基于离散拉东极复指数变换的复制粘贴篡改图像检测方法技术

本发明专利技术公开了基于离散拉东极复指数变换的复制粘贴篡改图像检测方法，包括步骤：将输入的多通道RGB彩色图像转换为灰度图像；设所述灰度图像尺寸为M×N，设计尺寸为9×9的圆形模板以步长为1的条件下将灰度图像分割成相互重叠的图像块；提取所述图像块的DRPCET特征，将提取到的所述DRPCET特征组成新特征矩阵V；对所述V进行字典排序，得到矩阵Vt；使用皮尔森相关系数去评估和分析所述字典排序的结果；判断是否是复制‑粘贴篡改区域。本发明专利技术基于DRPCET的检测方法可以有效的抵御高斯噪声和几何变换的共同干扰，保持较高的检测精确度，同时本发明专利技术所提出的方法具有优越的性能和强鲁棒特性。

Detection method of copy paste tamper image based on the complex exponential transformation of discrete ladong pole

【技术实现步骤摘要】
基于离散拉东极复指数变换的复制粘贴篡改图像检测方法
本专利技术涉及图像篡改检测
，尤其涉及基于离散拉东极复指数变换的复制粘贴篡改图像检测方法。
技术介绍
图像篡改打破了公众一直以来所强调的眼见为实的观念。图像篡改检测在我们的日常生活中起到相当重要的作用。它对社会生活和科学研究也有着重要的影响。它也能为法院、财务文档、新闻报道提供真伪判断提供依据。复制-粘贴篡改是数字图像篡改中最普遍的一种，它是将一幅图像的一部分内容复制到该图像的其他位置去掩盖某些重要的图像特征，例如：V.Christlein,C.Riess,J.Jordan,C.RiessandE.Angelopoulou,Anevaluationofpopularcopy-moveforgerydetectionapproaches,IEEETrans.Inf.ForensicsSecurity.7(6)(2012)1841–1854.和S.A.Fattah,M.M.I.Ullah,M.Ahmedetal.,Aschemeforcopy-moveforgerydetectionindigitalimagesbasedon2D-DWT,inProc.IEEE57thInt.MidwestSymp.CircuitsandSystems(MWSCAS)(2014),pp.801–804.先前的图像篡改检测算法都已成功用于简单复制-粘贴篡改检测。一种基于穷举搜索法来匹配相似的离散余弦变换系数(DCT)特征方法被首次提出用于检测复制-粘贴篡改图像，例如：J.Fridrich,D.SoukalandJ.Lukas,Detectionofcopy-moveforgeryindigitalimages,TheDigitalForensicResearchWorkshop(2003),pp.55–61.接着，基于主成份分析(PCA)的方法来降低特征向量的维数和提高检测效率的方法被提出，例如：A.C.PopescuandH.Farid,Exposingdigitalforgeriesbydetectingtracesofresampling,IEEETrans.SignalProcess.53(2)(2005)758–767.基于小波变换相关系数的方法用来检测和定位篡改区域，例如：Y.Sutcu,B.Coskun,H.T.SencarandN.Memon,Tamperdetectionbasedonregularityofwavelettransformcoe±cients,inProc.IEEEInt.Conf.ImageProcessing(ICIP)(2007),pp.397–400.近年来，用户能使用一些功能强大的图像处理软件对图像进行复杂的复制-粘贴篡改操作。篡改图像的粘贴部分不仅是平移，还有旋转和缩放操作。然而，现有的传统方法已经不能有效地处理经过旋转和缩放变换的篡改图像。为了解决这些问题，不变矩方法作为特征提取方法被用来检测这些复杂的篡改图像。其中有：Hu矩，例如：M.K.Hu,Visualpatternrecognitionbymomentinvariants,IEEETrans.Inf.Theory.8(2)(1962)179–187.Zernike矩(ZMs)，例如：S.X.LiaoandM.Pawlak,OntheaccuracyofZernikemomentsforimageanalysis,IEEETrans.PatternAnal.Mach.Intell.20(12)(1998)1358–1364.Krawtchouk矩(KMs),例如：M.B.Imamoglu,G.UlutasandM.Ulutas,Detectionofcopy-moveforgeryusingkrawtchoukmoment,inProc.8thInt.Conf.ElectricalandElectronicsEngineering(2013),pp.311–314.