基于改进显著图和局部特征匹配的copy-move窜改检测

作者：赵鸿图^*; 周秋豪

来源：计算机应用研究, 2023, 40(09): 2838-2844.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2023.01.0012

• copy-move窜改检测
• 图像显著性
• 局部特征
• SIFT算法
• 密度聚类
• 超像素分割

检测整幅窜改图像的方法增加了许多非必要的计算量，为了降低计算复杂度和进一步提高检测精确率，提出了一种基于改进显著图和局部特征匹配的copy-move窜改检测方法。首先，结合图像梯度改进显著图，分离出包含图像高纹理信息的局部显著区域；其次，只对该局部区域采用SIFT(scale invariant feature transform)算法提取特征点；然后，对显著性小的图像采用密度聚类和二阶段匹配策略，对显著性大的图像采用超像素分割和显著块特征匹配的策略；最后，结合PSNR和形态学操作来定位窜改区域。在两个公开数据集上进行实验，该方法的平均检测时间小于10 s,平均检测精确率大于97%,均优于所对比的方法。实验结果表明，该方法能够大幅缩减检测时间、有效提高检测精确率，并且对几何变换和后处理操作也都具有较好的鲁棒性。

• 单位
  河南理工大学