一种数字图像拼接篡改盲检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106815836A(43)申请公布日2017.06.09(21)申请号201710019348.9(22)申请日2017.01.11(71)申请人中国刑事警察学院地址110035辽宁省沈阳市皇姑区塔湾街83号(72)发明人孙鹏郎宇博(74)专利代理机构沈阳科苑专利商标代理有限公司21002代理人李巨智(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T7/90(2017.01)权利要求书1页说明书2页附图1页(54)发明名称一种数字图像拼接篡改盲检测方法(57)摘要本发明涉及数字图像拼接篡改检测领域，具体地说是一种数字图像拼接篡改盲检测方法，将图像分割成不重叠的若干个子块；根据颜色偏量估计算法估计每一个子块的颜色偏量；在图像中选取若干子块作为颜色偏量的参考区域，并将参考区域中子块的颜色偏量平均值作为图像的参考颜色偏量；计算除参考区域的每个子块的颜色偏量与图像的参考颜色偏量之间的欧式距离；判断欧式距离是否大于距离阈值，如果是，则该欧式距离对应的子块为篡改子块，并在图中标记；否则该欧式距离对应的子块为未篡改子块。本发明能够自动识别图像中拼接篡改区域，并完成拼接篡改区域的标记，实现异源拼接、多处拼接、图像质量较差或图像经过压缩等数字图像的拼接篡改自动检测。CN106815836ACN106815836A权利要求书1/1页1.一种数字图像拼接篡改盲检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将图像分割成不重叠的若干个子块；步骤2：根据颜色偏量估计算法估计每一个子块的颜色偏量；步骤3：在图像中选取若干子块作为颜色偏量的参考区域，并将参考区域中子块的颜色偏量平均值作为图像的参考颜色偏量；步骤4：计算除参考区域的每个子块的颜色偏量与图像的参考颜色偏量之间的欧式距离；步骤5：判断欧式距离是否大于距离阈值，如果是，则该欧式距离对应的子块为篡改子块，并在图中标记；否则该欧式距离对应的子块为未篡改子块。2.根据权利要求1所述的数字图像拼接篡改盲检测方法，其特征在于：所述颜色偏量的参考区域为图像的边缘区域。3.根据权利要求2所述的数字图像拼接篡改盲检测方法，其特征在于：所述边缘区域包括图像上边缘、下边缘、左边缘和右边缘中的一条或几条。4.根据权利要求1所述的数字图像拼接篡改盲检测方法，其特征在于：所述颜色偏量的参考区域为随机选取的若干个子块组成的区域。5.根据权利要求4所述的数字图像拼接篡改盲检测方法，其特征在于：所述若干小于图像所有子块个数。6.根据权利要求1所述的数字图像拼接篡改盲检测方法，其特征在于：所述距离阈值根据欧式距离通过大津法计算得出，或为经验设定值。2CN106815836A说明书1/2页一种数字图像拼接篡改盲检测方法技术领域[0001]本发明涉及数字图像拼接篡改检测领域，具体地说是一种数字图像拼接篡改盲检测方法。背景技术[0002]目前，数字图像拼接篡改盲检测方法主要有基于特征匹配、基于光照方向和基于数字图像成像原理这三大类。基于特征匹配的方法通常只能检测同源数字图像的复制-粘贴篡改，对于异源数字图像的拼接篡改并不适用；基于光照方向的方法虽然能够实现异源数字图像的拼接篡改，但是其检测过程中需要人工在图像中标记疑似拼接篡改区域，对于一幅图像中存在多处拼接篡改区域的情况可能出现漏检；基于数字图像成像原理的方法对待检测图像质量要求较高，通常需要原始设备获取图像或未被压缩过的图像，在实际的数字图像篡改检测过程中这种情况的图像并不多见。因此，上述方法对于异源图像拼接、多处拼接、图像质量较差或图像经过压缩等情况下数字图像的拼接篡改检测较为困难，并且容易产生错误结果。发明内容[0003]针对现有技术的不足，本发明提供一种数字图像拼接篡改盲检测方法，解决了对于异源图像拼接、多处拼接、图像质量较差或图像经过压缩等情况下数字图像拼接篡改检测的诸多问题，不仅能够对上述图像进行拼接篡改盲检测，而且对于经过篡改的数字图像能够有效定位其篡改区域。[0004]本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：[0005]一种数字图像拼接篡改盲检测方法，包括以下步骤：[0006]步骤1：将图像分割成不重叠的若干个子块；[0007]步骤2：根据颜色偏量估计算法估计每一个子块的颜色偏量；[0008]步骤3：在图像中选取若干子块作为颜色偏量的参考区域，并将参考区域中子块的颜色偏量平均值作为图像的参考颜色偏量；[0009]步骤4：计算除参考区域的每个子块的颜色偏量与图像的参考颜色偏量之间的欧式距离；[0010]步骤5：判断欧式距离是否大于距离阈值，如果是，则该欧式距离对应的子块为篡改子块，并在图中标记；否则该欧式距离对应的子块为未篡改子块。[0011]所述颜色偏量的参考区域为图像的边缘区域。