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申请/专利权人：南京工业大学浦江学院

摘要：本发明提供提出一种基于亮度特征耦合信息量制约的图像篡改检测方法，首先，引入Forstner算子，计算图像像素点的Robert梯度，从图像中精确获取特征点。然后，在图像特征的邻域中，通过均值模型来计算图像的亮度特征，将其与像素点的灰度差异特征相结合，以构造健壮的特征向量。最后，采用互相关函数来计算图像特征的关联度，采用信息熵来评估图像特征邻域所含信息量；并以图像特征间的关联度与信息量特征为依据，对图像特征进行匹配。最后，利用图像特征的特征向量，获取匹配点间的距离值，实现匹配点的归类，获取检测结果。实验结果显示，与当下篡改检测方法相比，在多种几何内容变化下，所提方法具备更高的检测准确度，所含的漏检和误检信息最少。

主权项：1.一种基于亮度特征耦合信息量制约的图像篡改检测方法，步骤为：首先，采集待检测图像；然后，对待检测图像进行检测，其特征是包括步骤：1检测图像特征通过计算图像像素点的Robert梯度，对图像特征进行检测，得到图像中的特征点；2计算特征向量对步骤1得到的特征点，2.1计算特征点对应的梯度直方图，得到其方向信息；2.2利用特征点的方向信息建立特征点的邻域；2.3由邻域中的灰度差异特征以及亮度特征得到特征向量；3图像特征匹配由步骤1得到的特征点，3.1利用互相关方程和信息熵方程分别求取图像间的关联性以及图像所含信息量；3.2由图像间的关联性和图像所含信息量对图像特征进行匹配，得到匹配点；步骤3.1中，3.1.1在尺寸为M×N的特征点p和q的邻域E和R中，互相关度CC为： 式12中，Eij、Rij分别为E和R中的像素值，E’、R’分别为R和R中的像素均值；3.1.2令E中的灰度级总数为W，则信息熵EI为：式13中，Fi为灰度级为i级的像素点出现的概率；利用式13求取不同特征点p和q的信息熵值EIp和EIq，进而得到特征点p和q邻域所含信息量的差异值ΔEI：ΔEI＝|EIp-EIq|14；步骤3.2中，利用式12度量特征点p与其它特征点的关联性，利用式14度量特征点p与其它特征点邻域所含信息量的差异性；选取与特征点p在关联性与所含信息量差异性都最小的特征点q作为p匹配点；4特征归类由步骤2得到的特征向量，求取匹配点的距离值；将距离值最小的特征点归为一类，完成步骤3得到所有匹配点的归类；各个类中的匹配点构成检测图像，用以对伪造内容进行识别，得到检测结果。

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百度查询： 南京工业大学浦江学院 基于亮度特征耦合信息量制约的图像篡改检测方法