基于不变矩的Copy-Move型篡改图像盲检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN102956026A*(12)发明专利申请(10)申请公布号CN102956026A(43)申请公布日2013.03.06(21)申请号201110249202.6(22)申请日2011.08.26(71)申请人鲍丽燕地址200042上海市长宁区万航渡路1575号华东政法大学研究生教育院0912班11号楼227室(72)发明人鲍丽燕(51)Int.Cl.G06T1/00(2006.01)权利要求书权利要求书2页2页说明书说明书44页页附图附图11页(54)发明名称基于不变矩的Copy-Move型篡改图像盲检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于不变矩的拷贝粘贴(Copy-Move)型篡改图像盲检测方法，属于图像信息安全领域。本发明利用不变矩构建特征向量实现篡改图像的盲检测，首先将待检测进行单像素移位重叠子块划分，基于不变矩，提取各子块的特征向量。通过对两两子块特征向量相似性的比较，初步确定篡改区域。最后利用奇异点消除方法，消除误检测点。最后实现拷贝粘贴(Copy-Move)型篡改图像的盲检测。本方法简单、有效，在图像信息安全领域，特别是图像证据的法律鉴定方面，具有一定的应用前景。CN102956ACN102956026A权利要求书1/2页1.一种基于不变矩的的拷贝粘贴(Copy-Move)型篡改图像盲检测方法，其特征在于首先对待检测图像进行重叠子块划分，然后对提取的各子块进行特征提取，通过对提取特征向量进行相似性比较，进而判决出篡改区域。具体的操作步骤如下：1)对整幅待检测图像按单像素移位被划分为多个重叠块，假设待检测假设图像大小为M×N，划分的重叠子块大小为R×R，其中R＝10，则所分重叠块的个数为(M-R+1)×(N-R+1)。2)根据第一步得到的子块，按照公式(4)提取所有子块的7个特征向量，并构建三维特征向量表示为其中i∈(1，M-R+1)，j∈(1，N-R+1)。这里(i，j)为图像各重叠块的左上角像素坐标。3)对步骤2提取的所有重叠子块，提取特征向量。并计算所有可能的子块对的欧式距离为并进一步计算该子块对的相似性大小为把该相似性大小与预设阈值TCorr相比较，这里TCorr＝0.9，通过各子块的位置坐标(i，j)，将所有相似性大于阈值TCorr的子块标记下来，即可得到表征图像中篡改区域的位置矩阵L。4)对位置矩阵L做进一步后处理，用(q1，q2)表征L的中非零像素点坐标，对L中的离散点做如下分析，如果则L(q1，q2)＝255否则L(q1，q2)＝0这里T＝20。由此，即可找到图像中篡改块的左上角坐标，进而可定位篡改区域。2.根据权利要求1所述的基于不变矩的拷贝粘贴(Copy-Move)型篡改图像盲检测方法，其特征在于所述第2)步骤中利用的不变矩特征向量，其具体构建方法如下：将待检测图像表示为f(x，y)，其p+q阶矩定义为：其相应的中心矩定义为其中，即重心坐标。f(x，y)的归一化p+q阶中心矩定义为其中，利用二阶和三阶归一化中心矩组合即可得到以下2CN102956026A权利要求书2/2页7个2维不变矩φ1＝η2，0+η0，222φ3＝(η3，0-3η1，2)+(3η2，1-η0，3)22φ4＝(η3，0+η1，2)+(η2，1+η0，3)22φ5＝(η3，0-3η1，2)(η3，0+η1，2)[(η3，0+η1，2)-3(η2，1+η0，3)]22+(3η2，1-η0，3)(η2，1+η0，3)[3(η3，0+η1，2)-(η2，1+η0，3)]22φ6＝(η2，0-η0，2)[(η3，0+η1，2)-(η2，1+η0，3)]+4η1，1(η3，0+η1，2)(η2，1+η0，3)22φ7＝(3η2，1-η0，3)(η3，0+η1，2)[(η3，0+η1，2)-3(η2，1+η0，3)]22+(3η1，2-η3，0)(η2，1+η0，3)[3(η3，0+η1，2)-(η2，1+η0，3)]由此，即可对图像中各重叠块的7个特征值进行提取，提取得到3维特征矩阵为这里i∈(1，M-R+1)，j∈(1，N-R+1)，式中(i，j)为图像各重叠块的左上角像素坐标。3CN102956026A说明书1/4页基于不变矩的Copy-Move型篡改图像盲检测方法技术领域[0001]本发明涉及一种基于不变矩的拷贝粘贴(Copy-Move)型篡改图像的盲检测方法。拷贝粘贴(Copy-Move)型篡改方式是在一幅图像中进行部分数据拷贝粘贴，如拷贝图像中某块掩盖图像中的另外某部分，以达到隐藏事实的目的。由于此类图像篡改手段较为简单，在日常生活中较为常见。本发明提出方法可以很好的检测这类图像篡改，同时，还可以检测出经过旋转、镜像及缩放的拷贝粘贴(Copy-Move)型篡改。因此，本发明提出方法在图