本發(fā)明涉及數(shù)字圖像取證，具體涉及一種圖像篡改檢測(cè)方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、目前，數(shù)字圖像復(fù)制粘貼篡改檢測(cè)方法主要包括三類：基于圖像塊的檢測(cè)方法、基于特征點(diǎn)的檢測(cè)方法以及基于分割的檢測(cè)方法。基于圖像塊的檢測(cè)方法是通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行分塊，利用圖像塊進(jìn)行篡改檢測(cè)，該類方法得到的篡改檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率有限，尤其是當(dāng)圖像進(jìn)行縮放等操作時(shí)，檢測(cè)準(zhǔn)確率較低；基于特征點(diǎn)的檢測(cè)方法主要通過(guò)特征提取算法，提取圖像內(nèi)的角點(diǎn)或極值點(diǎn)等特征，然后將提取到的特征向量進(jìn)行處理匹配，從而識(shí)別圖像篡改區(qū)域，最為經(jīng)典的該類檢測(cè)方法有：尺度不變特征變換(sift，scale-invariantfeature?transform)算法，以及在sift算法基礎(chǔ)上改進(jìn)的加速穩(wěn)健特征(surf，speeded?uprobust?feature)算法，該類方法對(duì)于圖像分辨率較低的圖像檢測(cè)效果不理想；第三類基于分割的復(fù)制粘貼篡改檢測(cè)方法是利用超像素分割算法對(duì)檢測(cè)圖像進(jìn)行分塊，將其分割為不規(guī)則且不重疊的超像素塊，在此基礎(chǔ)上完成圖像篡改檢測(cè)，目前基于分割的檢測(cè)算法依賴于常見的超像素分割算法如slic、seeds、lsc等，直接使用超像素分割方法進(jìn)行圖像檢測(cè)，檢測(cè)精度有限且時(shí)間復(fù)雜度較高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供了一種圖像篡改檢測(cè)方法及裝置，解決了目前檢測(cè)精度有限且時(shí)間復(fù)雜度較高的問(wèn)題。

2、第一方面，本發(fā)明一實(shí)施例提供的一種圖像篡改檢測(cè)方法，包括：

3、步驟01:提取待測(cè)圖像的特征點(diǎn)；

4、步驟02:對(duì)所述待測(cè)圖像進(jìn)行預(yù)分割以獲得超像素塊；

5、步驟03:判斷所述超像素塊是否為無(wú)特征塊，并融合所有無(wú)特征塊；

6、步驟04:基于無(wú)特征塊以外的其他超像素塊和超像素塊的特征信息，得到距離值；

7、步驟05:基于所述距離值，將相鄰的無(wú)特征塊合并成一個(gè)超像素塊；

8、步驟06:重復(fù)步驟03到步驟05，直到無(wú)法再重復(fù)，最終得到一個(gè)超像素塊；

9、步驟07:基于最終得到的超像素塊進(jìn)行圖像篡改檢測(cè)。

10、在一種實(shí)施方式中，所述提取待測(cè)圖像的特征點(diǎn)，包括：提取待測(cè)圖像的加速魯棒性特征點(diǎn)，在提取所述特征點(diǎn)的同時(shí)，按照結(jié)構(gòu)特征對(duì)相關(guān)的haar小波特征進(jìn)行分類計(jì)算。

11、在一種實(shí)施方式中，所述對(duì)所述待測(cè)圖像進(jìn)行預(yù)分割以獲得超像素塊，包括：采用slic超像素分割算法，采用n個(gè)網(wǎng)格將所述待測(cè)圖像分為大小相同的規(guī)則塊，其中n>0。

12、在一種實(shí)施方式中，還包括：將一個(gè)超像素塊中每預(yù)設(shè)數(shù)量的像素中特征點(diǎn)的平均數(shù)量定義為閾值。

13、在一種實(shí)施方式中，所述判斷所述超像素塊是否為無(wú)特征塊，包括：判斷所有所述超像素塊及周圍相鄰塊內(nèi)特征點(diǎn)數(shù)量是否大于所述閾值，若是，則所述超像素塊為無(wú)特征塊。

14、在一種實(shí)施方式中，所述基于無(wú)特征塊以外的其他超像素塊和超像素塊的特征信息，得到距離值，包括：將所述無(wú)特征塊以外的其它超像素塊代入添加了超像素塊特征信息的距離公式，以得到所述距離值。

