CN106056122B - 一种基于kaze特征点的图像区域复制粘贴篡改检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于KAZE特征点的图像区域复制粘贴篡改检测方法。首先对彩色图像提取KAZE特征点，然后将这些特征点用64维特征向量描述。接下来计算每个特征向量和剩下特征向量之间的欧式距离，利用最近邻距离和次近邻距离之间的比值，找到相似的特征向量，作为匹配对。然后使用SLIC算法对图像进行语义分割，滤除错误的匹配对。通过匹配对在图像中的位置关系，使用迭代的思想，估计篡改区域之间的仿射变换关系，得到仿射矩阵。最后通过仿射矩阵，计算原始图像和变换后图像之间的相关系数图，并且定位篡改区域。本发明使用了一种新型的特征点提取算法，并且使用迭代的方法求仿射矩阵，具有很好的检测准确率。
Description
技术领域
本发明涉及图像数字取证技术领域，更具体地，涉及一种基于KAZE特征点的图像复制粘贴篡改检测方法。
背景技术
近年来，计算机网络、多媒体技术发展迅速，高清数码相机、智能手机等广泛普及。大量的图像编辑软件，如Photoshop等，使得人们可以越来越容易的编辑、修改图像。而在许多场合，例如司法、新闻出版、科学研究中，我们又急需保证图像的完整性、真实性和可靠性，于是数字取证技术应运而生。
数字取证技术分为主动取证技术和被动取证技术。主动取证技术需要事先在图像中添加验证信息，包括两种主要的研究方向，第一种是基于数字水印的认证，第二种是基于数字签名的认证。而被动取证技术无需添加任何的辅助信息，如水印或摘要等，只需要根据待检测图像本身所具有的性质，便可以实现篡改认证，因此实用性很强。
图像复制粘贴篡改检测是被动取证中的一个重要分支，主要用于检测图像中是否存在区域复制行为，即将图像中的一部分拷贝出来，然后粘贴到该幅图像的另外一部分区域。该篡改操作可以隐藏图像中的重要目标或者伪造不存在的目标，操作简单，因此被很多人士用来实现图像篡改。图像篡改的过程中往往包括旋转、缩放、模糊、加噪等操作，人们很难通过肉眼判断一幅图像是否经过了复制粘贴篡改。因此，一个好的检测算法应能够考虑到这些干扰措施，并能够精确定位篡改区域。
现有的复制粘贴检测技术主要分为两种：基于块方法和基于特征点方法。基于块方法由于对旋转、缩放等情况适用性不强，计算复杂度高等缺点，在实际应用中逐渐不再被使用。目前主流的是基于特征点的检测方法，它们之间最主要的差别是图像特征点的选取、匹配和定位过程。
发明内容
本发明提供一种基于KAZE特征点的图像复制粘贴篡改检测方法，能够有效检测图像中的复制粘贴行为，并能够精确定位篡改区域。在应对复制区域旋转、缩放等几何变换情况下，本发明依旧具有很好的检测效果。
为了达到上述技术效果，本发明的技术方案如下：
一种基于KAZE特征点的图像区域复制粘贴篡改检测方法，包括以下步骤：
S1：KAZE特征点提取：对于待检测的图像，采用加性算子分裂算法(AdditiveOperator Splitting，AOS)算法和可变传导扩散方法来构造非线性尺度空间。然后检测感兴趣特征点，这些特征点在非线性尺度空间上经过尺度归一化后的Hessian矩阵行列式是局部极大值(3×3邻域)。
S2：特征点描述：根据S1得到的特征点，若特征点的尺度参数为σi，则搜索半径设为6σi。对搜索圈内所有邻点的一阶微分值Lx和Ly通过高斯加权，使得靠近特征点的响应贡献大，而远离特征点的响应贡献小。将这些微分值视作向量空间中的点集，在一个角度为π/3的扇形滑动窗口内对点集进行向量叠加，遍历整个圆形区域。获得最长向量的角度就是主方向。在梯度图像上以特征点为中心取24σi×24σi的窗口，并将窗口划分为4×4子区域，在每个子区域上进行高斯核加权，然后计算出长度为4的子区域描述向量dv＝(∑Lx,∑Ly,∑|Lx|,∑|Ly|)，再通过另一个大小为4×4的高斯窗口对每个子区域的向量dv进行加权，最后进行归一化处理，得到4×4×4＝64维的描述向量；
S3：特征匹配：对于S2中提取出来的每个特征，计算其与其它所有特征向量之间的欧式距离，并按照从小到大排序。计算最近邻d1和次近邻d2之间的比值，如果比值小于0.5，则认为距离为d1的两个特征匹配；
S4：错误匹配对滤除：使用SLIC算法对输入的彩色图像进行语义分割，得到有意义的图像块。统计每个块中匹配特征点的个数Npoint，如果Npoint小于3，则将块中的特征点连同其匹配点判断为离异点并删除；
S5：仿射矩阵估计：任取三对不共线的匹配对，计算它们之间的仿射变换矩阵Ti，并将剩下的匹配点根据Ti进行变换，计算变换前后匹配点对之间的误差。如果误差小于β，则这个矩阵Ti获得一票。将前述步骤迭代多次，每次选出得票数最多的矩阵，直到最后剩下的矩阵票数不超过5为止。
