针对现有的复制粘贴图像篡改检测算法需要某些先验信息、对后处理操作失效且计算量大等问题,本文提出了一种新的针对复制粘贴篡改的检测模式。采用SURF(Speed Up Robust Feature)提取图像的几何不变量特征,KNN(最近邻)进行特征匹配,待...
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针对现有的复制粘贴图像篡改检测算法需要某些先验信息、对后处理操作失效且计算量大等问题,本文提出了一种新的针对复制粘贴篡改的检测模式。采用SURF(Speed Up Robust Feature)提取图像的几何不变量特征,KNN(最近邻)进行特征匹配,待鉴定图像的匹配点对用点与点之间连线标记,如果图像被篡改过,所标记的线段将明显集中于某两个区域之间,采用CASIA[1]图像集,通过Matlab仿真实验,验证了该算法不但可以适应平移、旋转及缩放等几何变换,而且有效的抵抗噪音污染、有损JPEG压缩等攻击,检测的速度也得到了很大的提高,检测速度是经典检测算法的十倍以上。
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