伪造检测使用图像处理

几个报纸机构所面临的一个常见问题和内容创作者在网上是锻造或图像锻造的内容。如此多的新内容的网站每一天,你如何确保一个图像或新闻是真实的,不是假的?如何保护你的工作不被复制?嗯,创造者的一个常见的问题,我们将通过这个项目尝试解决。这是一个图像处理的项目,将帮助你发现伪造的。

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项目描述

计算机的发展,互联网和图像处理数字图像伪造的增加。因为这些图片和图表是重要的数据池,锻造他们会有严重的后果和影响。在过去的几年里,一些科学家和研究人员一直致力于预防这类事故的发生。虽然有几种方式篡改数字图像,最受欢迎的方法之一是通过copy-move方法,基本上包括了粘贴图像部分来自其他图像图像的问题。这些操作期间,某些图像处理方法如旋转、缩放、模糊和噪声,除了应用于创造更多的真实副本。小说伪造检测算法利用自适应过分割和特征提取来检测图像中的缺陷。这个项目将整合基于块和积分技术检测到伪造的。

使用概念

• 图像处理基础
• 布尔操作图片
• 数据分割
• 数字图像缩放
• 模糊和噪声图像
• 自适应分割方法
• 特征提取的基本知识
• 块匹配技术
• MATLAB基础知识

软件和硬件组件

• 台式电脑或笔记本电脑上运行一个操作系统比Windows XP
• MATLAB R 2012或更高版本安装
• 奔腾IV 2.4 GHz。芯片或更高
• 至少40 GB的硬盘空间
• 至少512 Mb的RAM

项目实施

1. 一个简单的方法来检测伪造是运行一个详尽的搜索,这将涉及pixel-wise比较图像的cyclic-shifted版本相同的形象。然而,这需要很多时间,计算努力和可能并不总是奏效,尤其是最后的形象经历了很多的修改。
2. 自适应过分割允许我们将数据集或输入图像分割成块。
3. 特征提取然后帮助我们从每一块中提取相关特征点并设置屏蔽功能。
4. 然后比较这些块特性和相互匹配来定位标记功能。
5. 这种算法在迭代次数足够多可以帮助我们发现疑似伪造。
6. 这个方法不会给我们伪造的确切位置,而是给我们一个局部区域内的伪造。
7. 进一步细化和准确性对于伪造,我们应该使用伪造区域提取算法。
8. 这将帮助我们替换所有的特征点小feature-block superpixels。
9. 接下来,我们将合并所有邻近的街区,有相似的背景颜色或像素值和组成合并功能块。
10. 然后,形态学操作将在合并后的区域进行检测到伪造的地区。
11. 作为重叠块已经感动了相同数量的距离或转变,它们之间的距离是相同的。因此,这种检测技术是成功的,至少必须有足够的相似图像中块相互连接,形成几个地区在图像中相同的形状。

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