[发明专利]一种图像篡改盲取证方法有效
| 申请号: | 201710006365.9 | 申请日: | 2017-01-05 |
| 公开(公告)号: | CN107067389B | 公开(公告)日: | 2019-09-17 |
| 发明(设计)人: | 林秋明;杨滨;丘晓琳;朱珍;李小华 | 申请(专利权)人: | 佛山科学技术学院 |
| 主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T5/00 |
| 代理公司: | 广州市红荔专利代理有限公司 44214 | 代理人: | 吝秀梅;李彦孚 |
| 地址: | 528231 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 sobel 边缘 检测 图像 亮度 特征 篡改 取证 方法 | ||
1.一种图像篡改盲取证方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1)、对待检测的可疑图像进行灰度判决,如果为非灰度图像,则转换为灰度图像;
S2)、通过垂直和水平方向的两个3×3的滤波器分别与待检测灰度图像I(i,j)进行卷积处理,获得该图像的梯度图像G(i,j);对梯度图像G(i,j)进行阈值分割,其计算表达式为:其中,k1取值为4,m(G(i,j)为梯度图像G(i,j)所有像素点灰度的平均值;以遍历图像中的像素点,灰度大于阈值的置为白点,灰度小于阈值的则置为黑点的方式对梯度图像G(i,j)进行二值化处理,得到二值化图像W(i,j);
S3)、利用非极大值抑制算法对二值化图像W(i,j)进行1像素化,对于二值化图像W(i,j)内的任意一点p(i,j)采用从左至右、从上至下的顺序遍历二值化图像W(i,j),二值化图像W(i,j)中的任意一点p(i,j)竖直边缘的梯度值大于该点左边和右边的点的梯度值或水平边缘的梯度值大于该点上端和下端的点的梯度值,则设为白点,反之则设为黑点,从而得到非极大值抑制后的二值化图像P(i,j);
S4)、按边缘闭合区域分割图像P(i,j),形成图像集A=(A1,A2,A3,…Ai);
S5)、将待检测灰度图像I(i,j)进行分块处理,采用从左至右,从上到下的顺序对每块图像进行标号,每一个图像块标记为Mi,j;
S6)、将所有图像块Mi,j与图像集A=(A1,A2,A3,…Ai)的子图像集进行相应置换,其中,子图像集Ai=(Mi,1,Mi,2,…Mi,j);
S6)、计算得到每个子图像集Ai的亮度均值Ci,并按照亮度均值Ci从大到小的顺序对图像集A的子图像集进行排序;
S7)、对每个子图像集Ai的每个图像块Mi,j的亮度值Ci,j进行归一化处理,每个图像块Mi,j归一化处理后的亮度值为Di,j,其计算式为:其中,为子图像集Ai的最大亮度值,为子图像集Ai的最小亮度值;
S8)、将每个图像块Mi,j归一化处理后的亮度值Di,j按照从左至右、从上至下的顺序排列;
S9)、循环选取排序后的亮度均值Ci相近的子图像集Aq和Ap,计算子图像集Aq和Ap的相似度Sp,q,其表达式为:假设子图像集Aq包含的图像块数量小于子图像集Ap包含的图像块数量,其中,nq为子图像集Aq的图像块的数量,qi为子图像集Aq的第i个图像块归一化后的亮度值,为子图像集Aq包含图像块的数量nq和子图像集Ap图像块的数量np的比值,pi×r为子图像集Ap的第[i*r]个图像块归一化后的亮度值;
S10)、如果子图像集Aq和Ap的相似度Sp,q≤δ,则子图像集Aq和Ap不相似,按照步骤S9)继续处理;如果子图像集Aq和Ap的相似度Sp,q>δ,则子图像集Aq和Ap相似,将相似的图像集Aq和Ap标记为克隆图像,输出取证结果。
2.根据权利要求1所述的图像篡改盲取证方法,其特征在于:步骤S10)中δ取值0.1。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于佛山科学技术学院,未经佛山科学技术学院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710006365.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。





