数字图像copy-move篡改检测

资 源 简 介

数字图像copy-move篡改检测

详 情 说 明

数字图像中的copy-move篡改检测是一种常见的图像取证技术，主要用于检测图像中是否存在通过复制粘贴部分区域并稍作修改的篡改行为。这类篡改往往用于遮盖或伪造图像内容，而检测的核心在于识别具有高度相似特征的图像块。

特征提取是检测过程的第一步，通常采用SIFT、SURF等局部特征描述符，或者基于深度学习的特征提取方法。这些特征能够有效捕捉图像块的纹理、边缘等信息，同时对轻微的几何变换（如旋转、缩放）和光照变化具有一定鲁棒性。

相似块搜索阶段通过比对提取的特征，寻找图像中相似度超过阈值的区域对。常用的方法包括基于块匹配的滑动窗口法、基于特征点匹配的聚类方法，以及利用哈希或最近邻搜索加速匹配过程。为了提高检测精度，还需结合几何一致性验证（如RANSAC算法）排除误匹配。

实际应用中，还需考虑篡改区域可能经过模糊、噪声添加等后处理操作的影响，因此特征设计和匹配策略需要兼顾鲁棒性和区分度。当前研究趋势也倾向于结合深度学习，通过端到端模型进一步提升检测性能。