算法对所述瞬时频率集合的高斯混合分布的各参数变量进行估计；其中，所述参数变量包括权重系数、均值和方差。

2.如权利要求1所述的风格迁移伪造图像检测方法，其特征在于，步骤SS2，将所述训练图像集合中的各幅图像分别转换为一维图像信号，获得一维图像信号集合，具体通过以下方式实现：对所述训练图像集合中的每幅图像进行水平逐行扫描或垂直逐列扫描，得到与各幅图像一一对应的一维图像信号，获得一维图像信号集合。

3.如权利要求1所述的风格迁移伪造图像检测方法，其特征在于，步骤SS3，对所述一维图像信号集合中的各一维图像信号进行希尔伯特-黄变换，获得各幅图像的瞬时频率序列，具体包括如下步骤：SS31：对所述一维图像信号集合中的各一维图像信号进行经验模态分解直至收敛，获得内部稳态函数集；SS32：在所述内部稳态函数集中选取前m个内部稳态函数，利用希尔伯特变换，求得各幅图像的瞬时频率序列。

4.如权利要求1所述的风格迁移伪造图像检测方法，其特征在于，步骤SS5，根据获得的高斯混合模型，对各幅图像的瞬时频率序列进行编码，获得各幅图像的检测特征，具体通过以下方式实现：针对各幅图像的瞬时频率序列，计算高斯混合模型的各参数变量的偏导数，组成费舍尔向量，作为各幅图像的检测特征。

5.如权利要求1所述的风格迁移伪造图像检测方法，其特征在于，步骤SS6，基于所述训练图像集合中各幅图像的标签和获得的各幅图像的检测特征，训练分类器，具体包括如下步骤：SS61：将所述训练图像集合中各幅图像的标签用{0，1}表示；其中，1表示风格迁移伪造图像，0表示真实图像；SS62：提取各幅图像的检测特征；SS63：对各幅图像的检测特征进行Z-Score标准化；SS64：将各幅图像的标签和各幅图像标准化后的检测特征输入分类器，进行训练。

6.如权利要求5所述的风格迁移伪造图像检测方法，其特征在于，分类器为支持向量机或随机森林。

7.如权利要求1所述的风格迁移伪造图像检测方法，其特征在于，用于进行希尔伯特-黄变换的颜色通道包括YUV颜色空间的亮度通道。

8.一种基于HHT的风格迁移伪造图像检测装置，其特征在于，包括：图像信号转换模块，用于将待检测图像以及训练图像集合中的各幅图像分别转换为一维图像信号；其中，训练图像集合包括多幅真实图像和多幅风格迁移伪造图像；希尔伯特-黄变换模块，用于对各一维图像信号进行经验模态分解和希尔伯特变换，获得待检测图像以及训练图像集合中的各幅图像在希尔伯特-黄变换频域的瞬时频率序列；高斯混合模型构建模块，用于利用EM算法对训练图像集合中各幅图像的瞬时频率序列的高斯混合分布的各参数变量进行估计，所述参数变量包括权重系数、均值和方差；编码模块，用于利用预先构建好的高斯混合模型对待检测图像以及训练图像集合中各幅图像的瞬时频率序列进行编码，获得待检测图像以及训练图像集合中各幅图像的检测特征；分类器训练模块，用于利用训练图像集合中各幅图像的检测特征和标签进行模型训练，获得分类器；伪造图像检测模块，用于提取待检测图像的检测特征，并利用预先训练好的分类器进行检测，给出检测结果。