S6：可疑区域定位：对于原始图像I，使用S5得到的仿射矩阵进行坐标变换，得到变换后的图像M。计算原始图像与变换后图像相应位置之间的相关系数，得到代表相似度的相关系数图。相关系数的取值范围在[0,1]之间，值越大代表越相似。对于得到的相关系数图进行二值化处理，二值化阈值为0.55。如果相关系数值大于0.55，则认为本位置的点为可疑点，其二值图相应位置的值设为1，否则设为0。最后将得到的二值图进行形态学操作以滤除杂乱点，生成最终的检测结果图。
本发明中，首次使用了KAZE特征作为图像特征点的提取方法来进行复制粘贴篡改检测。KAZE特征是在彩色图像中提取的，而实际中的篡改图像也基本上都是彩色的。提取出来的KAZE特征具有很好的旋转和尺度不变性，能够应对一定程度的噪声干扰和模糊处理，且稳定、可重复检测，提取时间也比较快。
进一步地，所述步骤S1中非线性尺度空间构造过程如下：
将图像金字塔分为O组，每组有S层，不同的组和层通过序号o和s来标记，并且通过下面的公式来计算尺度参数σ：
公式(1)中，σ0是初始尺度，N＝O*S是整个尺度空间包含的图像总数。然后将以像素为单位的尺度参数σi转换至时间单位，为了简便，将σi(o,s)写成σi，转换映射公式如下：
其中ti为进化时间。对于一幅输入图像，KAZE算法首先对其进行高斯滤波；然后计算图像的梯度直方图，从而获取对比度参数K；根据一组进化时间，利用AOS算法即可得到非线性尺度空间的所有图像：
在公式(3)中，Al表示图像在各个维度l上传导性的矩阵，Li表示在尺度i上的图像亮度，I表示单位矩阵。
进一步地，所述步骤S5的仿射矩阵估计过程如下：
对于匹配的两个点，X＝(x,y)和它们之间的仿射变换关系表示成下面的形式：
在公式(4)中，a,b,c,d,tx,ty是待定系数，T是要求的仿射矩阵。使用三对非共线的匹配对，代入到公式(4)中即可求得T。在实际的求解时，对于给定的一系列点(X1,X2,…,Xn)和它对应的匹配点寻找满足要求的T，使得总误差最小，误差计算公式如下：
每次计算都会得到一个仿射变换矩阵Ti，并将剩下的匹配点根据Ti进行变换，计算变换前后匹配点对之间的误差。如果误差小于β，则这个矩阵Ti获得一票。将前述步骤迭代多次，每次选出得票数最多的矩阵，直到最后剩下的矩阵票数不超过5为止。
进一步地，所述步骤S6的可疑区域定位过程如下：
根据S5得到的仿射矩阵T，将原始图像I的每一个坐标位置进行仿射变换，新坐标位置的像素值由原始图像相应的像素值代替，这样得到变换后的图像M。计算它们对应位置x之间的相关系数c(x)，计算公式如下：
公式(6)中，Ω(x)是以x为中心的7×7区域，I(u)和M(μ)是相应位置的像素值，和是7×7区域的平均像素值。相关系数c(x)的取值范围在[0,1]之间，值越大代表越相似。然后对于得到的相关系数图进行二值化处理，二值化的阈值为0.55。如果相关系数值大于0.55，则认为本位置的点为可疑点，其二值图相应位置的值设为1，否则设为0。最后将得到的二值图进行形态学操作以滤除杂乱点，生成最终的检测结果图。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明选取KAZE特征作为图像特征提取算法，相比于传统的特征提取，能够更好地应对旋转、缩放、JPEG压缩、添加噪声等情况，鲁棒性更高。由于匹配时只需要对有限个特征点进行相似匹配，相比于传统的基于块检测算法，速度更快，实用性更强。本发明利用迭代的思想求取仿射变换矩阵，能够应对多重复制的篡改操作。
附图说明
图1为本发明方法的步骤流程图；
图2为本发明方法的复制粘贴篡改检测实际效果图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1所示，一种基于KAZE特征点的图像区域复制粘贴篡改检测方法，包括以下步骤：
S1：KAZE特征点提取：对于待检测的图像，采用加性算子分裂算法(AdditiveOperator Splitting，AOS)算法和可变传导扩散方法来构造非线性尺度空间。然后检测感兴趣特征点，这些特征点在非线性尺度空间上经过尺度归一化后的Hessian矩阵行列式是局部极大值(3×3邻域)。
S2：特征点描述：根据S1得到的特征点，若特征点的尺度参数为σi，则搜索半径设为6σi。对搜索圈内所有邻点的一阶微分值Lx和Ly通过高斯加权，使得靠近特征点的响应贡献大，而远离特征点的响应贡献小。将这些微分值视作向量空间中的点集，在一个角度为π/3的扇形滑动窗口内对点集进行向量叠加，遍历整个圆形区域。获得最长向量的角度就是主方向。在梯度图像上以特征点为中心取24σi×24σi的窗口，并将窗口划分为4×4子区域，在每个子区域上进行高斯核加权，然后计算出长度为4的子区域描述向量dv＝(∑Lx,∑Ly,∑|Lx|,∑|Ly|)，再通过另一个大小为4×4的高斯窗口对每个子区域的向量dv进行加权，最后进行归一化处理，得到4×4×4＝64维的描述向量；
