基于改进显著图和局部特征匹配的copy-move窜改检测

摘要：

检测整幅窜改图像的方法增加了许多非必要的计算量,为了降低计算复杂度和进一步提高检测精确率,提出了一种基于改进显著图和局部特征匹配的copy-move窜改检测方法.首先,结合图像梯度改进显著图,分离出包含图像高纹理信息的局部显著区域;其次,只对该局部区域采用SIFT(scale invariant feature transform)算法提取特征点;然后,对显著性小的图像采用密度聚类和二阶段匹配策略,对显著性大的图像采用超像素分割和显著块特征匹配的策略;最后,结合PSNR和形态学操作来定位窜改区域.在两个公开数据集上进行实验,该方法的平均检测时间小于10 s,平均检测精确率大于97％,均优于所对比的方法.实验结果表明,该方法能够大幅缩减检测时间、有效提高检测精确率,并且对几何变换和后处理操作也都具有较好的鲁棒性.

关键词：copy-move窜改检测、图像显著性、局部特征、SIFT算法、密度聚类、超像素分割

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省科技厅科技攻关;软科学项目;河南省高校基本科研业务费专项资金资助项目

在线出版日期：2023-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2838-2844