多距離特征匹配的篡改圖像檢測算法

張威虎 鄭佳雯 郭明香

摘 要：為了解決當前篡改圖像的檢測算法主要依靠單一的特征進行描述以及歐幾里德距離進行匹配，導致篡改圖像的檢測率較低的問題，以及在對圖像復制粘貼后進行一系列后處理操作的篡改圖像檢測時，容易出現(xiàn)匹配錯誤和魯棒性差的問題，采用一種多距離特征匹配的篡改圖像檢測算法。首先，對獲取到的圖像提取尺度不變特征變換（SIFT）特征，在SIFT特征待描述區(qū)域的基礎上，提取具有權值旋轉不變均勻性的局部二值模式（LBP）特征，構成特征描述子;其次，分別計算描述子之間的標準歐幾里德距離、相關距離以及漢明距離，通過多距離匹配改進g2nn算法進行特征的初次匹配;最后，通過凝聚型分層特征聚類以及隨機一致性（RANSAC）算法去除存在的錯誤匹配點，完成篡改圖像的檢測。在MICC F220圖像數(shù)據(jù)庫上進行了測試，實驗結果表明，與當前2種主流算法相比，總體準確率分別提高了2.86%和2.11%，對于縮放、旋轉以及縮放+旋轉的后處理均具有很好的魯棒性，是一種研究復制粘貼后進行縮放和旋轉后處理的篡改圖像檢測的有效方法。

關鍵詞：篡改圖像檢測;尺度不變特征變換;局部二值模式;多距離;特征匹配

中圖分類號：TP 391 ? 文獻標志碼：A

DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2019.0414 ? 文章編號：1672-9315（2019）04-0665-07

Abstract： In order to solve the problem that the detection algorithm of the current tampering image relies mainly on a single feature to describe and the Euclidean distance to match， the detection rate of the tampering image is comparatively low， and matching errors and poor robustness are prone to occur when a series of post processing tampering images are detected after copy paste images， a multi distance feature matching detection algorithm is used in this paper. Firstly， the scale invariant feature transform （SIFT） feature was extracted from the acquired image， and the local binary patterns （LBP） feature with the rotation invariance uniformity of the weight was extracted on the basis of the SIFT region to be described， so the feature descriptor was constructed. Secondly， the standard Euclidean distance， correlation distance and hamming distance were calculated respectively， and G2NN algorithm was improved by multi distance matching to perform the initial match of the feature. Finally， mismatched points were removed by condensed hierarchical feature clustering and random sample consensus （RANSAC） algorithm to complete tampering image detection.The test was carried out on the MICC F220 image database with the result that the overall accuracy of the proposed algorithm is improved by 2.86% and 2.11% respectively compared with the two mainstream algorithms available. It is robust to scaling， rotation and scaling and rotation post processing. It is an effective method to detect tampering image detection after copying and pasting and then performing scaling and rotation processing.

Key words：tampering image detection;SIFT;LBP;multi distance;feature matching

0 引 言

由于Adobe Photoshop、CorelDraw等類似圖像處理軟件的廣泛應用，生活中到處存在圖像篡改的情況，但是僅僅通過肉眼無法辨認圖像是否真實，這就帶來了很多數(shù)字圖像的安全問題，所以篡改圖像的檢測問題得到了人們密切關注。當前篡改圖像的檢測方式主要分為2種：主動檢測方式和被動檢測方式[1]，由于主動檢測方式存在大量的技術限制，所以被動檢測方式得到了廣泛應用。

復制粘貼篡改是生活中最常見的圖像篡改方式，通常在復制粘貼之后，為了使篡改圖像更加接近真實圖像會再進行一系列的后處理，如模糊、壓縮、加噪聲等[2]。

復制粘貼篡改圖像的檢測方法可以分為如下2類：基于特征點的檢測方法[3]和基于圖像塊的檢測方法[4]，基于特征點的檢測方法在匹配率以及應對一系列后處理篡改方式的抵抗力等方面均優(yōu)于基于塊的檢測方法。Lowe等人提出的SIFT算法[5]，在空間尺度中尋找極值點，同時提取其尺度、位置和旋轉不變量，以提取圖像中的局部特征，其缺點是匹配率不高并且對于多次篡改圖像無法準確提取特征點。在SIFT算法的基礎上，Amerini等人改進了SIFT中的匹配算法[6]，采用g2nn的匹配方式，并且有效地去除誤匹配，降低了比較對象數(shù)目，檢測效率提高，其缺點是對于旋轉等篡改方式檢測效率較低。Bay等人提出SURF（speeded up robust features）算法[7]，改進了特征的提取和描述方式，以一種更具有實時性的方式實現(xiàn)特征的提取和描述，但是SURF算法的精度稍差于SIFT算法。在SURF算法的基礎上，Y.Zhu改進了特征提取算法[8]，增加旋轉不變的LBP特征，提高了算法的檢測準確率，其缺點是對于大幅度的尺度和旋轉變化等篡改方式的匹配和檢測效果不佳。SIFT和SURF算法都廣泛應用于機器人地圖感知與導航、3D模型建立、目標跟蹤、圖像檢索和圖像匹配等領域[9-11]。

針對SIFT算法的不足，提出一種多距離特征匹配的篡改圖像檢測算法，在提取特征階段除了原有的SIFT特征，又引入旋轉不變均勻性的LBP特征，結合起來構成特征描述子，并且采用基于多距離匹配的改進G2NN算法，用凝聚型分層聚類處理，最后使用RANSAC算法消除誤匹配，對于經(jīng)過復制粘貼后縮放、旋轉的篡改圖像可以得到很好的匹配效果和檢測率，并且對于縮放和旋轉的后處理也有很好的魯棒性。

