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基于SIFT和CIE Lab的图像篡改检测
被引量：
4
1
作者
宋凯
覃圣淋
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期932-938,共7页
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....
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.
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关键词
图像
篡改
检测
SIFT
CIE
Lab
复制-移动篡改图像
KNN
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职称材料
题名
基于SIFT和CIE Lab的图像篡改检测
被引量：
4
1
作者
宋凯
覃圣淋
机构
沈阳理工大学信息科学与工程学院
出处
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期932-938,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61672360)
辽宁省自然科学指导计划项目(2019-ZD-0260)。
文摘
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.
关键词
图像
篡改
检测
SIFT
CIE
Lab
复制-移动篡改图像
KNN
Keywords
image tamper detection
SIFT
CIE Lab
copy
-
move forgery image
KNN
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SIFT和CIE Lab的图像篡改检测
宋凯
覃圣淋
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
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