[发明专利]一种基于局部三元计数特征的翻拍图像检测方法

说明书

本发明属于图像检测方法技术领域，具体提供了一种基于局部三元计数特征的翻拍图像检测方法：先将训练图像转换为灰度图像，并计算灰度图像的下采样图像，再分别提取灰度图像及其下采样图像的局部三元计数特征，并进行特征拼接，然后利用支撑向量机生成训练模型，接着计算测试图像的局部三元计数特征，并进行特征拼接，最后利用生成的训练模型对待测图像进行判别；本发明所提出的方法更加稳定，并且对图像纹理的描述能力更强，因此能够更好的对高质量翻拍图像进行检测，另外还可以有效的降低特征维数，提升检测速度。

技术领域

本发明属于图像检测方法技术领域，尤其涉及一种基于局部三元计数特征的翻拍图像检测方法。

背景技术

图像翻拍是一种伪造图像的方式，其借助高质量的图像采集设备和精心布置的场景，制作出一幅合理的虚拟场景图像是相对容易的，而作为一种常用的反取证手段，通过对篡改图像进行翻拍，能够消除图像的篡改痕迹，从而避开取证技术的检测，因此，对数字图像进行翻拍检测，能够保证图像的原始性与真实性，挫败反取证技术对检测算法的干扰，对维护图像的可信度、法律公正、新闻诚信等具有重要的意义。

目前，对于翻拍图像检测的方法比较多，但主要存在以下缺陷和不足：首先是计算过程复杂导致的特征维数高、计算速度慢的问题；其次是所用特征对图像细节的描述能力不足，导致对高质量翻拍图像的检测率不够高。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种基于局部三元计数特征的翻拍图像检测方法，包括如下步骤：

步骤①将训练图像转换为灰度图像，并计算灰度图像的下采样图像；

步骤②分别提取灰度图像及其下采样图像的局部三元计数特征，并进行特征拼接；

步骤③利用支撑向量机生成训练模型；

步骤④计算测试图像的局部三元计数特征，并进行特征拼接；

步骤⑤利用步骤③生成的训练模型对待测图像进行判别。

作为上述方案的进一步说明，步骤①中，所述灰度图像的下采样图像的计算方法如下：

其中，I代表灰度图像，M和N分别代表了图像I的高和宽，表示向下取整。

作为上述方案的进一步说明，步骤②中，所述局部三元计数特征的提取过程如下：

A.利用Wiener滤波计算输入图像的预测图；

B.将输入图像与其预测图相减，得到预测误差图；

C.遍历预测误差图每一个3×3图像块，计算局部三元模式；

D.将局部三元模式分解为上部模式和下部模式；

E.对上部模式和下部模式分别进行二进制编码并求和，得到上部局部三元计数和下部局部三元计数；

F.分别构建上部局部三元计数和下部局部三元计数的直方图，并进行归一化处理，得到局部三元计数特征。

本发明的有益效果：

1、本发明由于使用了局部三元模式，在计算二进制编码时引入了阈值，因此本发明所提出的方法更加稳定，并且对图像纹理的描述能力更强，因此能够更好的对高质量翻拍图像进行检测；

2、本发明在计算完二进制编码后，并未将其转换为十进制去计算直方图，而是直接对二进制编码进行求和，因此本发明所提出的方法可以有效的降低特征维数，提升检测速度。

附图说明

图1：本发明整体框架图；

图2：局部三元计数特征提取过程示意图；