基于图像的局部模糊篡改盲检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN101859385A*(12)发明专利申请(10)申请公布号CNCN101859385101859385A(43)申请公布日2010.10.13(21)申请号201010215643.X(22)申请日2010.06.29(71)申请人上海大学地址200444上海市宝山区上大路99号(72)发明人何超方勇(74)专利代理机构上海上大专利事务所(普通合伙)31205代理人陆聪明(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G06T7/00(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图2页(54)发明名称基于图像的局部模糊篡改盲检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于图像的局部模糊篡改盲检测方法，其步骤包括：(1)图像预处理；(2)分别用prewitt边缘检测算法和多项式拟合的边缘检测算法标定图像的边缘；(3)两种算法标定的图像边缘比较，确定可疑的模糊篡改边缘；(4)消除误检测点(5)标定图像局部模糊篡改区域。该方法把两种不同的边缘检测算法相比较，在图像边缘比较时将影响检测结果较大的图像强边缘去除；该方法的算法在检测之前对图像进行的滤波和边缘增强，能提高算法抵抗图像后处理的能力，图像在经过不同程度的增加噪声和JPEG压缩处理之后，对不同类型模糊篡改仍具有良好的正确率。CN108593ACN101859385ACCNN110185938501859386A权利要求书1/2页1.一种基于图像的局部模糊篡改盲检测方法，其步骤包括如下：(1)、图像预处理(1-1)、首先对整幅图像进行低通滤波，消除噪声对检测结果的影响；(1-2)、采用小波域的同态滤波器对图像进行小波域的同态滤波：(2)、分别用prewitt边缘检测算法和多项式拟合的边缘检测算法标定图像的边缘，其具体步骤如下：(2-1)、用prewitt边缘检测算法确定图像的边缘(2-2)、用多项式拟合的边缘检测算法标定图像的边缘；(3)、两种算法标定的图像边缘比较，确定可疑的模糊篡改边缘；根据多项式拟合的边缘检测算法标定图像的边缘与prewitt的边缘检测算法标定图像的边缘比较，两种算法标定图像的边缘相比较得出的不同的点为可疑的模糊痕迹，由可疑的模糊痕迹构成可疑的模糊篡改边缘；(4)、消除误检测点，认定真的模糊篡改边缘点根据第三步得到的可疑的模糊篡改边缘，消除误检测点，其计算式定义如下：其中，F为经过图像边缘比较后得到的二值图像，它的大小为K×O，Θ(i，j)为图像F中行列坐标为(i，j)的点，如果图像F中行列坐标点Θ(i，j)周围区域满足∏(i，j)≥3，则该点Θ(i，j)认为是真的模糊篡改边缘点，否则该点Θ(i，j)认为是误检测点。设矩阵Φ为一个与原图像相同大小的矩阵，将经过消除误检测点处理后的图像F放在矩阵Φ中，矩阵Φ中真的模糊篡改边缘点为1，其他点为0。(5)、标定图像局部模糊篡改区域用上述检测到真的模糊篡改边缘点标定局部模糊篡改区域，标定局部模糊篡改区域的计算式为：其中，α(i，j)为矩阵Φ中值为1的点，它的坐标为(i，j)。局部模糊篡改区域标定过程为：首先用find函数找到二值图像中不为0的点，不为0的点模糊篡改边缘点，然后根据公式(2)，将篡改边缘点周围区域点置为1，最后得到矩阵Φ中所有值为1的点，所有值为1的点代表局部模糊篡改区域。2.根据权利要求1所述的基于图像的局部模糊篡改盲检测方法，其特征在于，上述步骤(1-2)中所述的采用小波域的同态滤波器对图像进行小波域的同态滤波，其具体步骤如下：(1-2-1)、首先依次对图像进行取对数，小波变换和高通滤波，高通滤波的函数式为：其中，wh，wv是垂直方向和水平方向的小波分解系数，j代表第几层分解；2CCNN110185938501859386A权利要求书2/2页(1-2-2)、然后对图像进行小波逆变换，取指数操作，最后得到的图像是增强后的图像。3.根据权利要求2所述的基于图像的局部模糊篡改盲检测方法，其特征在于，上述步骤(2-1)中所述的用prewitt边缘检测算法确定图像的边缘，其具体步骤如下：(2-1-1)、首先将图像划分为不重叠的3*3图像子块；(2-1-2)、然后分别计算每一区域中心点的梯度值；每一区域内中心点处的梯度值由prewitt检测器按下式确定：其中，Gx，Gy分别为水平方向和垂直方向的梯度值；(2-1-3)、最后通过人为设置阈值，将中心点梯度值大于阈值的点标定为图像的边缘。4.根据权利要求1或2或3所述的基于图像的局部模糊篡改盲检测方法，其特征在于，上述步骤(2-2)中所述的多项式拟合的边缘检测算法标定图像的边缘，具体步骤如下：(2-2-1)、将图像分割成互不重叠的子块；(2-2-2)、使用多项式的边缘拟合方法对图像子块进行曲线拟合并对该拟合曲线求导，根据局部清