和正交傅立叶-梅林矩(OFMMs)等，例如：Y.L.ShengandL.X.Shen,OrthogonalFourier-Mellinmomentsforinvariantpatternrecognition,J.Opt.Soc.Am.A11(6)(1994)1748–1757.作为提取图像特征方法来检测复制-粘贴篡改图像。有不少学者将不变矩进行改进使其更加准确地检测出复制-粘贴篡改区域。结合傅立叶-梅林变换和改进的相位相关(MPOC)来构造旋转不变性用于检测篡改区域，例如：S.Singh,M.Ramalho,P.L.CorreiaandL.D.Soares,Arotation-invariantdegradedpartialpalmprintrecognitiontechnique,inProc.20thEuropeanConf.SignalProcessing(EUSIPCO)(2012),pp.1499–1503.基于解析傅立叶-梅林变换(AFMT)的方法对于检测旋转和缩放图像篡改有不错的效果，例如：Y.F.GanandJ.L.Zhong,ApplicationofAFMTmethodforcompositeforgerydetection,NonlinearDyn.84(1)(2016)341–353.解析傅立叶-梅林变换(AFMT)的缺点是其函数，尤其是它的不变矩结构非常复杂。基于极谐变换(PHTs)的篡改检测方法被提出用来抗旋转变换的复制-粘贴篡改操作，例如：P.T.Yap,X.D.JiangandA.C.Kot,Two-dimensionalpolarharmonictransformsforinvariantimagerepresentation,IEEETrans.PatternAnal.Mach.Intell.32(7)(2010)1260–1270.极谐变换(PHTs)是由极复指数变换(PCET)、极余弦变换(PCT)、极正弦变换(PST)组成。在这三种变换中，PCET比PCT和PST有相对较好的几何不变性。拉东变换算法为图像篡改提供了一种构造不变矩的解决方案,例如：J.Radon,UberdieBestimmungvonFunktionendurchihreIntegralwertelangsgewisserMannigfaltigkeiten,BerichteSachsischeAcadamiederWissenschaften,Leipzig,Math.Phys.Kl69(1917)262–267.拉东变换对噪声具有较强的鲁棒性并且可以获取它的不变性。拉东变换已经成功用于许多的图像检测和分析中。然而，直到现在，基于拉东变换的不变矩方法还没有被进一步应用于复制-粘贴图像篡改检测中。
技术实现思路
针对现有的复制-粘贴篡改图像检测算法存在的问题，本专利技术提出一种基于离散拉东-极复指数变换的复制-粘贴篡改图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于离散拉东极复指数变换的复制粘贴篡改图像检测方法，其特征在于，包括/n步骤1：将输入的多通道RGB彩色图像转换为灰度图像；/n步骤2：设所述灰度图像尺寸为M×N，设计尺寸为9×9的圆形模板以步长为1的条件下将灰度图像分割成相互重叠的图像块，得到图像块的数量为L＝(M-4)×(N-4)；/n步骤3：提取所述图像块的DRPCET特征，将提取到的所述DRPCET特征组成新特征矩阵V，其中，特征矩阵V中的每个元素值都为检测图像中所提取的相应特征；/n步骤4：对所述V进行字典排序，得到矩阵Vt，所述矩阵V和Vt的尺寸一致；/n步骤5：使用皮尔森相关系数去评估和分析所述字典排序的结果；/n步骤6：确定篡改区域，根据篡改区域篡改区域尺寸的特点和篡改区域和源复制区域之间的距离，判断是否是复制-粘贴篡改区域。/n

【技术特征摘要】
1.基于离散拉东极复指数变换的复制粘贴篡改图像检测方法，其特征在于，包括
步骤1：将输入的多通道RGB彩色图像转换为灰度图像；
步骤2：设所述灰度图像尺寸为M×N，设计尺寸为9×9的圆形模板以步长为1的条件下将灰度图像分割成相互重叠的图像块，得到图像块的数量为L＝(M-4)×(N-4)；
步骤3：提取所述图像块的DRPCET特征，将提取到的所述DRPCET特征组成新特征矩阵V，其中，特征矩阵V中的每个元素值都为检测图像中所提取的相应特征；
步骤4：对所述V进行字典排序，得到矩阵Vt，所述矩阵V和Vt的尺寸一致；
步骤5：使用皮尔森相关系数去评估和分析所述字典排序的结果；
步骤6：确定篡改区域，根据篡改区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：甘艳芬，钟君柳，杨继翔，
申请(专利权)人：广东外语外贸大学南国商学院，
类型：发明
国别省市：广东;44