[發明專利]一種基于四元數小波變換的圖像拼接檢測方法

在審

• 申請號: 201810064934.X
• 申請日: 2018-01-23
• 公開（公告）號: CN108364256A
• 公開（公告）日: 2018-08-03
• 發明（設計）人: 盧偉;王汝鑫
• 申請（專利權）人: 中山大學
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06K9/62;G06F17/14
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 陳衛

本發明涉及數字圖像取證技術領域，更具體地，涉及一種基于四元數小波變換的圖像拼接檢測方法。本發明首先對圖像進行四元數小波變換，四元數小波變換在保留離散小波變換的優勢基礎上，還具有近似平移不變性，豐富的相位信息，有限的數據冗余等特點，能夠很好的描述細節紋理信息和圖像輪廓，在四元數小波變換分解得到的各個子帶上提取子帶四元數系數的實部和3個虛部系數組成新的實數系數矩陣，在實數系數矩陣上提取Markov特征能夠用來捕獲多方向和多尺度的差異信息，再結合機器學習，得到有效的分類器，因此可以同時保證檢測的準確率和檢測效率。

技術領域

本發明涉及數字圖像取證技術領域，更具體地，涉及一種基于四元數小波變換的圖像拼接檢測方法。

背景技術

近年來，隨著圖像編輯軟件和處理技術的快速發展，不會留下視覺痕跡的數字圖像內容篡改變得越來越容易，如果數字圖像被惡意篡改傳播，必然會對人們的生活造成惡劣的影響。這種現狀就要求數字圖像取證技術對數字圖像能夠進行準確的辨別。因此，如何實現數字圖像在傳播、共享和應用過程中的內容真實性和安全性的可靠認證具有重要的實際意義。

圖像拼接檢測是數字圖像取證技術的一個重要分支，其目的是為了檢測待測數字圖像是否由不同數字圖像經過拼接篡改操作合成的。圖像拼接經過剪切合成操作，可以利用一些信息替換圖像中某些信息，從而使圖像能夠隱藏部分原始信息和表達篡改者想要傳達的信息。數字圖像經過拼接操作后，再經歷模糊，濾波等后處理操作，可以有效的抹除可視的拼接篡改操作留下的痕跡。因此，有效的數字圖像拼接檢測技術在信息安全體系中發揮著非常重要的作用。圖像拼接檢測技術主要可以應用在：司法刑偵取證、保險理賠、新聞等應用領域中。

現有的圖像拼接檢測技術主要分為兩種：一種基于局部特征不一致性的方法，這類方法基于圖像拼接引入的新的圖像塊和原始圖像的局部特征的不同，例如：光照，背景噪聲，圖像的模糊度等，因此可以利用局部特征方法來估計圖像每個部分特征的差異來判斷圖像是否經過拼接，但是這類方法最后需要依據人工來判斷；另一種方法是基于全局統計特征，例如：像素間的關聯性，CFA，游程統計等，并利用機器學習的方法對圖像的不同信息進行分析和提取統計特征進行分類，這類方法之間的區別主要在于圖像變換域和統計特征選取。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基于四元數小波變換的圖像拼接檢測方法，能夠有效地檢測待測數字圖像是否經過拼接操作，具有高效和魯棒性高的優點。

為解決上述問題，本發明提供的技術方案為：一種基于四元數小波變換的圖像拼接檢測方法，其中，包括以下步驟：

S1.選取圖像訓練集：訓練集包含沒有經過任何篡改操作的原始圖像和經過拼接篡改操作的拼接圖像；

S2.對訓練圖像進行色彩通道選擇：對于圖像訓練集中的每一張圖像，首先進行色彩通道選擇，如果訓練圖像是灰度圖像則直接進行S3步驟，如果訓練圖像是彩色圖像，則首先選擇亮度Y通道再進行S3步驟；

S3.對S2步驟得到的圖像進行四元數小波變換：對于每一張圖像，使用K層的四元數小波分解，得到3K+1個子帶，每個子帶系數同樣是一個四元數，分別提取每個子帶四元系數的實數部分和3個虛部，每個子帶可以得到4個實數系數矩陣，經過K層分解后共得到M＝12K+4個實數系數矩陣；

S4.提取Markov特征：針對每張圖像經過S3步驟得到的M個實數系數矩陣提取Markov特征，得到該圖像最終的Markov特征向量；

S5.訓練特征標識：得到訓練圖像集所有圖像的Markov特征向量后，將原始圖像的特征向量標識為+1，將拼接圖像的特征向量標識為-1，將兩類特征集作為SVM的特征訓練集，特征集每行對應一張圖像的特征向量；