[發(fā)明專利]針對CFA插值圖像的篡改檢測與篡改定位方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210461999.0
• 申請日: 2012-11-15
• 公開（公告）號(hào): CN102968803A
• 公開（公告）日: 2013-03-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王曉峰;劉真理;劉勇;李寧;何光輝
• 申請（專利權(quán)）人: 西安理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/60
• 分類號(hào): G06T7/60
• 代理公司: 西安弘理專利事務(wù)所 61214
• 代理人: 張瑞琪

1.一種針對CFA插值圖像的篡改檢測與篡改定位方法，其特征在于，首先建立一個(gè)CFA插值模型，然后利用EM算法對該CFA插值模型求解，獲得插值模型的線性系數(shù)，再利用該線性系數(shù)對測試圖像進(jìn)行線性濾波，計(jì)算求得的濾波圖像與測試圖像之間的差值矩陣，對差值矩陣進(jìn)行圖像形態(tài)學(xué)處理，計(jì)算失真矩陣，最后通過分析失真矩陣中是否存在異常區(qū)域來檢測測試圖像的內(nèi)容真實(shí)性，以確定檢測圖像是否被篡改過；對失真矩陣對應(yīng)的圖像進(jìn)行圖像形態(tài)學(xué)填充操作，并把填充后的結(jié)果以圖像的形式顯示出來，就得到篡改偽造的區(qū)域，實(shí)現(xiàn)篡改定位。

2.基于權(quán)利要求1所述針對CFA插值圖像的篡改檢測與篡改定位方法，其特征在于，具體步驟如下：

步驟1、建立CFA插值模型：

測試圖像大小為X×Y，選擇測試圖像某一顏色通道作為樣本顏色通道，f(x,y)表示該樣本顏色通道的像素值，將其分為兩大類M₁和M₂，M₁表示該像素是經(jīng)過CFA插值獲得的，M₂表示該像素是由傳感器直接獲得的，屬于M₁的像素值用線性模型表示為:

f′(x,y)=Σu,v=-NNαu,vf(x+u,y+v)+r(x,y)---(1-1),]]>

其中，是模型的系數(shù)，x、y是像素坐標(biāo)，u、v是分別對應(yīng)x、y的偏移量，N是整數(shù)，α_0,0＝0，r(x,y)是殘差且服從均值為0、方差為σ²的高斯分布；

f(x,y)屬于M₂的概率為Pr{f(x,y)|f(x,y)∈M₂}，記為P₀，則P₀服從均勻分布，它等于f(x,y)取值范圍的倒數(shù)；

步驟2、運(yùn)行該CFA插值模型的EM算法，得到插值模型的線性系數(shù)α′_u，v；

其中，插值模型的線性系數(shù)α′_u,v的具體計(jì)算方法為：

步驟2.1、參數(shù)初始化：

定義當(dāng)前像素與其周圍8個(gè)像素有關(guān)，并假設(shè)式（1-1）中N＝1，σ₀＝2，隨機(jī)選取一組線性模型的系數(shù)α_u，v；

步驟2.2、迭代：

計(jì)算E步，求出f(x,y)屬于M₁的條件概率P(x,y)，然后計(jì)算f(x,y)屬于M₁的后驗(yàn)概率w(x,y)；

步驟2.3、計(jì)算并判斷：

計(jì)算M步，求出一組新的系數(shù)α′_u,v以及一個(gè)新的正態(tài)分布方差σ²，計(jì)算是否∑_u，v|α_u,v-α′_u,v|＜ε，ε由算法設(shè)置給定，若是，則停止迭代，若否，則令α_u,v＝α′_u,v并返回步驟2.2繼續(xù)迭代，直至迭代終止，輸出插值模型的系數(shù)α′_u，v；

步驟3、線性濾波：

用對測試圖像f(x,y)進(jìn)行線性濾波，得到濾波圖像f′(x,y)：

f′(x,y)=Σu,v=-NNαu,v′f(x+u,y+v);]]>

步驟4、計(jì)算濾波圖像與測試圖像之間的差值矩陣c(x,y)：

c(x,y)＝|f(x,y)-f′(x,y)|；

步驟5、差值矩陣的圖像形態(tài)學(xué)處理：

由于在與檢測圖像未經(jīng)篡改區(qū)域相對應(yīng)的位置上，濾波圖像與樣本顏色通道像素值間的差異比較小，因此將差值矩陣c(x,y)中把比較小的值置為0，得到處理后的矩陣C(x,y)：

C(x,y)=0ifc(x,y)<z1c(x,y)otherwise,]]>

其中，z₁是由實(shí)驗(yàn)得到的閾值；

步驟6、計(jì)算失真矩陣：

對差值矩陣C(x,y)對應(yīng)的圖像進(jìn)行圖像形態(tài)學(xué)開運(yùn)算，求得失真矩陣C′(x,y)：

C′＝impoen(C,SE)，

其中，SE是結(jié)構(gòu)元素；

步驟7、生成度量指標(biāo)PD：

PD=Σx,yC′(x,y)X×Y,]]>

若PD＜z₂，z₂是由實(shí)驗(yàn)得到的閾值，則說明測試圖像未經(jīng)篡改；否則，測試圖像經(jīng)過篡改偽造；

步驟8、篡改區(qū)域填充：

對失真矩陣C′(x,y)進(jìn)行圖像形態(tài)學(xué)填充操作：

BW＝imfill(C′)；

把填充后的結(jié)果BW以圖像的形式顯示出來，就得到篡改偽造的區(qū)域，實(shí)現(xiàn)篡改定位。