基于图像处理的笔迹防伪检测方法

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在各种犯罪活动中文档伪造是一种常见的伪装手段,由于其易于实施而难于分辨,文档伪造的检测技术显得更加重要而迫切,通过对文档中笔迹改动的检测辨别文档真伪是其中重要的手段。然而,篡改者往往使用相近颜色的墨水对文档进行篡改,因此往往无法靠眼睛进行分辨。数字图像处理的方法提供更加精细的分辨能力,因此为这一问题带来新的解决方案。本文针对文档篡改中的笔迹检测问题,提出了两种基于图像处理的检测方法。论文的主要创新性工作包括:首先,综述并分析了用于笔记检测的重要图像特征,对比了不同的色彩空间表达。鉴于基于数字图像的笔迹检测算法目前缺少测试样本,我们首先建立了一个包含各种篡改情况的样本库,并通过扫描仪对样本进行数字化,得到了一个数字图像样本库,为后续的算法研究提供支撑;第二,提出了一种基于RGB特征距离的篡改笔迹检测方法,通过提取RGB通道的9个特征并计算特征与文档中所有目标的距离进行检测。首先文档被分割成独立的目标对象,然后计算每个目标对象的9个特征,以及用均方根误差表示的两两特征向量之间的距离。然后通过改进的Thompson Tau算法检测异常点并进行第二轮异常点检测。实验证明了所提出方法在检测和定位方面的能力;第三,提出了一种基于颜色直方图结构相似性的篡改笔迹检测方法,在对分档进行目标分隔之后,基于每一个目标图像块的RGB通道的直方图构造特征向量,通过结构相似性指标来衡量特征向量之间的相似度,最后通过相似度阈值检测异常目标。实验结果表明针对替换和添加等攻击,该算法具有较高的检测准确度。
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