MATLAB实现的基于SIFT特征图像篡改检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一种基于SIFT特征的图像复制粘贴篡改检测算法。通过提取SIFT特征点，结合特征匹配和RANSAC误匹配剔除技术，可有效识别并标记图像中的篡改区域，为图像真实性验证提供可靠解决方案。

详 情 说 明

基于SIFT特征的图像篡改检测项目

项目介绍

本项目实现了一种基于SIFT（尺度不变特征变换）特征的图像复制粘贴篡改检测算法。该算法能够有效检测图像中被复制并粘贴到同一图像其他区域的篡改操作，对旋转、尺度缩放、添加噪声等多种图像编辑操作及其组合具备良好的鲁棒性，可应对复杂的篡改模式。

功能特性

• SIFT特征提取：提取图像的尺度不变关键点和特征描述符
• 特征匹配技术：使用最近邻匹配算法找出可疑的篡改区域
• RANSAC误匹配剔除：采用随机抽样一致性算法筛选出正确的匹配对
• 篡改区域可视化：通过绘制线段连接原始图像块与篡改区域的匹配特征点
• 鲁棒性检测：对旋转、缩放、噪声等图像变换具有较强适应性
• 检测结果统计：输出处理效率、篡改区域数量及位置精度等量化数据

使用方法

1. 准备待检测的图像文件（支持JPG、PNG、BMP等常见格式）
2. 运行主程序，系统将自动进行以下处理流程：

- 读取输入图像并提取SIFT特征 - 进行特征匹配找出相似区域 - 使用RANSAC算法优化匹配结果 - 生成篡改检测可视化图像 - 输出检测统计信息

1. 查看输出的可视化结果图像和检测数据报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件封装了完整的篡改检测流程，其核心功能包括图像读取与预处理、SIFT特征点检测与描述符计算、特征匹配与误匹配剔除、篡改区域定位与可视化渲染，以及检测结果的统计分析与输出展示。该文件通过集成各算法模块实现了从原始图像输入到篡改检测结果输出的端到端处理链路。