基于最近邻搜索耦合近邻损耗聚类的图像伪造检测算法

• 作者: 史二颖 朱家群 杨长春
• 来源期刊: 包装工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像伪造检测 最近邻搜索 SURF特征 KD树 特征聚类 Haar小波响应
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 图文信息技术
• 页码范围: 185-190
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19554/j.cnki.1001-3563.2018.05.035

摘要

目的 为了解决当前图像伪造检测算法在对图像进行伪造检测时,主要依靠全局搜索的方式来完成特征点匹配,导致其检测效率较低,且在对复杂伪造图像进行检测时,易出现检测精度不高和检测错误的不足.方法 提出基于最近邻搜索耦合近邻损耗聚类的图像伪造检测算法.首先引入积分图像的方法,对图像进行预处理,借助Hessian矩阵行列式来提取特征点.利用特征点构建圆形区域,通过求取圆形区域内Haar小波响应获取特征点的特征描述符.然后通过特征描述符建立KD树索引,利用最近邻搜索方法代替SURF中全局搜索的方法,对SURF进行改进,完成特征点的匹配.最后,利用特征点间的近邻关系求取近邻函数值,通过近邻函数值对特征点进行聚类,完成图像的伪造检测.结果 实验结果显示,与当前图像伪造检测算法相比,所提算法具有更高的检测效率以及更高的检测正确度.结论 所提算法具备较高的检测精度,在印刷防伪与信息安全等领域具有较好的应用价值.