基于 SIFT 和 RANSAC 算法对高分辨率图像进行图像伪造检测（Matlab代码实现）

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

💥1 概述

克隆（复制-移动伪造）是一种恶意篡改数字图像的攻击，其中图像的一部分被复制并粘贴到图像内部，以隐藏图像的重要细节，而不留下明显的篡改痕迹。这种篡改攻击给图像的真实性带来了很大的质疑，需要进行取证。在强大的图像处理软件开发后，过去几年中提出了许多技术。所提出的方案涉及基于块和基于特征点提取的技术，以更准确地提取伪造区域。所提出的算法主要涉及计算每个块中提取的相同特征的触角之间的点积，以匹配它们。使用随机抽样一致性（RANSAC）算法提取匹配的区域。所提出的算法的实验结果表明，与现有的伪造检测方法相比，它能够提取更准确的结果。

随着数字图像处理技术的快速发展，图像伪造技术日益复杂，传统的图像伪造检测方法在高分辨率图像面前显得力不从心。本文提出了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）和随机抽样一致性（RANSAC）算法的高分辨率图像伪造检测方法。该方法通过提取图像中的SIFT特征点，并利用RANSAC算法剔除误匹配点，从而有效地识别出图像中的伪造区域。实验结果表明，该方法在高分辨率图像伪造检测中具有较高的准确性和鲁棒性。

一、引言

数字图像作为信息传递的重要载体，其真实性至关重要。然而，随着图像编辑软件的普及，图像伪造技术日益复杂，给图像的真实性带来了严重挑战。高分辨率图像包含丰富的细节信息，传统的基于像素差值、颜色一致性分析的伪造检测方法往往因对细节变化不敏感或抗干扰能力弱而效果不佳。因此，研究一种适用于高分辨率图像的伪造检测方法具有重要的现实意义。

基于特征点匹配的检测方法通过提取图像中的稳定特征，分析其空间分布一致性来判断图像是否被篡改，具有更强的鲁棒性。其中，SIFT算法能在尺度、旋转、光照变化下保持特征稳定性，RANSAC算法则能有效剔除误匹配特征，二者结合为高分辨率图像伪造检测提供了理想的技术路径。

二、相关算法介绍

2.1 SIFT算法

SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种用于图像处理的技术，可以检测和描述图像中的局部特征点。该算法具有尺度不变性和旋转不变性，对于图像的缩放、旋转、亮度变化等都有很好的适应性。SIFT算法的主要步骤包括：

1. 构建尺度空间：通过高斯差分（DoG）金字塔构建尺度空间，检测局部极值点作为潜在的关键点。
2. 关键点定位：通过拟合三维二次函数来精确确定关键点的位置和尺度，并剔除低对比度关键点和位于边缘的关键点。
3. 方向分配：基于图像局部的梯度方向，为每个关键点分配一个或多个方向，使特征描述子对旋转具有不变性。
4. 关键点描述：在关键点的主方向上，构建一个16x16的窗口，划分为4x4个子区域，计算每个子区域的8个方向梯度直方图，形成128维的特征向量作为关键点的描述子。

2.2 RANSAC算法

RANSAC（Random Sample Consensus）算法是一种有效的鲁棒性参数估计方法，主要用来处理含有噪声的数据。在图像处理中，它可以用来估计两个图像之间的几何变换，从而实现图像的配准。RANSAC算法的主要步骤包括：

1. 随机采样：从输入数据集中随机选取一个最小子集，用于估计模型的参数。
2. 模型拟合：利用选取的子集拟合一个数学模型。
3. 内点判定：将数据集中的所有数据点与拟合的模型进行比较，根据预设的阈值将误差小于阈值的数据点判定为“内点”，其余点判定为“外点”。
4. 模型评估：计算内点数量，如果内点数量达到预设的阈值或比例，则认为当前拟合的模型是可靠的。
5. 重复迭代：重复上述步骤，直到找到一个具有足够内点数量的可靠模型或达到预设的最大迭代次数。

三、基于SIFT和RANSAC算法的图像伪造检测方法

3.1 方法概述

本文提出的基于SIFT和RANSAC算法的图像伪造检测方法主要包括以下步骤：

1. SIFT特征提取：对待检测图像进行SIFT特征提取，得到图像中的关键点及其描述子。
2. 特征匹配：如果已知可能的源图像，则对待检测图像和源图像进行特征匹配；否则，对待检测图像的不同区域进行特征匹配。
3. 误匹配点剔除：利用RANSAC算法剔除特征匹配过程中的误匹配点，保留正确的匹配点。
4. 伪造区域识别：根据保留的正确匹配点，分析图像的空间分布一致性，识别出图像中的伪造区域。

