采用局部强度顺序模式的图像复制—粘贴篡改检测算法

林晶; 黄添强; 林玲鹏; 李小琛

doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2016259

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采用局部强度顺序模式的图像复制—粘贴篡改检测算法

学术论文 | 更新时间：2024-06-05

- 采用局部强度顺序模式的图像复制—粘贴篡改检测算法
- Detection of image copy-move forgery using local intensity order pattern
- 通信学报 2016年37卷第Z1期页码：132-139
- 作者机构：
  
  1. 福建师范大学数学与计算机科学学院，福建福州 350007
  2. 福建师范大学软件学院，福建福州 350007
  3. 福建师范大学大数据分析与应用福建省高校工程研究中心，福建福州 350007
- 作者简介：
  
  [ "林晶（1992-），女，福建莆田人，福建师范大学硕士生，主要研究方向为信息安全、数字图像取证。" ]
  [ "黄添强（1971-），男，福建仙游人，福建师范大学教授、硕士生导师，主要研究方向为信息安全、数据挖掘、多媒体取证、机器学习。" ]
  [ "林玲鹏（1990-），男，福建仙游人，福建师范大学硕士生，主要研究方向为目标跟踪。" ]
  [ "李小琛（1988-），女，湖北武汉人，福建师范大学硕士生，主要研究方向为数字多媒体取证。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61070062);国家自然科学基金资助项目(61502103);福建省高校产学合作科技重大基金资助项目(2015H6007);福州市科技计划基金资助项目(2014-G-76);福建省高等学校新世纪优秀人才支持基金资助项目(JAI1038);福建省科学厅K类基金资助项目(2011007);福建省教育厅A类基金资助项目(JA10064);福建师范大学研究生教育改革研究基金资助项目(MY201414)
- DOI：10.11959/j.issn.1000-436x.2016259
  中图分类号： TP391
- 网络出版日期：2016-10，
  
  纸质出版日期：2016-10-25
- 稿件说明：
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林晶, 黄添强, 林玲鹏, 等. 采用局部强度顺序模式的图像复制—粘贴篡改检测算法[J]. 通信学报, 2016,37(Z1):132-139.

Jing LIN, Tian-qiang HUANG, Ling-peng LIN, et al. Detection of image copy-move forgery using local intensity order pattern[J]. Journal on communications, 2016, 37(Z1): 132-139.
林晶, 黄添强, 林玲鹏, 等. 采用局部强度顺序模式的图像复制—粘贴篡改检测算法[J]. 通信学报, 2016,37(Z1):132-139. DOI： 10.11959/j.issn.1000-436x.2016259.

Jing LIN, Tian-qiang HUANG, Ling-peng LIN, et al. Detection of image copy-move forgery using local intensity order pattern[J]. Journal on communications, 2016, 37(Z1): 132-139. DOI： 10.11959/j.issn.1000-436x.2016259.

摘要

复制—粘贴篡改是一种最简单而且常见的图像篡改方式。为了提高目前复制—粘贴篡改检测算法的顽健性，提出一种基于局部强度顺序模式(LIOP

local intensity order pattern)的图像复制—粘贴篡改检测算法。首先，提取待测图像的LIOP特征描述子，然后以特征描述子间的夹角余弦值作为相似性度量，根据最近邻与次近邻的比值阈值寻找稳定的匹配点，最后计算匹配点对间的空间距离以移除误匹配点。实验结果表明，所提算法能够有效检测并定位复制粘贴篡改位置，而且算法检测的准确率高，能够抵抗缩放、旋转、亮度变化以及高斯模糊、加性高斯白噪声、JPEG压缩等后期处理操作。

Abstract

Copy-move forgery was one of the most simple and common way of image manipulations.To improve the ro-bustness of most existing copy-move forgery detections

a new method based on local intensity order pattern was pro-posed.First

the LIOP feature descriptors were exacted from the inspected image.Then the angular cosine of feature de-scriptors were used to measure the similarity

and the stable matching points were found according to the distance ratio threshold of the nearest neighbor point to the second nearest neighbor.Finally

the space distance of the matching points were calculated to remove the false matching points.Extensive experimental results were presented to confirm that the proposed method is not only able to effectively identify and locate the altered area

but also have high accuracy and ro-bust to scaling

rotation

brightness change and some post-processing

such as Gaussian blur

additive white Gaussian noise and JPEG compression.

关键词

Keywords

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