65、基于SIFT、SURF和KAZE的复制 - 移动图像伪造检测

基于SIFT、SURF和KAZE的复制 - 移动图像伪造检测

1. 引言

在当今数字时代，数字图像无处不在，如杂志封面、日报、法庭以及网络上。人们往往秉持“眼见为实”的观念，却容易忽视数字图像可能存在的篡改问题。随着计算机相机、个人电脑以及各类图像编辑软件的普及，图像篡改变得轻而易举。然而，在医疗成像、法律科学、新闻报道、情报服务和刑事侦查等诸多领域，图像常作为重要证据，因此图像伪造检测显得尤为关键。

复制 - 移动伪造是一种常见的图像篡改方式，检测此类伪造痕迹颇具挑战。为解决这一问题，人们提出了多种技术，而确保这些技术的可靠性、鲁棒性以及对结构变化的敏感度至关重要。本文将对SIFT、SURF和KAZE三种复制 - 移动伪造检测算法进行评估，并借助离散小波变换（DWT）进行图像预处理。

2. 相关技术概述

2.1 离散小波变换（DWT）

离散小波变换广泛应用于信号处理和图像处理领域。它能将不同信息分解为多个部分，在图像压缩方面表现出色，可使信号能量集中于特定小波系数。DWT的核心优势在于其多尺度表示能力，二维DWT通过在两个一维DWT数组间插入转置数组实现，将数组垂直分割为两部分，分别存储平均系数和细节系数，经列处理和输出滤波后，可得到四个子带。

2.2 奇异值分解（SVD）

在线性代数中，奇异值分解是将矩阵分解为三个矩阵的方法。SVD常用于矩阵计算和分析，其主要目的是找到能预测最佳结果的最优分段集，在潜在语义分析（LSA）中，SVD用于文本挖掘操作的预处理。

2.3 KAZE

KAZE是一种在非线性尺度空间中进行多尺度二维特征发现和描述的新算法