计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2014年
3期
806-809
,共4页
数字图像%复制粘贴%图像伪造%加速稳健特征%均值漂移
數字圖像%複製粘貼%圖像偽造%加速穩健特徵%均值漂移
수자도상%복제점첩%도상위조%가속은건특정%균치표이
digital image%copy-paste%image forgery%Speed Up Robust Feature (SURF)%Mean Shift (MS)
针对传统图像复制粘贴伪造盲检测算法存在的耗时长、计算量大、检测精度不高的问题,提出了一种基于均值漂移(MS)的图像复制粘贴伪造盲检测算法.该方法提取图像的加速稳健特征(SURF)特征点,通过最近邻匹配方法进行特征匹配,滤除冗余点,初步定位复制粘贴伪造区域.利用均值漂移将具有相同或相似属性的图像像素分割为同一区域,借助匹配后的SURF特征点与其所在均值漂移分割区域的位置依赖关系确定伪造区域,并采用边缘直方图和HSV颜色直方图衡量特征点所在分割区域与相邻区域间的相似度,将大于相似度阈值的邻域划分到复制粘贴伪造区域中,进一步细化伪造检测结果,最终实现图像的复制粘贴伪造盲检测.实验结果表明,在细节轮廓清晰和灰度值变化明显的图像中,该算法能够达到比较理想的检测效果,能够鲁棒地、高效地检测出图像的复制粘贴伪造区域.
針對傳統圖像複製粘貼偽造盲檢測算法存在的耗時長、計算量大、檢測精度不高的問題,提齣瞭一種基于均值漂移(MS)的圖像複製粘貼偽造盲檢測算法.該方法提取圖像的加速穩健特徵(SURF)特徵點,通過最近鄰匹配方法進行特徵匹配,濾除冗餘點,初步定位複製粘貼偽造區域.利用均值漂移將具有相同或相似屬性的圖像像素分割為同一區域,藉助匹配後的SURF特徵點與其所在均值漂移分割區域的位置依賴關繫確定偽造區域,併採用邊緣直方圖和HSV顏色直方圖衡量特徵點所在分割區域與相鄰區域間的相似度,將大于相似度閾值的鄰域劃分到複製粘貼偽造區域中,進一步細化偽造檢測結果,最終實現圖像的複製粘貼偽造盲檢測.實驗結果錶明,在細節輪廓清晰和灰度值變化明顯的圖像中,該算法能夠達到比較理想的檢測效果,能夠魯棒地、高效地檢測齣圖像的複製粘貼偽造區域.
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