3.2 具体实现步骤

3.2.1 SIFT特征提取

使用SIFT算法对待检测图像进行特征提取，得到图像中的关键点及其128维的特征描述子。这一步骤是后续特征匹配的基础。

3.2.2 特征匹配

根据是否已知可能的源图像，采用不同的特征匹配策略：

• 已知源图像：对待检测图像和源图像进行SIFT特征匹配，找到两幅图像之间的潜在对应关系。
• 未知源图像：对待检测图像的不同区域进行SIFT特征匹配，找到图像内部可能存在的复制-粘贴伪造区域。

在特征匹配过程中，采用关键点特征向量的欧式距离作为相似性判定度量。取图像1中的某个关键点，并找出其与图像2中欧式距离最近的前两个关键点。如果最近的距离除以次近的距离少于某个比例阈值（如0.4或0.5），则接受这一对匹配点。

3.2.3 误匹配点剔除

利用RANSAC算法剔除特征匹配过程中的误匹配点。具体步骤如下：

1. 随机采样：从匹配点集中随机选取一个最小子集（如3对或4对匹配点），用于拟合几何变换模型（如仿射变换或单应性变换）。
2. 模型拟合：利用选取的子集拟合一个几何变换模型。
3. 内点判定：将匹配点集中的所有点与拟合的模型进行比较，根据预设的阈值将误差小于阈值的点判定为“内点”，其余点判定为“外点”。
4. 模型评估：计算内点数量，如果内点数量达到预设的阈值或比例，则认为当前拟合的模型是可靠的。
5. 重复迭代：重复上述步骤，直到找到一个具有足够内点数量的可靠模型或达到预设的最大迭代次数。最终保留的内点即为正确的匹配点。

3.2.4 伪造区域识别

根据保留的正确匹配点，分析图像的空间分布一致性。如果图像中的某个区域存在大量与图像其他区域不匹配的关键点，则该区域很可能是伪造区域。可以通过可视化匹配点或计算匹配点的空间分布密度来识别伪造区域。

四、实验结果与分析

4.1 实验数据集

实验基于多个公开图像伪造检测数据集进行，包括CASIA、CoMoFoD、MICC-F220等。这些数据集包含了大量原始图像和篡改图像，可用于验证本文提出方法的准确性和鲁棒性。

4.2 实验结果

实验结果表明，本文提出的基于SIFT和RANSAC算法的图像伪造检测方法在高分辨率图像伪造检测中具有较高的准确性和鲁棒性。与传统的基于像素差值、颜色一致性分析的伪造检测方法相比，该方法能够更有效地识别出图像中的伪造区域，尤其是在面对复杂的伪造手段时表现出色。

4.3 结果分析

1. 准确性分析：通过对比实验数据集中的原始图像和篡改图像，发现本文提出的方法能够准确地识别出图像中的伪造区域，且误检率和漏检率较低。
2. 鲁棒性分析：实验结果表明，该方法对于图像的缩放、旋转、亮度变化等具有较好的适应性，能够在不同的图像变换下保持稳定的检测性能。
3. 效率分析：虽然SIFT算法在特征提取过程中计算量较大，但通过采用并行计算、GPU加速等技术手段，可以有效地提高处理效率。此外，RANSAC算法通过随机采样和迭代优化，能够在较短时间内找到可靠的几何变换模型。

📚2 运行结果

clc; close all; clear all; X=imread('cat.jpg'); %图片可以换成自己的 [c,s]=wavedec2(X,4,'haar'); [H1,V1,D1] = detcoef2('all',c,s,1);

部分代码：

img = double(img)/255;
ScaleSpaceNum = 3; % number of scale space intervals
SigmaOrigin = 2^0.5; % default sigma
ScaleFactor = 2^(1/ScaleSpaceNum);
StackNum = ScaleSpaceNum + 3; % number of stacks = number of scale space intervals + 3
OctaveNum = 3;
GaussianFilterSize = 21;

🎉3参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]Ramu, Gonapalli, and S. B. G. Thilak Babu. “Image Forgery Detection for High Resolution Images Using SIFT and RANSAC Algorithm.” 2017 2nd International Conference on Communication and Electronics Systems (ICCES), IEEE, 2017, doi:10.1109/cesys.2017.8321205.

🌈4 Matlab代码实现