基于四元数特征的彩色图像拼接检测研究

摘要

当前，随着图像处理技术的发展，生活中出现越来越多的伪造图像，并且以彩色图像为主要篡改对象。拼接作为一种主要的篡改手段，用于篡改图像内容，达到混淆、迷惑和欺骗的目的。针对该问题，已提出了大量的拼接篡改检测方案，然而大部分方案均在灰度域或单一彩色通道中实现的，因此导致了彩色图像特征在空间结构、通道相关性和色彩等信息的丢失。针对这一情况，本文提出了基于四元数变换域的彩色图像拼接检测方案，主要工作如下:
　　1)针对彩色图像拼接特征有效信息缺失的问题，提出了基于QDCT（四元数离散余弦变换）的拼接检测方案。在该方案中，先对彩色图像进行分块QDCT变换得到QDCT系数，然后从QDCT系数中提取四元数马尔科夫特征，再进行拼接检测。本方案利用幅值和幅角表示QDCT系数的亮度信息、空间信息和纹理信息。在此基础上，提出了全局和局部的四元数马尔科夫特征，同时针对两类特征的差异性设计了三种阈值处理方式。实验结果表明，在图像库CASIA TIDE v1.0和v2.0中，拼接检测准确率分别达到99.16％和97.52％，优于大部分现有方案。
　　2)针对分块QDCT导致彩色图像拼接特征块相关性和整体信息缺失的问题，提出了基于CQWT（彩色四元数小波变换）和QDCT的彩色图像拼接检测方案。在该方案中，提出了基于CQWT的四元数马尔科夫方法。该方法仅利用幅角提取四元数马尔科夫特征。在此基础上，与基于QDCT的四元数马尔科夫特征形成联合特征。实验结果表明，在图像库CASIA TIDE v1.0和v2.0中，拼接检测准确率进一步提升，分别达到99.47％和98.13％，证明了所提出联合特征的有效性。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 图像拼接检测研究现状

1．2．2 四元数在图像取证领域的研究现状

1．3 本文研究内容及组织结构

第二章 图像拼接检测及相关基础知识

2．1 拼接过程

2．2 拼接检测方案

2．2．1 拼接检测方案的预处理

2．2．2 统计特征介绍

2．2．3 SVM及SVMRFE介绍

2．3 图像拼接检测结果评估

2．4 本章小结

第三章 基于QDCT马尔科夫的彩色图像拼接检测

3．1 四元数

3．1．1 四元数的定义

3．1．2 四元数的运算法则

3．1．3 四元数的极坐标形式

3．2 基于彩色图像的四元数离散余弦变换理论简介

3．2．1 四元数离散余弦变换(QDCT)

3．2．2 QDCT的计算

3．3 基于四元数马尔科夫方案的相关知识

3．3．1 差值处理

3．3．2 转移概率矩阵

3．4 基于QDCT的彩色图像拼接检测方案

3．4．1 分块QDCT

3．4．2 四元数马尔科夫方法

3．5 实验及结果分析

3．5．1 实验环境与工具

3．5．2 图像数据库

3．5．3 特征提取和性能评估

3．5．4 特征提取和性能评估

3．5．5 对比试验及分析

3．6 本章小结

第四章 基于CQWT与QDCT的彩色图像拼接检测

4．1 彩色四元数小波变换理论简介

4．1．1 四元数小波的分解与重构

4．1．2 四元数离散傅里叶变换

4．1．3 四元数高／低通滤波

4．1．4 彩色四元数小波变换

4．2 基于CQWT和QDCT的彩色图像拼接检测方案

4．2．1 基于CQWT的马尔科夫方法

4．3 实验及结果分析

4．3．1 特征提取及性能评估

4．3．2 阈值选择

4．3．3 对比实验

4．4 本章小结

5．1 全文工作总结

5．2 未来工作展望

致谢

参考文献

作者简介