一种基于MSCR区域特征的图像复制检测方法

摘要

本发明提供了一种基于MSCR区域特征的图像区域复制检测方法。首先对彩色图像提取MSCR特征，然后将这些特征区域归一化为圆形区域。接下来计算每个圆形特征区域的Zernike矩，作为该区域的特征向量。然后计算这些特征向量的欧式距离，找出候选的特征向量匹配对，及对应的特征区域对。通过这些特征区域对在图像当中的位置关系，估计区域复制过程当中的仿射变换矩阵。最后根据仿射矩阵来确定图像是否经过区域复制，并且定位复制区域的位置。本发明使用了一种新的彩色图像特征，并且优化了区域定位方法，具有很好的检测准确性和定位精确度。

主权项

一种基于MSCR图像区域特征的区域复制检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：提取MSCR图像特征：对彩色图像中的每个像素点，计算它与周围像素点之间的颜色差，色差小于给定阈值d时，这些点被聚为一类；重复这个过程，直到所有的点都完成计算；每个类中的所有像素点构成一个MSCR区域；S2：描述特征区域：将每个MSCR不规则区域采用构造放射不变的方法表示成椭圆，然后将椭圆区域归一化为圆形区域；对每个圆形区域，计算其Zernike矩，生成一个12维特征向量；S3：匹配特征：对于每个特征区域，计算其与其它所有特征区域之间特征向量的欧式距离；比较这些距离中的最小值d₀与次最小值d₁之间的比值d₀/d₁，如果比值小于0.5，则认为距离为d₀的两个特征匹配；S4：聚类并过滤特征区域：如果没有达到设定的匹配的特征对，则检测结束；否则，对于所有匹配的特征，记录所有特征区域的中心点；对于所有的中心点，采用k‑means聚类算法，设定k＝2，将这些点聚为两类；删除掉无法被聚类的点；如果一类中少于3个点，则删除所有点，检测结束；S5：估计仿射矩阵：任意三个不共线的特征点对，可计算得到一个仿射矩阵T_i；对于每个矩阵T_i，计算所有特征点对之间的误差，如果误差值小于阈值β，则这个矩阵T_i获得一票；最终得票数最多的矩阵即为所得仿射矩阵；S6：定位复制区域：对于原始图像，使用所得的仿射矩阵进行坐标变换得到变换后的图像；计算原始图像与变换后的图像之间对应位置的相似度，生成一副表示相似度的图像；相似度的值在[0,1]之间，值越大表示相似度越高；如果相似度大于0.5，则认为该位置为复制区域；将生成的相似度图像经过简单的滤波处理，生成最终检测结果图。