基于SIFT和CIE Lab的图像篡改检测

• 作者: 宋凯 覃圣淋
• 来源期刊: 沈阳建筑大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像篡改检测 SIFT CIE Lab 复制-移动篡改图像 KNN
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 932-938
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.11717/j.issn:2095-1922.2020.05.20

摘要

目的 提出一种将SIFT算法和CIE Lab颜色模型相结合的方法来检测复制-移动篡改图像,解决传统SIFT(Scale-invariant feature transform)算法无法应用颜色特征进行篡改图像检测所导致的特征关键点的错误匹配问题,提高篡改图像检测的准确度.方法分别提取图像的SIFT特征与Lab颜色特征;使用KNN(K-Nearest Neighbor)算法对提取的特征进行分类匹配,排除异常特征值.结果笔者所提方法与以往的SIFT算法相比较,其错误匹配个数明显下降,降低了时间复杂度,提高了检测准确率,对图像篡改部分的平移、缩放和旋转操作都具有较强的鲁棒性,这三种操作对应的F1值分别可达86.8％,88.4％,88.5％.结论SIFT算法和CIE Lab颜色模型提取的特征能够较好地满足检测复制-移动篡改图像的要求,颜色信息能够有效地改善特征匹配效果,KNN算法能够成功地排除异常匹配点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋凯		68	385	12.0	17.0
2	覃圣淋		1	0	0.0	0.0