51、图像伪造与疫情预测技术解析

图像伪造与疫情预测技术解析

图像复制移动伪造检测

在当今数字化时代，图像伪造问题日益严重，为了有效检测图像复制移动伪造，一种结合简单线性迭代聚类（SLIC）和尺度不变特征变换（SIFT）的算法被提出。

SLIC 分割

SLIC 对图像中的所有超像素应用相同的收紧设置。如果图像某些区域平滑，而其他区域纹理丰富，SLIC 会在平滑区域生成平滑、大小均匀的超像素，在纹理区域生成锯齿状超像素。其具体步骤如下：
1. 颜色空间转换 ：将 RGB 图像转换为 LAB 颜色空间，公式为 (L ∗A ∗B = rgb2lab(im, wp))，其中 (im) 是输入图像，(wp) 是指定自适应白点的可选字符串（默认）。
2. 距离度量 ：
- 算法选择期望数量 (K) 的等大小超像素，对于 (N) 个像素的图像，每个超像素大小为 (N/K)。超像素大致等大的网格间隔中心 (S = √N/K)。
- 算法选择 (K) 个超像素聚类中心 (Ck = [lk, ak, bk, xk, yk]^T)，并假设与该聚类中心关联的像素位于 xy 平面上超像素中心周围 (2S × 2S) 区域内。
- 采用 5D 空间而非简单的欧几里得范数来度量距离 (Ds)。权重因子 (m) 取值范围为 ([1–20])，(m) 值越高，聚类越紧凑，这里选择 (m = 10)。
- 最后将边缘距离与权重相结合，公式为 (D = D + we ∗de)，其中 (D) 是总距离，(we) 是像素权重，(de) 是边缘距离的最大值。

SIFT 特征提取与描述