2017100063659 一种基于Sobel边缘检测与图像块亮度特征的图像篡改盲取证方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利

(10)授权公告号CN107067389B
(45)授权公告日2019.09.17
(21)申请号201710006365.9G06T7/11(2017.01)
(22)申请日2017.01.05G06T7/13(2017.01)
G06T5/00(2006.01)
(65)同一申请的已公布的文献号
申请公布号CN107067389A(56)对比文件
CN1862598A,2006.11.15,
(43)申请公布日2017.08.18CN106203511A,2016.12.07,
(73)专利权人佛山科学技术学院CN102819842A,2012.12.12,
地址528231广东省佛山市禅城区江湾一审查员刘志军
路18号

(72)发明人林秋明杨滨丘晓琳朱珍
李小华
(74)专利代理机构广州市红荔专利代理有限公
司44214
代理人吝秀梅李彦孚
(51)Int.Cl.
G06T7/00(2017.01)权利要求书1页说明书4页附图1页
(54)发明名称
一种图像篡改盲取证方法
(57)摘要
一种基于Sobel边缘检测与图像块亮度特征
的图像篡改盲取证方法，其特征在于，包括以下
步骤：对待检测的可疑图像转换为灰度图像，对
灰度图像I(i,j)进行卷积处理，获得该图像的梯
度图像G(i,j)，对G(i,j)进行阙值分割得到梯度
图像G(i,j)，对梯度图像G(i,j)进行二值化处理
得到二值化图像W(i,j)，对二值化图像W(i,j)进
行1像素化，通过判断两子图像集的相似度，本发
明通过对图像集进行分块处理，通过亮度均值排
序能够有效提高取证算法效率，而且通过比较图
像块的相似亮度值，进一步提高了准确率，而且
进一步提高了图像取证的效率；本发明解决了由
于大比例的缩放的克隆篡改行为而导致不能准
确检测篡改图片的问题，通过归一化处理后的图
像块亮度值，从而进一步提高了不同亮度值的克
隆图像的检测结果。
CN107067389B
CN107067389B权利要求书1/1页

1.一种图像篡改盲取证方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1)、对待检测的可疑图像进行灰度判决，如果为非灰度图像，则转换为灰度图像；
S2)、通过垂直和水平方向的两个3×3的滤波器分别与待检测灰度图像I(i,j)进行卷
积处理，获得该图像的梯度图像G(i,j)；对梯度图像G(i,j)进行阈值分割，其计算表达式

为：其中，k1取值为4，m(G(i,j)为梯度图像G(i,j)所有像素点灰度的
平均值；以遍历图像中的像素点，灰度大于阈值的置为白点，灰度小于阈值的则置为黑点的
方式对梯度图像G(i,j)进行二值化处理，得到二值化图像W(i,j)；
S3)、利用非极大值抑制算法对二值化图像W(i,j)进行1像素化，对于二值化图像W(i,
j)内的任意一点p(i,j)采用从左至右、从上至下的顺序遍历二值化图像W(i,j)，二值化图
像W(i,j)中的任意一点p(i,j)竖直边缘的梯度值大于该点左边和右边的点的梯度值或水
平边缘的梯度值大于该点上端和下端的点的梯度值，则设为白点，反之则设为黑点，从而得
到非极大值抑制后的二值化图像P(i,j)；

S4)、按边缘闭合区域分割图像P(i,j)，形成图像集A＝(A1,A2,A3,…Ai)；
S5)、将待检测灰度图像I(i,j)进行分块处理，采用从左至右，从上到下的顺序对每块

图像进行标号，每一个图像块标记为Mi,j；

S6)、将所有图像块Mi,j与图像集A＝(A1,A2,A3,…Ai)的子图像集进行相应置换，其中，子

图像集Ai＝(Mi,1,Mi,2,…Mi,j)；

S6)、计算得到每个子图像集Ai的亮度均值Ci，并按照亮度均值Ci从大到小的顺序对图
像集A的子图像集进行排序；

S7)、对每个子图像集Ai的每个图像块Mi,j的亮度值Ci,j进行归一化处理，每个图像块Mi,j

归一化处理后的亮度值为Di,j，其计算式为：其中，为

子图像集Ai的最大亮度值，为子图像集Ai的最小亮度值；

S8)、将每个图像块Mi,j归一化处理后的亮度值Di,j按照从左至右、从上至下的顺序排
列；

S9)、循环选取排序后的亮度均值Ci相近的子图像集Aq和Ap，计算子图像集Aq和Ap的相似

度Sp,q，其表达式为：假设子图像集Aq包含的图像块数量小于子图像集

Ap包含的图像块数量，其中，nq为子图像集Aq的图像块的数量，qi为子图像集Aq的第i个图像

块归一化后的亮度值，为子图像集Aq包含图像块的数量nq和子图像集Ap图像块的数量

np的比值，pi×r为子图像集Ap的第[i*r]个图像块归一化后的亮度值；

S10)、如果子图像集Aq和Ap的相似度Sp,q≤δ