15、在一種實(shí)施方式中，所述距離公式為具有所述超像素塊的haar小波特征信息的距離公式。

16、第二方面，本發(fā)明一實(shí)施例提供的一種圖像篡改檢測(cè)裝置，包括：

17、提取模塊，用于提取待測(cè)圖像的特征點(diǎn)；

18、分割模塊，用于對(duì)所述待測(cè)圖像進(jìn)行預(yù)分割以獲得超像素塊；

19、判斷模塊，用于判斷所述超像素塊是否為無(wú)特征塊；

20、融合模塊，用于融合所有無(wú)特征塊；

21、數(shù)據(jù)處理模塊，用于基于無(wú)特征塊以外的其他超像素塊和超像素塊的特征信息，得到距離值；

22、合并模塊，用于基于所述距離值，將相鄰無(wú)特征塊合并成一個(gè)超像素塊；

23、篡改檢測(cè)模塊，用于基于最終得到的超像素塊進(jìn)行圖像篡改檢測(cè)。

24、第三方面，本發(fā)明一實(shí)施例提供的一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)一條或多條計(jì)算機(jī)指令，其中，所述一條或多條計(jì)算機(jī)指令被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述所述的圖像篡改檢測(cè)方法。

25、第四方面，本發(fā)明一實(shí)施例提供的一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)用以實(shí)現(xiàn)如上述所述的圖像篡改檢測(cè)方法。

26、本發(fā)明中的一種圖像篡改檢測(cè)方法及裝置，結(jié)合surf特征點(diǎn)，提出一種改進(jìn)的f-slic算法，在slic超像素分割算法的基礎(chǔ)上，融合surf特征點(diǎn)來(lái)對(duì)特征點(diǎn)稀疏的超像素塊進(jìn)行合并，引入haar小波特征進(jìn)行超像素塊的距離計(jì)算，從而有效降低圖像整體檢測(cè)的時(shí)間復(fù)雜度，提高檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率，保證圖像篡改檢測(cè)算法的穩(wěn)健性。

技術(shù)特征：

1.一種圖像篡改檢測(cè)方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像篡改檢測(cè)方法，其特征在于，所述提取待測(cè)圖像的特征點(diǎn)，包括：提取待測(cè)圖像的加速魯棒性特征點(diǎn)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像篡改檢測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)所述待測(cè)圖像進(jìn)行預(yù)分割以獲得超像素塊，包括：采用slic超像素分割算法，采用n個(gè)網(wǎng)格將所述待測(cè)圖像分為大小相同的規(guī)則塊，其中n>0。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像篡改檢測(cè)方法，其特征在于，還包括：將一個(gè)超像素塊中每預(yù)設(shè)數(shù)量的像素中特征點(diǎn)的平均數(shù)量定義為閾值。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的圖像篡改檢測(cè)方法，其特征在于，所述判斷所述超像素塊是否為無(wú)特征塊，包括：判斷所有所述超像素塊及周圍相鄰塊內(nèi)特征點(diǎn)數(shù)量是否大于所述閾值，若是，則所述超像素塊為無(wú)特征塊。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像篡改檢測(cè)方法，其特征在于，所述基于無(wú)特征塊以外的其他超像素塊和超像素塊的特征信息，得到距離值，包括：將所述無(wú)特征塊以外的其它超像素塊代入添加了超像素塊特征信息的距離公式，以得到所述距離值。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的圖像篡改檢測(cè)方法，其特征在于，所述距離公式為具有所述超像素塊的haar小波特征信息的距離公式。

8.一種圖像篡改檢測(cè)裝置，其特征在于，包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)一條或多條計(jì)算機(jī)指令，其中，所述一條或多條計(jì)算機(jī)指令被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述權(quán)利要求1-7任意一項(xiàng)所述的圖像篡改檢測(cè)方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)用以實(shí)現(xiàn)如上述權(quán)利要求1-7任意一項(xiàng)所述的圖像篡改檢測(cè)方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種圖像篡改檢測(cè)方法及裝置，解決了目前檢測(cè)精度有限且時(shí)間復(fù)雜度較高的問(wèn)題。該圖像篡改檢測(cè)方法，包括：步驟01:提取待測(cè)圖像的特征點(diǎn)；步驟02:對(duì)所述待測(cè)圖像進(jìn)行預(yù)分割以獲得超像素塊；步驟03:判斷所述超像素塊是否為無(wú)特征塊，并融合所有無(wú)特征塊；步驟04:基于無(wú)特征塊以外的其他超像素塊和超像素塊的特征信息，得到距離值；步驟05:基于所述距離值，將相鄰的無(wú)特征塊合并成一個(gè)超像素塊；步驟06:重復(fù)步驟03到步驟05，直到無(wú)法再重復(fù)，最終得到一個(gè)超像素塊；步驟07:基于最終得到的超像素塊進(jìn)行圖像篡改檢測(cè)。

技術(shù)研發(fā)人員：方夢(mèng)華,林慶富,畢進(jìn)娜
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國(guó)石油化工股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/4/28