LIOP-based Algorithm for Accurate Image Copy-Paste Forgery Detec...

本文主要探讨了一种针对图像复制—粘贴篡改检测的创新算法，该方法采用了局部强度顺序模式（LIOP）。复制—粘贴篡改是图像处理领域内的一种常见且棘手的问题，它通过在原图像上剪切一部分区域并粘贴到其他位置来伪造信息，对图像完整性造成威胁。现有的检测技术往往难以应对这种类型的篡改，因此，研究者们致力于提升检测算法的鲁棒性和准确性。 LIOP算法的核心思想在于利用图像的局部强度模式信息来构建特征描述子。首先，算法对输入的待检测图像进行LIOP特征的提取，这些特征能够捕捉到图像像素强度的局部排列顺序，从而形成独特的标识符。接着，算法利用这些特征描述子之间的夹角余弦值来衡量它们的相似性。通过比较每个特征描述子与其最近邻和次近邻的相对角度，设置特定的比值阈值来筛选出可能的稳定匹配点。这种方法有助于减少因图像变换（如缩放、旋转）导致的匹配偏差。 为了进一步提高算法的可靠性，算法会计算匹配点对之间的空间距离，以剔除可能的误匹配。这意味着即使图像经过了诸如亮度调整、高斯模糊、加性高斯白噪声等常见的图像处理操作，或者经历了JPEG压缩等压缩步骤，算法依然能够有效地检测出复制—粘贴篡改的痕迹，并精确地定位篡改区域。 实验结果显示，该LIOP算法在复制—粘贴篡改检测任务上表现出色，不仅能够准确识别出篡改，而且具有较高的检测精度，能够在各种复杂环境下保持良好的性能。这对于保护数字图像的完整性和真实性具有重要意义，对于图像取证、信息安全等领域具有实际应用价值。 这项工作为图像复制—粘贴篡改检测提供了一个新的有效策略，利用局部强度顺序模式特征描述和严格的匹配策略，显著提高了检测算法的鲁棒性和准确性，有助于打击和预防此类图像篡改行为。