[发明专利]基于边缘方向特征的图像可信度检测方法

摘要

本发明公开了一种基于边缘方向特征的图像可信度检测方法，利用向量梯度来求取待检测图像的梯度方向角θ(x，y)＝(1/2)arctan[2g_xy/(g_xx-g_yy)]，求出待检测图像中像素点的方向特征k，找出图像中所有的可疑点和伪造点，记录可疑点和伪造点的个数分别为num₁和num₂，图像的可信度credibility＝1-(num₂/num₁)，将伪造点和非伪造点分别用两种不同的灰度表示，得到一幅二值图像，对二值图像中的伪造点进行形态学运算，得到伪造区域。本发明将检测结果以可信度的形式表示出来，克服了已有算法检测结果较为武断的不足。

主权项

1、基于边缘方向特征的图像可信度检测方法，其特征在于包括下述步骤：第一步，利用向量梯度来求取待检测图像的梯度方向角θ，具体过程如下：a.将图像中每个像素点的值除以255，使像素值的取值范围转化到区间[0，1]内；b.对RGB彩色图像的三个通道分别使用边缘检测算子进行卷积，得到颜色向量(R，G，B)的导数∂R∂x,∂R∂y,∂G∂x,∂G∂y,∂B∂x,∂B∂y;]]>c.遍历图像中每一个像素点(x，y)，计算gxx=|∂R∂x|2+|∂G∂x|2+|∂B∂x|2,]]>gyy=|∂R∂y|2+|∂G∂y|2+|∂B∂y|2,]]>gxy=∂R∂x∂R∂y+∂G∂x∂G∂y+∂B∂x∂B∂y,]]>从而计算出每一个像素点的梯度方向角θ(x,y)=12arctan[2gxygxx-gyy];]]>第二步，求出待检测图像中像素点的方向特征k，具体步骤如下：a)将待检测图像由RGB空间或者其本身所属颜色空间转换至HSI空间，提取出亮度分量I；b)对亮度分量I中像素点q定义16个方向D_j＝jπ/8，j＝0，1，...，15；c)将每个方向D_j上以q为中心的2W+1个像素进行线性拟和，并根据公式k=Σi=-WWxi(yi-y‾)Σi=-WWxi2]]>和σ2=12W+1[Σi=-WW(yi-y‾)2-k2Σi=-WWxi2]]]>估算出斜率和方差d)将16个方差中的最小值所对应直线的斜率作为像素点q的方向特征k；e)遍历亮度分量中每个像素点，执行步骤b)，c)，d)，从而得到每个像素点的方向特征；第三步，定位伪造区域，并对图像可信度进行评价，具体步骤如下：a).以像素点q(m，n)为中心，定义长度为2W+1(1≤W≤5)的邻域Ω，Ω＝{(m₁，n₁)|m₁-m|≤W，|n₁-n|≤W}；分别计算出像素点q的方向特征相容性大小s_k和梯度方向角相容性大小s_θ；sk=numk(2W+1)(2W+1)]]>sθ=numθ(2W+1)(2W+1)]]>其中，num_k表示中心像素点q的方向特征相容度，num_θ表示中心像素点q的梯度方向角相容度；b).定义像素点q与其邻域像素的相似性大小为s＝αs_k+βs_θ，其中，α，β为加权系数，且满足α+β＝1，α≥β；选取合适阈值δ_s和μ，0.5≤δ_s≤0.9，0.03≤μ≤0.1，当s≥δ_s-μ时，将像素点q标记为可疑点；当s≥δ_s时，将像素点q标记为伪造点；c).遍历图像中的每一像素，分别执行步骤a)和b)，从而得找出图像中所有的可疑点和伪造点，记录可疑点和伪造点的个数分别为num₁和num₂，图像的可信度如下表示：credibility=1-num2num1]]>d).将伪造点和非伪造点分别用两种不同的灰度表示，得到一幅二值图像，对二值图像中的伪造点进行形态学运算，使其得到一个封闭或者连通的区域，将该区域作为伪造区域。