[发明专利]基于局部网格匹配的彩色图像篡改检测方法

摘要

本发明公开了一种基于局部网格匹配的彩色图像篡改检测方法，首先对彩色图像进行高斯滤波预处理，利用颜色不变量和SURF算法提取特征点；其次，利用Delaunay方法进行三角网格剖分，构造三角网格的内切圆以及内切圆的外拓正方形，计算出内切圆的四元数指数矩作为三角网格的特征；然后，利用Rg2NN算法和BBF算法进行三角形网格特征的匹配；最后，利用RANSAC方法、ZNCC算法、形态学方法等进行后处理。由于使用了颜色不变量、四元数指数矩、有效的网格匹配以及后处理，具有较强的抗颜色攻击能力、较快的匹配速度和较高的检测精度。

主权项

一种基于局部网格匹配的彩色图像篡改检测方法，其特征在于按照如下步骤进行：约定：I指待检测的图像；I1指经过高斯滤波预处理的图像；矩阵Ipts用于存放所有检测到的特征点的信息；矩阵tri用于存放三角形的三个顶点；Nmax为四元数指数矩的阶数；矩阵E_feature用于存放11个四元指数矩矩值和相应的三角形位置；Rg2NN指逆序广义2近邻算法；BBF为优化查找算法；表示三角形网格的匹配阈值；表示像素范围；RANSAC指参数估计方法；ZNCC指立体匹配算法；a. 初始设置读取待检测图像I，对I进行高斯滤波预处理得到I1；b. 颜色不变量特征点提取b.1 根据彩色图像的色彩特征与几何结构特征，构造颜色不变量图像；b.2 对颜色不变量图像进行SURF特征点提取；b.3 将提取的特征点信息存入矩阵Ipts中，并在I上显示所提取的特征点；c. 三角网格不变量构造利用Delaunay方法对提取的特征点构造三角网格，并将构造的每个三角形的顶点放入矩阵tri中；d. 内切圆四元数指数矩计算d.1 利用三角形的顶点求其内切圆的圆心与半径；d.2 求I1图像上的每个内切圆的外拓正方形，并在正方形的四周“补0”；d.3 将正方形块的直角坐标转化为极坐标并求出R、G、B分量，设置Nmax为5，利用傅里叶变换求各分量指数矩的分解、、；d.4 按照下式计算内切圆的四元数指数矩矩值：，，，；d.5 选取11个较为稳定的矩值作为三角形网格的特征，并标识相应的三角形的位置；d.6 重复d.3~d.5，将所有三角网格的特征及相应位置存入矩阵E_feature中；e. Rg2NN快速匹配e.1 使用BBF算法计算每个三角形的近邻；e.2 计算每个三角形的特征描述子与其他三角形的特征描述子的欧几里德距离，并按从小到大的顺序排列，得到；e.3逆序计算特征描述子欧几里德距离之间的比值，即依次计算，若且，则说明待检测三角形和其距离的k‑2个特征点均相似，其中取值为0.6；e.4 在之外计算匹配三角形，设置为20，避免距离较近的三角形由于纹理相似导致特征相似；f. 后处理f.1 利用RANSAC方法来消除错误匹配；f.2 最后使用ZNCC算法和形态学方法等对匹配的区域进行标记。