[發明專利]一種基于紋理特征融合的圖像修復檢測方法

有效

• 申請號: 201811523591.5
• 申請日: 2018-12-12
• 公開（公告）號: CN109785286B
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 張玉蘭;楊建權;丁峰;錢靜;朱國普
• 申請（專利權）人: 中國科學院深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 北京市誠輝律師事務所 11430
• 代理人: 范盈

本發明提出一種基于紋理特征融合的圖像修復檢測方法，包括以下步驟：將待檢測圖像轉為灰度圖；逐像素提取圖像紋理特征；計算所述灰度圖的圖拉普拉斯在圖像照度方向上的變化量；對所述變化量再次逐像素提取紋理特征；融合所有提取的紋理特征，形成融合特征；將所述融合特征輸入分類器進行判決；移除異常點，得到檢測結果。本發明利用紋理特征實現對圖像修復的檢測，檢測效果優于常規檢測方法，尤其針對較小尺寸的圖像塊修復具有較好的檢測效果,并且對JPEG壓縮圖像的修復檢測也具有較好的魯棒性。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，尤其涉及圖像修復的檢測方法。

背景技術

圖像修復是指重建圖像中丟失或損壞部分的過程，一般采用復雜的算法來重構已丟失或損壞的圖像數據，在維持原圖整體和諧統一的基礎上，恢復了圖像的真實視覺。一般用來修復電影、還原退化的老舊照片以及去除圖片中的水印、日期等信息。但有些別具用心的人利用現有的修復算法對圖像進行惡意篡改，例如移除圖像中本身存在的物體或人物，企圖改變原始圖像所反映的客觀事實。因此，如何有效區分數字圖像的真實性，就變得尤為重要。

圖像修復算法主要包括兩大類：第一類是基于擴散的圖像修復算法，其主要用于較小物體的移除，在小區域內不會留下可感知的修復痕跡；第二類是基于范例的圖像修復算法，多用于圖像中較大物體的移除修復。在一些篡改應用中，要篡改的區域特別小，但現有的圖像修復檢測算法，大多數是針對第二類算法的檢測，對較小尺寸的圖像塊修復，檢測結果并不理想。而且現有檢測技術對JPEG壓縮沒有很好的魯棒性，JPEG壓縮會嚴重影響檢測效果。

發明內容

有鑒于此，本發明提出一種基于圖像紋理特征融合的圖像修復檢測算法，可實現對圖像較小區域的修復檢測定位。

一種基于紋理特征融合的圖像修復檢測方法，包括以下步驟；

(1)將待檢測圖像轉為灰度圖；

(2)逐像素提取圖像紋理特征；

(3)計算所述灰度圖的圖拉普拉斯在圖像照度方向上的變化量；

(4)對步驟(3)中所述變化量再次進行步驟(2)的逐像素提取紋理特征；

(5)融合步驟(2)、(4)提取的紋理特征，形成融合特征；

(6)將所述融合特征輸入分類器進行判決；

(7)移除異常點，根據形態學濾波移除小的誤警區域，得到檢測結果。

優選地，步驟(2)中采用局部二值模式，即LBP，和局部相位量化，即LPQ，兩種局部紋理分析算子提取圖像紋理特征。

優選地，所述LBP特征為均勻的具有旋轉不變性質的LBP特征。

對任一像素提取LBP特征的步驟為：

選取該像素作為中心像素，取半徑為R的鄰域中P個像素，提取均勻的具有旋轉不變性質的LBP特征，計算公式為：

其中g_c表示中心像素值，g_a表示半徑為R的區域內的鄰域像素值，P是鄰域的像素點數，a＝0，1，......，P-1，上角標riu2表示均勻的具有旋轉不變性質的LBP特征。

優選地，取P＝16，R＝2，得到1×18維LBP特征值。

對任一像素提取LPQ特征的步驟為：