1 SIFT特征提取

SIFT算法的實質是構造多尺度空間，并在其上尋找SIFT關鍵點，計算出方向，去除低對比度的點和邊緣響應點，基于SIFT的篡改圖像特征點提取過程如下[12]

1.1 尺度空間構造

計算完3個距離D1，D2，D3后，分別循環(huán)2近鄰準則進行搜索，對于每個特征點，如果對應的3個距離向量中至少有2個距離符合G2NN算法的匹配條件，那么表明該特征點為篡改點，否則不是篡改點。

改進后完整算法的步驟如下

1）提取圖像的SIFT特征;

2）在SIFT特征的基礎上，提取旋轉不變均勻性的LBP特征，二者結合構成特征描述子;

3）采用多距離（標準歐幾里德距離、相關距離和漢明距離）的G2NN算法進行特征的初始匹配;

4）對初始匹配點集進行凝聚型分層聚類[22]，若聚類后點集中點的個數(shù)大于3進行下一步，否則圖像未經(jīng)過篡改;

5）去除誤匹配。在聚類后形成的2個點集中使用RANSAC算法[23]，若匹配對數(shù)大于等于3，圖像經(jīng)過篡改，否則圖像未經(jīng)過篡改。

4 測試結果及分析

實驗是在Windows 10操作系統(tǒng)下采用MATLAB軟件環(huán)境下進行的。為了測試所提出算法的性能，在MICC F220圖像庫中[24]進行實驗，該圖像數(shù)據(jù)集包含了經(jīng)過復制粘貼、縮放和旋轉后處理的篡改圖像以及原始圖像，共有220張圖片，其中110張是原始圖片，110張是篡改圖片。同時將文中方法與文獻[6]和文獻[8]中的方法進行對比來證明其優(yōu)越性。

4.1 不同算法對篡改圖像的檢測結果

對復制粘貼、縮放以及旋轉的篡改圖像分別進行了實驗，復制粘貼篡改圖像的檢測結果如圖2所示，對復制區(qū)域進行縮放操作，其檢測結果如圖3所示，對復制區(qū)域進行縮放和旋轉操作，其檢測結果如圖4所示，表1為3種算法篡改檢測性能的比較。

從圖2，圖3和圖4可以看出，文獻[6]中會產(chǎn)生誤匹配點，文獻[8]中匹配點則過少，其中圖2（c）、圖3（c）和圖4（c）中的誤匹配點過多，圖4（d）中根本沒有檢測出篡改圖像，但是對于3幅篡改圖像，文中算法均具有較好的檢測效果。為了更準確地表示測試圖像庫MICC F220中的篡改檢測性能，由表1可知，無論是從真陽性率、真陰性率以及總體準確率來看，文中算法都是最高的，真陽性率比其它2種算法分別提高了2.16%和174%，真陰性率提高了2.12%和1.43%，總體準確率提高了2.86%和2.11%.這是因為文中算法在增加了標準歐幾里德距離、相關距離以及漢明距離的度量改進了G2NN算法，確保了正確匹配點，并且采用RANSAC算法有效去除誤匹配點，從而提升了總體檢測準確率。文獻[6]提取SIFT特征，并且用歐幾里德距離進行匹配，最后采用分層聚類和RANSAC算法，由于SIFT特征描述符維度較高，并且歐幾里德距離匹配過于單一，導致算法會產(chǎn)生較多的誤匹配點，總體檢測準確率降低。文獻[8]采用SURF特征點檢測，再提取旋轉不變的LBP特征進行匹配，由于SURF對于大幅度縮放和旋轉操作的篡改方式的匹配和檢測效果不佳，導致總體檢測準確率也不高。

4.2 魯棒性評價

為了評估不同算法對縮放操作和旋轉操作的魯棒性，對不同縮放比例和旋轉角度進行了檢測，表2為3種算法在縮放、旋轉以及縮放+旋轉的不同情況下真陽性率TPR的比較。

從表2可知，在縮放比例為0.5，1，1.5和2以及旋轉角度為15°，30°，45°和60°的情況下，隨著縮放比例以及旋轉角度的增大，3種算法的真陽性率均依次遞減，在縮放和旋轉的混合篡改下，真陽性率相較于單一的縮放和旋轉篡改均有所下降，并且可知文獻[6]算法對于旋轉操作較為敏感，文獻[8]算法對于較大的縮放比例和旋轉角度較為敏感?？傮w來說，文獻[6]算法的真陽性率最低，文中算法的真陽性率最高。這是因為文中算法采用了旋轉不變均勻性的LBP特征與SIFT特征相結合的描述子，該特征描述子很好地避免了高斯模糊和鄰域角度的歸零，并且采用增加了距離度量的G2NN算法，對于縮放、旋轉以及縮放+旋轉的后處理均具有很好的魯棒性。

5 結 論

1）將SIFT特征與旋轉不變均勻性的LBP特征結合構成特征描述子，可以很好地描述篡改圖像特征，并且為后續(xù)的特征匹配奠定基礎。

2）引入標準歐幾里德距離、相關距離和漢明距離的多距離進行特征匹配，在保證匹配精度的基礎上，降低了誤匹配率。

3）此篡改圖像的檢測算法對于MICC F220數(shù)據(jù)庫中縮放和旋轉的后處理具有很好的魯棒性，并且有很好的匹配效果及檢測率。

4）文中算法對于其它后處理篡改方式的檢測效果不是很好，算法的實時性還有待提高，后續(xù)研究重點將放在保證對于模糊、壓縮等其他篡改方式的檢測基礎上提高算法的實時性。

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