基于对象的图像Copy-Move篡改检测方法研究

摘要

近年来，随着多媒体信息技术和互联网应用的快速发展，以及功能越来越强大的图像处理工具（如Photoshop、isee等）的广泛使用，使得图像内谷的真头性常常被质疑，目前，图像的真实性认证问题已成为信息安全领域的一项非常重要的研究课题。
　　本研究主要内容包括：⑴提出了一种基于对象的图像Copy-Move篡改检测方法。该方法首先利用基于上下文的图像分割方法提取图像中的显著对象，然后分离出显著图中的对象，最后计算出每个对象的Hu矩和Zernike矩，通过比值的方法计算对象间的Hu矩和Zem ike矩比值，根据规则确定存在的Copy-Move攻击。仿真实验证明，该方法检测精度高，时效性好，并对旋转/缩放等几何变换具有很好的鲁棒性。⑵提出了一种基于超像素分割和特征点匹配的图像Copy-Move篡改检测方法。该算法首先应用基于谱聚类的超像素分割方法分割图像从而提高图像分割的高效性。对于分割出来的每一图像块提取SUFR特征点，然后对这些特征点进行匹配，以求特征点之间的最短距离和次最短距离出现频率最高的距离作为匹配条件。该方法能够准确检测出Copy-Move攻击，较好地实现了图像的鲁棒性与篡改定位能力之间的折中，对常规图像处理操作都具有良好的稳健性。

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景

1.2国内外研究进展

1.3 科学意义与应用前景

1.4 本论文主要研究工作及组织结构

2预备知识

2.1自动上下文模型的图像显著区域提取

2.2 Hu矩的定义

2.3 Zernike矩的定义

2.4 Zernike矩的旋转不变性

2.5 超像素分割

2.6 谱聚类

2.7 本章小结

3基于对象的图像Copy-Move篡改检测算法

3.1算法总体描述

3.2算法步骤

3.3实验结果和性能分析

3.3本章小结

4基于超像素分割和特征点匹配的图像Copy-Move篡改检测算法

4.1算法流程

4.2 算法步骤

4.3实验结果和性能分析

4.4算法比较分析

4.5 本章总结

5.总结与展望

5.1论文总结

5.2 有待进一步研究的问题

致谢

参考文献

附录