【摘 要】
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随着数字时代的到来和信息技术的发展,多媒体工具得以广泛应用,使得人们可以很方便得对图像、视频进行编辑,但如果恶意篡改图像出现在一些重要场景中,如杂志、医学、法律等领域,将带来严重后果。复制粘贴篡改检测技术作为取证领域的重要分支,通常在一幅图像内提取特征后建立特征矩阵并匹配,图像区域经过复制粘贴操作后具有相似性,因此根据匹配结果的相似性可定位出篡改区域。本文对现有的复制粘贴篡改检测技术进行研究,针对
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随着数字时代的到来和信息技术的发展,多媒体工具得以广泛应用,使得人们可以很方便得对图像、视频进行编辑,但如果恶意篡改图像出现在一些重要场景中,如杂志、医学、法律等领域,将带来严重后果。复制粘贴篡改检测技术作为取证领域的重要分支,通常在一幅图像内提取特征后建立特征矩阵并匹配,图像区域经过复制粘贴操作后具有相似性,因此根据匹配结果的相似性可定位出篡改区域。本文对现有的复制粘贴篡改检测技术进行研究,针对Patch Match算法未考虑超像素间的语义信息、关键点提取不充分、特征描述符识别率差及篡改区域不封闭等问题,提出如下的两种算法:（1）提出一种基于局部颜色矩和Superpatch Match的图像复制粘贴篡改检测。提取图像的SIFT特征点并进行匹配,如果特征点相似,则特征点所在的Superpatch也相似,因此以关键点所代表的超像素为中心构建Superpatch,结合重心配准后利用Superpatch Match算法对超像素的Superpatch进行匹配,从而得到检测结果。实验结果表明较SIFT算法、PM算法及Yu等算法具有更好的检测性能,针对多种篡改方式的鲁棒性较好。（2）提出一种基于局部颜色矩的区域划分和四元数Hu矩的图像复制粘贴篡改检测算法。首先,使用自适应形态重建算法划分超像素,通过密度聚类算法对超像素内的局部颜色矩聚类并实现自适应分割图像区域;其次,利用关键点提取方法使SIFT特征点均匀分布在一幅图像内,然后在新颖的彩色图像四元数表示方法中构建局部高斯金字塔,提取Hu矩特征以增强特征描述;利用2NN进行特征匹配后,结合Delaunay三角形算法定位出复制粘贴篡改区域。实验结果表明该算法的准确率优于现有的多种算法,可有效抵抗缩放、旋转攻击。
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