【摘 要】
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针对基于SIFT特征匹配的图像篡改检测算法存在篡改区域定位不清晰,以及SIFT误匹配现象会对篡改区域分辨造成干扰的问题,提出一种基于数学形态学和特征匹配的图像篡改区域定位方法.首先在尺度空间上对图像进行极值检测,对图像特征关键点进行定位,确定图像梯度方向,形成特征点描述子;然后基于欧式距离对特征描述子进行两两匹配形成块匹配,以进行篡改区域粗略定位,并通过数学形态学方法去除冗余匹配块;随后提取疑似区域对的SIFT特征点,对SIFT特征矩阵进行主成分分析(PCA)降维后进行特征点匹配,使用相关性系数对匹配的特
【机 构】
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广西大学 计算机与电子信息学院,广西 南宁 530004
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针对基于SIFT特征匹配的图像篡改检测算法存在篡改区域定位不清晰,以及SIFT误匹配现象会对篡改区域分辨造成干扰的问题,提出一种基于数学形态学和特征匹配的图像篡改区域定位方法.首先在尺度空间上对图像进行极值检测,对图像特征关键点进行定位,确定图像梯度方向,形成特征点描述子;然后基于欧式距离对特征描述子进行两两匹配形成块匹配,以进行篡改区域粗略定位,并通过数学形态学方法去除冗余匹配块;随后提取疑似区域对的SIFT特征点,对SIFT特征矩阵进行主成分分析(PCA)降维后进行特征点匹配,使用相关性系数对匹配的特征点进行提纯;最后根据匹配的特征点的分布对篡改区域进行重新定位,精确定位复制-粘贴区域.实验选取1组有代表性的图像,加入复制-粘贴和旋转缩放攻击后进行检测.结果表明:所提算法能够更精确地对复制-粘贴篡改区域的位置进行定位,对图像复制-粘贴篡改检测具有更高的准确性.
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