[发明专利]基于局部平面线性点的翻拍图像鉴别方法

摘要

本发明提出一种基于局部平面线性点的翻拍图像鉴别方法，该方法包括以下几个步骤首先将彩色图像转化成灰度图像，其次计算图像的一阶偏导数和二阶偏导数；提取出局部平面线性点，并计算特征值；然后对特征值进行平移运算，避免产生间断点，同时对特征值进行取对数处理，限制特征向量的取值范围，得到用来分类的特征向量。最后通过分类器对真实图像和翻拍图像进行分类。本发明有效提高了不同介质所得到翻拍图像的鉴别率，并通过实验数据验证了本算法的有效性。

主权项

一种局部平面线性点的翻拍图像鉴别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤A：对彩色图像进行预处理得到灰度图像；步骤B：计算灰度图像的水平方向和垂直方向的一阶偏导数，分别使用水平方向和垂直方向的一阶偏导数计算水平方向、垂直方向和水平垂直方向的二阶偏导数；步骤C：提取特征值E由于灰度图像中局部平面线性点水平方向和垂直方向的二阶偏导数和一阶偏导数的平方比值近似相等，特征值E的计算公式如下：E=|RxxRx2-RxyRxRy|+|RxyRxRy-RyyRy2|+|RxxRx2-RyyRy2|]]>Rx水平方向一阶偏导数、Ry垂直方向一阶偏导数、Rxx水平方向二阶偏导数、Ryy垂直方向二阶偏导数、Rxy水平垂直方向二阶偏导数；步骤D：得到特征图像为了解决特征值E存在间断点和取值范围过大的问题，根据局部平面线性点的性质，对所有局部平面线性点进行平移运算和取对数处理，得到特征图像；步骤E：得到特征向量方法是计算特征图像像素的概率直方图，设定阈值ε，提取特征图像中小于阈值的像素概率值，作为特征向量，即E≤ε；阈值ε的取值受到平移参数和取对数下底参数的影响；步骤F：利用步骤E中所得到的特征向量进行分类。