[發明專利]一種圖像篡改檢測方法、系統及存儲介質

有效

• 申請號: 202110149496.9
• 申請日: 2021-02-03
• 公開（公告）號: CN112861960B
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 楊超;王志宇;李慧州;蔣斌
• 申請（專利權）人: 湖南大學
• 主分類號: G06V10/774
• 分類號: G06V10/774;G06V10/764;G06V10/56;G06V10/22;G06V10/82;G06N3/04
• 代理公司: 長沙正奇專利事務所有限責任公司 43113
• 代理人: 馬強;王娟

本發明公開了一種圖像篡改檢測方法、系統及存儲介質。一個實施例中的方法包括一個雙分支的圖像篡改檢測方法。其中一個分支學習一個類似高通濾波器的卷積核，該分支能夠過濾所述圖像的內容特征，自適應的提取圖像的高頻特征；獲取由所述高頻特征引導的RGB特征；將通過引導學習到的RGB特征輸入檢測模型判斷圖像是否被篡改并定位篡改區域。目前先進的圖像篡改檢測方法大多采用融合的方式結合幾種對篡改檢測有利的特征，但是多種特征僅在模型的兩端進行融合，特征之間的鴻溝難以跨越。本發明結合了兩種特征，但是所提出的方法使用一種特征去引導另一種特征的學習，在很好的結合了多種特征的同時又有效的避免了融合方法中不同特征之間的語義鴻溝問題。

技術領域

本發明涉及一種圖像處理技術領域，特別是一種圖像篡改檢測方法、系統及存儲介質。

背景技術

隨著照相機、手機、平板電腦、攝像機等數碼設備的飛速發展，圖像生成已經變得非常容易。此外，隨著計算機和互聯網的飛速發展，圖像的存儲和傳遞也變得非常簡單。相對于以文字作為載體，通過圖像傳遞信息更為直觀，也更為可信。在過去，大家相信“眼見為實”、“有圖有真相”，但隨著數字媒體技術的不斷發展，這種可信度也在不斷被破壞。如今，諸如Photoshop、美圖秀秀、美顏相機等圖像編輯軟件的盛行，導致圖像修改變得越來越容易，普通人也能很輕易地對圖像進行加工和修改。此外，隨著技術的發展，偽造圖像也變得越來越不易察覺，甚至能夠以假亂真。在當今社會，所謂的“眼見為實”已經變得越來越不可信，當人們面對一張圖像的時候，往往首先對圖像的真實性存在懷疑。日常生活中人們對圖像進行修改，往往是出于美化、娛樂的目的，這并不會帶來不良影響，但是在有些情況下，被惡意篡改的圖像經過傳播，就會影響人們對客觀事物的判斷，有時甚至會對社會和國家造成不良的影響，近些年，這類情況也越來越多。

在眾多的篡改技術中，拼接、復制-移動、移除由于更改了圖像本身的內容，危害性最大，因而大多數的篡改檢測方法都是針對上述三種篡改方法(見圖1)進行設計。圖像拼接操作是指將供體圖像中的某部分拼接到源圖像中，生成新的篡改圖像。圖像復制-粘貼操作是指復制圖像中某一區域并粘貼到同一圖像中。通常，復制-粘貼操作用來掩蓋圖像中某一區域，達到真假難辨的效果。而移除操作則是圖像中的某個物體或者對象摳除，并對圖像進行后處理，達到讓人無法察覺的目的。

圖像篡改檢測的早期方法大多利用頻域特征對圖像進行檢測。這些特征都是手工設計的，因而缺乏足夠的泛化能力。近幾年，深度學習技術快速發展，借助于卷積神經網絡，能夠直接從像素中學習圖像的特征，具有強大的泛化能力。但是，卷積神經網絡通常學習到的是圖像的內容特征，而不是圖像的篡改特征，例如篡改偽影，即為頻域特征。圖像篡改領域中最近的一些工作采用多分支的結構，每個分支提取一種特征。例如，一個分支利用卷積神經網絡提取圖像內容特征，利用其強大的泛化能力，能夠檢測多種篡改技術。另外一個分支提取手工設計的頻域特征，可以很好的提取圖像的篡改特征。然而，多種特征僅在模型的兩端進行融合，多種特征的鴻溝難以跨越。另外，需要注意的是，圖像篡改檢測可以分為兩個任務，一是對篡改方法進行分類，判斷一張圖像是否被篡改過，如果被篡改，使用的是何種篡改技術(是拼接，還是復制-移動，還是移除)，二是對篡改區域進行定位。一個好的圖像篡改檢測模型應要很好的完成上述兩個任務。

現有的最先進的圖像篡改檢測模型大多采用多分支的結構，其中每個分支提取一種特征，這些特征包含對篡改檢測互補的信息，因為取得了較好的精度。但是，多種特征僅在模型的兩端進行融合，多種特征的鴻溝難以跨越，檢測精度仍較低。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是，針對現有技術不足，提供一種一種圖像篡改檢測方法、系統及存儲介質，提高圖形篡改檢測精度。

為解決上述技術問題，本發明所采用的技術方案是：一種圖像篡改檢測方法，包括以下步驟：

S1、提取圖像的RGB特征；過濾所述圖像的內容特征，提取出預測殘差特征，作為低層篡改特征，將所述低層篡改特征提取高層的篡改特征，得到高頻特征S2、獲取由所述高頻特征引導的RGB特征F_rgb-att；