[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

摘要

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。

主权项

1.一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、、、和残差；b.2 按照下式计算残差能量和固有模式函数能量以及固有模式函数能量占总能量比例，设置近似表示为纹理程度比例：，，；b.3 求取超像素个数，其中，表示分块相关系数；c. 图像超像素分块利用SLIC算法，按照步骤b对图像I1进行分割，标记每个超像素分块；d. 超像素分块特征计算d.1 选择一超像素分块，采用查色表颜色量化技术对超像素分块做量化，计算查色表中颜色与超像素块颜色之间的欧拉距离：；具有最小欧拉距离的颜色即为的量化颜色，统计超像素每一分块的量化颜色，并将最多的前3种主要颜色作为该分块的颜色特征；d.2 然后使用纹理矩分析方法，求得均值、方差、扭曲度、峰度和熵5个纹理特征如下：，，，，

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