S3：特征匹配：对于S2中提取出来的每个特征，计算其与其它所有特征向量之间的欧式距离，并按照从小到大排序。计算最近邻d1和次近邻d2之间的比值，如果比值小于0.5，则认为距离为d1的两个特征匹配；
S4：错误匹配对滤除：使用SLIC算法对输入的彩色图像进行语义分割，得到有意义的图像块。统计每个块中匹配特征点的个数Npoint，如果Npoint小于3，则将块中的特征点连同其匹配点判断为离异点并删除；
S5：仿射矩阵估计：任取三对不共线的匹配对，计算它们之间的仿射变换矩阵Ti，并将剩下的匹配点根据Ti进行变换，计算变换前后匹配点对之间的误差。如果误差小于β，则这个矩阵Ti获得一票。将前述步骤迭代多次，每次选出得票数最多的矩阵，直到最后剩下的矩阵票数不超过5为止。
S6：可疑区域定位：对于原始图像I，使用S5得到的仿射矩阵进行坐标变换，得到变换后的图像M。计算原始图像与变换后图像相应位置之间的相关系数，得到代表相似度的相关系数图。相关系数的取值范围在[0,1]之间，值越大代表越相似。对于得到的相关系数图进行二值化处理，二值化阈值为0.55。如果相关系数值大于0.55，则认为本位置的点为可疑点，其二值图相应位置的值设为1，否则设为0。最后将得到的二值图进行形态学操作以滤除杂乱点，生成最终的检测结果图。
如图2所示，该基于KAZE特征点的图像区域复制粘贴篡改检测方法的实验效果。图2(a)为待检测的图像，篡改区域在图中用粗线标出；图2(b)为本发明算法的实际检测效果图，从图中可以明显地看出篡改区域被精确地标定出。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用于仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于KAZE特征点的图像区域复制粘贴篡改检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：KAZE特征点提取：对于待检测的图像，采用加性算子分裂算法AOS算法和可变传导扩散方法来构造非线性尺度空间，然后检测感兴趣特征点，这些特征点在非线性尺度空间上经过尺度归一化后的Hessian矩阵行列式是局部极大值；
S2：特征点描述：根据步骤S1得到的特征点，若特征点的尺度参数为σi，则搜索半径设为6σi；对搜索圈内所有邻点的一阶微分值Lx和Ly通过高斯加权，使得靠近特征点的响应贡献大，而远离特征点的响应贡献小；将这些微分值视作向量空间中的点集，在一个角度为π/3的扇形滑动窗口内对点集进行向量叠加，遍历整个圆形区域；获得最长向量的角度就是主方向；在梯度图像上以特征点为中心取24σi×24σi的窗口，并将窗口划分为4×4子区域，在每个子区域上进行高斯核加权，然后计算出长度为4的子区域描述向量dv＝(∑Lx，∑Ly，∑|Lx|，∑|Ly|)，再通过另一个大小为4×4的高斯窗口对每个子区域的向量dv进行加权，最后进行归一化处理，得到4×4×4＝64维的描述向量；
S3：特征匹配：对于步骤S2中提取出来的每个特征，计算其与其它所有特征向量之间的欧式距离，并按照从小到大排序；计算最近邻d1和次近邻d2之间的比值，如果比值小于0.5，则认为距离为d1的两个特征匹配；
S4：错误匹配对滤除：使用SLIC算法对输入的彩色图像进行语义分割，得到有意义的图像块；统计每个块中匹配特征点的个数Npoint，如果Npoint小于3，则将块中的特征点连同其匹配点判断为离异点并删除；
S5：仿射矩阵估计：任取三对不共线的匹配对，计算它们之间的仿射变换矩阵Ti，并将剩下的匹配点根据Ti进行变换，计算变换前后匹配点对之间的误差；如果误差小于β，则这个矩阵Ti获得一票；将前述步骤迭代多次，每次选出得票数最多的矩阵，直到最后剩下的矩阵票数不超过5为止；
S6：可疑区域定位：对于原始图像I，使用步骤S5得到的仿射矩阵进行坐标变换，得到变换后的图像M；计算原始图像与变换后图像相应位置之间的相关系数，得到代表相似度的相关系数图；相关系数的取值范围在[0，1]之间，值越大代表越相似；对于得到的相关系数图进行二值化处理，二值化阈值为0.55；如果相关系数值大于0.55，则认为本位置的点为可疑点，其二值图相应位置的值设为1，否则设为0；最后将得到的二值图进行形态学操作以滤除杂乱点，生成最终的检测结果图。
2.根据权利要求1所述的基于KAZE特征点的图像区域复制粘贴篡改检测方法，其特征在于，所述步骤S1中非线性尺度空间构造过程如下：
将图像金字塔分为O组，每组有S层，不同的组和层通过序号o和s来标记，并且通过下面的公式来计算尺度参数σi(o，s)：
