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基于HSV和HE的復(fù)制粘貼篡改檢測(cè)算法

發(fā)布時(shí)間:2024-06-05 02:32
  針對(duì)塊匹配檢測(cè)算法不能準(zhǔn)確提取圖像面積較小區(qū)域、自然相似區(qū)域以及平滑區(qū)域特征的問題,提出一種基于HSV(hue,saturation,value)顏色空間和直方圖均衡化算法的復(fù)制粘貼篡改精確檢測(cè)與定位的方法。將待測(cè)圖像從RGB(red,green,blue)顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間,并通過直方圖均衡化算法對(duì)圖像HSV顏色空間的V通道進(jìn)行特征增強(qiáng);提取基于圓諧波變換的特征構(gòu)建特征向量;使用最近鄰搜索算法對(duì)構(gòu)建的特征向量進(jìn)行快速隨機(jī)搜索得到稠密的偏移場(chǎng);采用稠密線性擬合的方法濾除錯(cuò)誤匹配,并通過形態(tài)學(xué)操作標(biāo)識(shí)定位出篡改區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法能夠有效降低面積較小區(qū)域、自然相似區(qū)域和平滑區(qū)域的誤檢與漏檢像素,從而提升檢測(cè)結(jié)果并準(zhǔn)確定位出圖像的篡改區(qū)域。

【文章頁數(shù)】:7 頁

【部分圖文】:

圖1基于HSV與HE的圖像特征增強(qiáng)Fig.1ImagefeatureenhancementbasedonHSVandHE

圖1基于HSV與HE的圖像特征增強(qiáng)Fig.1ImagefeatureenhancementbasedonHSVandHE

V顏色空間前2個(gè)通道的顏色信息以及第3個(gè)通道明度信息提取圖像特征。圖像非平滑區(qū)域,紋理信息豐富,能夠準(zhǔn)確提取特征,但面積較小的非平滑區(qū)域在丟失顏色信息后依然難以準(zhǔn)確提取特征,所以,為應(yīng)對(duì)面積較小的非平滑區(qū)域的特征提取,本文保留圖像的顏色信息,圖像平滑區(qū)域,紋理信息較少,本文采用H....



本文編號(hào):3989522

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