公式(1)中，σ0是初始尺度，N＝O*S是整个尺度空间包含的图像总数；然后将以像素为单位的尺度参数σi转换至时间单位，为了简便，将σi(o，s)写成σi，转换映射公式如下：
其中ti为进化时间；对于一幅输入图像，KAZE算法首先对其进行高斯滤波；然后计算图像的梯度直方图，从而获取对比度参数K；根据一组进化时间，利用AOS算法即可得到非线性尺度空间的所有图像：
其中，m代表空间的维数，Al表示图像在各个维度l上传导性的矩阵，Li表示在尺度i上的图像亮度，I表示单位矩阵。
3.根据权利要求1所述的基于KAZE特征点的图像区域复制粘贴篡改检测方法，其特征在于，所述步骤S5的仿射矩阵估计过程如下：
对于匹配的两个点，X＝(x，y)和它们之间的仿射变换关系表示成下面的形式：
在公式(4)中，a，b，c，d，tx，ty是待定系数，T是要求的仿射矩阵；使用三对非共线的匹配对，代入到公式(4)中即可求得T；在实际的求解时，对于给定的一系列点(X1，X2，...，Xn)和它对应的匹配点寻找满足要求的T，使得总误差最小，误差计算公式如下：
其中，n表示特征点匹配对的数量，每次计算都会得到一个仿射变换矩阵Ti，并将剩下的匹配点根据Ti进行变换，计算变换前后匹配点对之间的误差；如果误差小于β，则这个矩阵Ti获得一票；将前述步骤迭代多次，每次选出得票数最多的矩阵，直到最后剩下的矩阵票数不超过5为止。
4.根据权利要求1所述的基于KAZE特征点的图像区域复制粘贴篡改检测方法，其特征在于，所述步骤S6的可疑区域定位过程如下：
根据步骤S5得到的仿射矩阵T，将原始图像I的每一个坐标位置进行仿射变换，新坐标位置的像素值由原始图像相应的像素值代替，这样得到变换后的图像M；计算它们对应位置x之间的相关系数c(x)，计算公式如下：
公式(6)中，Ω(x)是以x为中心的7×7区域，I(μ)和M(μ)是相应位置的像素值，和是7×7区域的平均像素值；相关系数c(x)的取值范围在[0，1]之间，值越大代表越相似；然后对于得到的相关系数图进行二值化处理，二值化的阈值为0.55；如果相关系数值大于0.55，则认为本位置的点为可疑点，其二值图相应位置的值设为1，否则设为0；最后将得到的二值图进行形态学操作以滤除杂乱点，生成最终的检测结果图。
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| An Evaluation of Popular Copy-Move Forgery Detection Approaches;Vincent Christlein et al.;《IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY》;20121231;第7卷(第6期);第1841-1854页 |
| Improved DCT-based detection of copy-move forgery in images;Yanping Huang et al.;《Forensic Science International》;20100915;第178-184页 |
| KAZE Features;Pablo Fernández Alcantarilla et al.;《 Computer Vision-ECCV 2012》;20121231;第214-227页 |
| Region duplication detection based on Harris corner points and step sector statistics;Likai Chen et al.;《J. Vis. Commun. Image R.》;20130118;第244-254页 |
| SLIC superpixels compared to state-of-the-art superpixel methods;R Achanta et al.;《IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2012》;20121130;第34卷(第11期);第2274-2281页 |
| 一种改进的KAZE特征检测算法;李丹等;《四川大学学报（自然科学版）》;20150531;第52卷(第3期);第523-528页 |
| 基于SURF的copy-move篡改检测方法研究;金媛媛;《中国优秀硕士学位论文数据库 信息科技辑》;20110815(第08期);第I138-526页 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106056122A (zh) | 2016-10-26 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant |