（计算机应用技术专业论文）图像拼接的检测.pdf

摘要 摘要 在过去的十几年中，功能强大的计算机，高分辨率数码相机，和成熟的图 像编辑软件已经变得越来越普及。上述这些因素为图像窜改仓q 造了便利的条件。 经过人工拼接合成的图像很难被人眼发觉。这些伪造的图像要是大量的出现于新 闻界和司法界，将会影响到社会的秩序，所以就需要可靠的方法来验证图像内容 的真实性。 本文的研究对象是经过人工拼接的数字图像，目标是寻找拼接的图像中留 下的认为修改的痕迹，尽管这些痕迹大部分情况下靠肉眼是无法分辨的。本文分 析了当前主要图像拼接算法，提出在拼缝区域存在单调连续的拼接特征以及在拼 接区域高阶导数分布比较密集的特征。以这两种特征为基础。本文提出了两种新 的空域的图像拼接盲检测算法。主要完成的工作如下： 图像拼接技术的综述。说明了蒙太奇技术、图像合成技术，以及图像拼接技 术的含义以及相互之间的包含关系；并阐明了图像拼接技术需要解决的问 题，以及相应的步骤；说明了图像拼接中用到的具体的图像融合技术。并指 出由于空域融合算法相对频域算法运算量少，简捷快速，因此是修改图像时 常用的图像拼接的方法。 ，对h 0 u g h 变换的改进。 分析了图像拼接技术中使用空域图像融合后融合区域像素点间的联系。给出 经过空域融合后，插入图像块边缘经过融合处理的区域中像素点的特征描 述。 根据所分析的特征设计了两种检测算法，并且给出了检测算法的性能分析， 可靠性分析和实验。 实验表明，本文提出的检测算法对于拼缝处使用空域融合算法的拼接图像是 有效的。 关键词图像拼接，图像融合，h o u g l l 变换，窜改检测 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他 人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 签名：蕴日期： 主! 型：兰：兰 关于论文使用授权的说明 本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部 分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名：遗 导师签名：i 兰i 甥日期： 兰丝：羔：丛 1 1 研究背景及意义 第1 章绪论 图像作为一种形象、直观的信息表现形式在人们的生活中有着重要的作用和 意义。寻找可靠方 击对图像进行认证是近年来研究的热点问题之一。主要因为， 第一，随着多媒体和网络技术的广泛应用，对多媒体数字产品的内容认证己 成为迫切需要解决的问题，尤其是在新闻界和司法界。所谓多媒体数据认证就是 要确认数据是否完整，有无窜改，是否真实和来源可靠。图像是最基本的多媒体 数据。随着成熟图像编辑软件( 如：p h o t o s h o p ) 的出现和高分辨率数码相机的 普及，人们可以很容易地对原始图像进行编辑，创造合成图像。这些合成的图像 非常逼真，甚至连图像方面的专家都无法用肉眼辨别他们。比如，第二届中国国 际新闻摄影比赛( 简称“华赛”) 中获得经济与科技新闻类单幅金奖的作品中 国农村城市化改革第一爆。该作品被读者、阿友提出置疑，置疑其为软件合成 作品。经过调查核实后该作品被确认是软件合成作品，也因此被取消了参赛资格 和获奖资格( 如图卜l 所示，图卜2 是参赛作者之前在深圳晚报上发表的摄影作 品) 。该作品的作者也正式声明，这副摄影作品是一张爆炸的全景图和分阶段拍 摄的几栋楼瞬间倒下的图片，经过图像编辑软件进行结构性粘贴合成后的作品。 可以说数字图像处理技术在方便我们的同时，也降低了我们对数字图像本身的信 赖程度，因此需要寻找可靠方法对图像进行认证。 第二，图像内容的真实性认定有着广阔的应用前景。数字化技术的发展使得 媒体脱离载体的束缚而以数字化的形式独立存在，而宽带网络的快速普及大大加 速了数字媒体复制和传播的速度，必将催生各种新型数字媒体应用模式的出现和 商业模型的形成。然而，要真正创造全新的数字媒体时代，除了数字技术和网络 技术外，还需要建立一套完整的数字媒体版权管理( d r m ) 基础设施，这既包 括版权保护等技术措施，还包括信任体系建立等管理措施。它在数字刑侦方面， 如对于电子物证的防伪等，也有着一定的应用需求。正是在这些应用中的迫切需 求，吸引了众多的研究者参与 这个领域促进这方而研究的发展。 求，吸引了众多的研究者参与至这个领域促进这方面研究的发展。 北京工业大学工学硕士学位论文 图卜l 华赛作品 中国农村城市化改革第一爆 f ig 卜1c l l i n ai n t e n l a t i o n a lp r e s sp h o t oc o n t e s tw o r k 图卜2 参赛作者之前在深圳晚报上发表的摄影作品 f ig 卜2p h o t op u b l i s h e do ns h e n z h e ne v e n i n gp a p e r 数字水印【1 1 4 是一种图像认证的方法。从1 9 9 4 年开始，国际学术界就陆续发 表有关数字水印的文章，几个有影响的国际会议( 如i 髓ei c 口、e ei c a s s p 、 a c mm u l t i i n c d i a 等) 以及些国际权威杂志( 如p r o c e e d i n g so fi e e e 、s i g i i a l p r o c e s s i n g 、i e e ej o u m a lo fs e l e c t e d 舡船0 nc 0 n 皿i l n i c a t i o n 、c o n u n l l l l i c 砒i o n so f a c m 等) 相继出版了数字水印的专辑。到目前为止，数字水印从研究对象上看 主要涉及图像水印、视频水印、音频水印、文本水印和三维网格数据水印等几个 图卜4 原始图像和拼接图像的倒( 左) ，p ( 右) 的差异图 f i g 1 - 4d i s 仃i b 嘣o no f 血eb i c o h e r c n c em 哪i t u d e 融帅f e 似( k 埘a n dt h ep b 船ef c 孤鹏，归 ( r i 曲t ) 虽然检测特征在原始图像和拼接图像中存在差异，但是由于重叠的部分太 多，使得直接使用彤，归作为检测特征进行检测效果不佳。因此啊缸使用了厶。 进一步加大这个差异，使得检测效果更好。厶。的表达式如下： k = g ( a ( 咖q 妒) ，a s ( 拥q 酽，d ，s ) + 占 晶( 人，( 加z 哪) ) + 9 2 ( a ，q g p ，j ) ，砷+ 占 j b k 嘶c + 蟛m d 哩+ 其中a ，是拼按后没有变化的特征值，a 。是拼接后有变化的特征值，s 是拼接方 式，占是估计错误率，晶是认证图像副本的二次频谱函数特征的估计，无。和 是利用匀岛曲喀提升的二次频谱函数特征，匀钿哪是使得中估计的特征差异 更为明显的一个值，可以通过厶。一无。得到，这个差异值可以预先定义。 厶。可以由两个途径估计到，如：拼接后没有变化的特征值数目，拼接后没有 变化的特征值在二次频谱函数特征中所占的比例。 ( 3 ) a l i n 【2 0 1 提出利用检测是否存在重采样的方法进而判断图像是否被拼接过。 他的依据是在图像拼接技术合成时常会伴随有图像缩放，旋转，拉伸等技术的使 用，而使用这些技术通常会导致重采样过程的产生。所以可以通过检测是否存在 重采样进而判断图像是拼接合成的。重采样技术一般分为三步：上采样，插值， 下采样。经过重采样后拼接图像上的插入部分就会产生周期性的点间联系。这种 周期性的联系在经过傅立叶变换后图像上表现为孤立点。如图卜5 所示。 但是这种方法的也存在比较大的缺陷，缺陷是该方法只对于使用1 1 f f ( t a g i m a g ef i l ef o 瑚a t ) 标签图像文件存储格式及压缩比较小的j p e g 和g i f 存储格 式的图像检测效果比较好。对于压缩比比较高的图像，由于压缩本身会引入分块 从而引入周期性的点间联系，所以这种方法的检测效果就会大大降低。而且对于 北京工业大学工学硕士学位论文 组合，以形成具有一定艺术功能的表现手段、思维方法、操作技巧的总和。 蒙太奇概念的内涵，包括三个方面：1 、蒙太奇是一种反映现实的独特的形 象思维方法( 即蒙太奇思维) 。2 、蒙太奇是一种艺术的基本结构手段、叙述方式。 3 、蒙太奇是一种具体的编辑、制作、表达方法与技巧。 蒙太奇系统中视听造型元素、表意元素、链接元素之间的组合遵循一定的逻 辑与艺术规律，包括各元素问的组合规律与总体组合规律。元素间的组合规律有 匀称和比例、对称和均衡、反复和节奏、暗示和呼应等；总体组合规律主要有： 表象与主题的统一、和谐与多样的统一。 2 1 2 图像合成的定义、实现方式及关键技术 图像合成也可以被称作是抽象画的拼贴或者照片蒙太奇。它是指对两幅或者 多幅数字影像进行组合，以形成具有一定艺术功能的表现手段、思维方法、操作 技巧的总和。它属图像处理的范畴，它的作用是对原始素材的深度加工处理，使 之产生新的艺术效果。 图像合成技术是在传统键控技术，即抠像技术的基础上发展而来的。抠像技 术用键源图像形成的键信号抠去背景图像的一部分，并填入前景图像的相应部 分。根据键信号产生的方式不同，键可分为亮度键和色度键。传统的键控主要是 通过切换台的门控信号形成电路和混合效果放大器，以通道混合的方式实现的。 而当今数字图像合成技术是以层混合的方式实现的，即通过对计算机中存储参与 合成的各层图像信息的帧存储器中的对应像素数据进行各种方式的合成运算实 现。随着实现手段的进步，数字图像合成的方式、种类己不再局限于抠像( 当然， 抠像仍是目前最常用的合成手段) ，有了很大程度的拓展。主要包括以下几种方 式： 1 a l p l l a 混合：a l p l l a 通道首先在单帧静止图像的合成( 平面设计、制作) 中广泛使用，后随着计算机图形图像处理技术开始应用于影视节目制作。a l p l l a 是指线性键，在帧的存储中，每个像素以r 、g 、b a l p l l a3 2 比特结构( 或y 、 c r 、c b 捌p h a2 4 比特结构，但前者做混合时较简单) 存储，其中a l p h a 通道为 8 比特的透明度控制信息，它实质是一层2 5 6 级的灰度图，对应可产生2 5 6 阶渐 进透明叠现效果，可用作键信号。合成时，灰度图的各点值与前景图像的各像素 北京工业大学工学硕士学位论文 你将会获得一幅较亮的画面。而叫1 t i p l y ( 相乘) 模式则相反会得到一幅较暗 的图像。通过不同的算法组合，还可以实现似柔光、强光、负片等效果的合成。 这种方法非常广泛的被用在粒子合成，高级校色( 比如用视频模拟胶片效果，亮 度键控局部调色等) 等应用之中，是目前后期合成技术的热点问题之一。 在合成方式不断丰富的同时，数字图像合成领域还发展了许多优化合成性能 的关键技术： l - 差别键控技术：传统色键技术是依靠前景图像的色度分量产生键信号， 因此要求前景是在高饱和度的单色幕布前拍摄出来的人或物。而差别键控技术则 突破了这一约束，它可以将待抠像的演员置身于复杂的场景。为从复杂的场景中 抠出演员的键信号，还需要一与前景画面完全相同但仅不包含演员的参照画面， 然后对前景帧存和参照帧存数据逐帧进行逐像素的差值比较，差值为零( 或差值 足够小) 的部分被抠除，反之保留，从而产生键信号控制前景和背景的合成( 因 对参照画面要求较高，前景画面和参照画面多采用同一时间段、同一固定摄像机 位) 。因受目前拍摄、制作习惯的限制，差别键控技术并未得到广泛的应用。 2 运动跟踪技术：图像合成的对象往往是活动视频或动画序列，合成时常 需要将各层图像中的运动元素的运动关联起来，能够达到同步运动的效果。运动 跟踪技术建立在图像分析技术和图像块运动最佳匹配搜索技术的基础上，首先跟 踪和捕获源图像中某运动元素的运动轨迹、运动特征，包括平移、旋转和缩放， 然后将其应用到待与之同步运动的元素上。该运动跟踪可以是一点跟踪，或两个 关键点连成线段的两点跟踪，甚至是多个关键点及其连线构成的多点跟踪，运动 数据可应用于遮罩、色彩和选区的跟踪。 3 色彩匹配技术：参与合成的图像常因来源不同而带有色调差异，为达到 真正融合的合成效果，传统影视制作中，多根据基准画面采用手动调节各层图像 的各个通道值( y u v 或r g b ) ，大大增加了制作人员的工作量和难度。色彩匹 配技术在一定程度上解决了这一问题，它首先对各层图像数据进行分析，获得每 层图像的亮度和色度( 或r g b 值) 分布的统计特性，然后以制作人员指定层的 分布情况为基准，自动调整其它各层的分布特性，与基准图像相匹配，以达到合 成图像总体色调的统一。 4 遮罩处理技术：为达到前景图像和背景图像的无缝合成，对遮罩的优化 处理始终是数字图像合成技术的发展重点之一。对遮罩的处理技术包含的方式很 第2 章圈像拼接综述 多，如使用垃圾键( 饷c km a 钍e ) 对遮罩进行补充，进一步抠除前景中未被遮罩抠 除的部分：通过调整遮罩的灰度直方图( 描述遮罩像素的灰度的统计分布情况) 消除键信号中的灰度即半透明的区域；对遮罩边缘使用适量像素的均值模糊运 算，使合成边缘柔和；对通过不同方式得到的遮罩数据进行适当的与、或等逻辑 运算，而产生更佳的遮罩边缘；等等。 5 摄像机运动的反求：用于正确得到实景拍摄的素材中的摄像机信息，并 将这些数据导入到合成系统或是3 d 软件中，以获得和实拍素材一样的摄像机运 动路径。再由这些摄像机空间运动路径信息控制虚拟场景信息，就可以获得逼真 的三维和实景结合的神奇效果，与虚拟演播室的摄像机运动跟踪技术很相似，但 在虚拟演播室中是依靠前期拍摄的机械跟踪、红外跟踪或背景专用网格的分析数 据，而在此是指在后期制作中只根据前期拍摄到的图像，通过精密的图像分析而 实现，这是目前的合成技术的一个热点也是难点问题。用于获取摄像机的反求结 果的软件系统还不多，主要包括2 d 3 公司生产的b o u j o u ，以及美国汉诺威大学推 出的v o o d o oc a r n e r a ，i h c k c r 等等，相信在很短的一段时间内，这种技术将会更 多的被应用于现代的影视制作之中。 2 1 3 图像拼接的定义及步骤 图像拼接技术是最基本、最常用的图像合成的手段。图像拼接是将两幅或多 幅数字影像( 它们有可能是在不同的摄影条件下获取的) 拼在一起，构成一幅整 体图像的技术过程。图像拼接有着重要的应用，例如，为了获得更大范围的地面 影像，通常需要将多幅( 景) 遥感图像拼成一幅影像图。 图像拼接需要解决两个技术问题。问题之一是如何将多幅影像从几何上拼接 起来，这一步通常是先对每幅图像进行几何校正，将它们规划到统一的坐标系中， 然后对它们进行裁剪，去掉重叠的部分，再将裁剪后的多幅影像装配起来形成一 幅大幅面的影像。问题之二是消除几何拼接以后的图像上因灰度( 或颜色) 差异 而出现的拼接缝。一般地，在拼接的边界上，两幅图像灰度上的细微差别都会导 致明显的拼接缝，而在实际的成像过程中，被拼接的图像在拼接边界附近的灰度 细微差别几乎是不可避免畋鸺负跏遣豢杀苊 的。摄影角度的差异、背景的微小变化、成像手段的改 北京工业大学工学硕士学位论文 正待拼接影像在拼接缝附近的灰度值，使之在拼接缝处的灰度有一个光滑的过 渡。 图像的拼接瞧画穗渺滞驾胤候国礅海确潼罐灞际蓠露甍删嘎逢隧j 藿楚鞋； 疆鬟，到墼羹鎏蓼蟊昏釜 龠殛藉露臻j 譬茹堡鬟港琢珥限饿蕊嘣馒滔呻瑚津翻 墨娄藩强萋蘩! 不尘理冀蠢障嚣诵。 囊；塞蒌篓囊誊霪粪鐾 蠡艇僖魏蒋基覆辐鞭藕驻醣。隧鞲塌捅潜裔蒌2 2 妻；叠她，然后对结果进行次搀 廖，d e t 系数相等的匿 块即为所褥查找的图块。此方法用于修改图像后用j p e g 格式存储的图像 粪技。 ( 2 ) t i a n 【1 8 1 提出利用二次频谱函数的2 d 推广形式进行图像拼接的检测的黧法。 这秘棱溅方法是戆二次鬏诺丞数戆均燕窝漆燕露鸯裣溅耱缝，裁用途嚣令特征来 ：避 行窜改检测。利用二次频谱函数进行检测的思想，最早是f a r i d 1 轴在1 9 9 9 年提 擞懿。稳宠二次频谱殖数矮子裣溅声音静糖搂孛。| d 二次频谱丞数静定义跫： 6l，吃)；1壑篓! 丝! ! 兰! 霉坚：! 丝耋竺些= ：爿6 ( 毡，啦) le 归。( e m ”“、f 躏盖和t ) z 和：1 2 ) 】霹x ，r + 姣) 1 2 11 一 其中盖( 是一维信号量，( q ，磊)，( 吃，疵) 和( q 十吐，苁+ 如) 分另n 是x ( 上的 信号量。检测特徽是6 ( q ，仍) 的均值m 和幅角p ( 如下式所示) a 材爿q r # 1 6 氓，唆) l p = ，p ( t ) l o g p ( 吼) 蒺孛；q； 溉焉) | 毡= ( 2 勰。) ，托= 辖删2 ) ，纸掰l ，掰2 = 魏，掰一l p c )爿n r n ， ( 6 ( 峨，她) ) 凯) ，( ) 是指标函数 、毪= 庐1 w + ( 2 艚1 ) ，s 一霈+ 2 万( 捍+ 1 ) ， ，栉；o ，一1 t i a n 抠二次频谱函数的l d 形式推广劐2 d 上。健鲍爨髂做法楚首先擞承平 和垂直方向上利用l d 公式计算6 ( q ，吃) ，分别记为 和眠，然后把m 和m 组 衾起来，褥舞2 d 瓣叠f ，声传为图像捡涮特薤： 彤：辱面i 焉五可 c 用来消除由于噪音所带来的不稳定性。 这种方法的思想是让中值滤波器作用在由于拼接所产生的拼缝附近区域，它 让与周围灰度值比较大的像素取与周围像素接近的值，从而消除光强的不连续 性。 ( 2 ) s z e l i s k i 【3 2 】在1 9 9 6 年提出，使用一个“帽状函数”来加权平均到每个重 叠帧的对应像素上，实现多帧图像合成一张图像。该函数在图像边缘处为最低， 而在中心处贡献最多。 具体方法是首先做一个3 d 到2 d 的仿射变换( 如式2 2 所示) ： ”= 0 ( 2 - 2 ) ：其中p = y ，z ，w ) 是3 d 的点“= “弘w ) 是2 d 的点，是3 4 的秩是3 的摄影矩 阵。p 的计算公式如式2 3 所示： p = m “+ 删 ( 2 3 ) 其中m + = ( p 7 p ) “p 7 是p 的伪逆矩阵，所是p 的零空间，即_ 尸m = 0 。 拼缝区域有用未知参数( m 。朋，) 表示的从点j 伉j ，) 到点，o ，) 间的任意一 点日( 如式2 4 所示) ； 鼍= 茜等鲁= 茜卜嚣圯等) c 州， a d f 缸a m ，d fl4 缸“砂j 其中d i = 6 x ，+ ， + 1 ，( 部，盘，部，砂) 是图像j 在0 ，】，) 点处的密度梯度。 由此得到矩阵一和作为权值的梯度向量6 ，如式2 5 所示： 铲军鼍舞 一盖 c z 嘞 估计参数册的更新公式是m = ( a + 舡) _ 1 6 ，其中z 是稳定性的参变量。错误率 的估计公式如式2 6 所示： e = 口( x ，j ，) 一，瓴力】2 ( 2 6 ) ( 3 ) s h u m 【3 3 1 提出的雕残裂掣在重叠图像中央，权为像素点距边界的距离。下面说明具体实现方法。 他们 处理的图像是从同一个观测点拍下的反映相同场景两幅不同角度的图像。 目的是要把两幅图像拼接成为一个完整场景的图像。这两幅图像的重叠部分 x = 委i 菱 i c z 一， 其中x = ( 毛_ y ，1 ) ，一= ( x ，扎1 ) ，表示等价。为了使拼接后的图像更加自然， 对于图像和厶的重叠部分， 利用变换x u + d ) 缸进行重采样，0 利用 e q ) = 嘎( x 7 ) 一厶“) 】2 “【一d + q 】2 ( 2 9 ) 其中q = j l ( ，) 一厶( 而) 表示图像密度或者颜色的错误，矿= v l ) 是图像在而 处的梯度，d = ( 矗，矾) 是增量，正= 以 ) = t 饬，以( 砷如式2 _ l o 所示： 一b ：! ：；? ：蓦：珂睁 其中：彳= 蜀醇一，6 = b 以& 。 ( 1 ) 基于图像盼高斯金字塔分解的算法阻”】。由高斯金字塔派生出拉普拉 的第，级高斯金字塔为g ，玎) 伽m ，h ) ，m ，为图像的行、列数。则第 q 。= 主主w ( m ，功q + 。( 2 f + 肌，2 j + ) ，( o f ，o j ) ( 2 _ 1 2 ) 其中w ( 埘，”) 为满足约束条件的生成核，这是一个低通滤波和降采样的过程，第 q + i = 办群( g ) ( 2 一1 3 ) 对原图像运用n 1 次这样算子就得至一个n 层的赢斯金字塔。 图像的拉酱拉斯金字塔的生成还要商一个和图像缩小相反的扩大过稔，这个 过程就是把第f 十l 级上采样扩大到第z 缀同样大尺度的过程。 定义图像的扩大算子e x p a n d ，如式2 一1 4 所示： 霹= 歪冀删( 唾。) ( 2 一l ) 钟和q 同尺寸。熟体运算时通过对第，级图像进行插值放犬，由下式( 如 式2 一l s 赝示) 实现： 霹辑d ：4 囊圭嘶，缚霸占罢，之o f 致o f g ，o 歹 墨 ( 2 一1 5 ) 上热瓯卑，字，= 卜争，当繁燧数。 道谶上式的插值运算把金字塔的第，+ 1 级图像扩大到和，级同尺寸，拉普拉 蘩金字塔定义( 懿式弘1 6 掰示) ： 鬈鼍孝删量攀 c 娜， 碣；6 i ， 当# 。 可见拉普拉斯金字塔实际就是高巅众字塔和其上一层通过捕值扩犬的差值 圈豫，褥最高级髭赛新众字塔本身。由予上层图像是下层低通滤波下采祥褥戮的， 所以扩大后和原级的差德反映的是高斯垒字塔鼹级间的信息差，也即拉普拉斯金 字塔实际是同缴高斯金辛塔的裔颏分量。原图像w 以由它的拉普j 盘斯金字塔完全 重构，由式( 2 一1 6 ) 可报得重构公式，盎馥式2 - 1 7 所示： g o2 城+ 铆棚d ( 明+ 删( 竭十( 2 一1 7 ) + 脚蒯( 三焉”) 基于拉酱拉斯盒字塔的融合准则，如式2 一1 8 所示： 蹲 嬲费嘲叫 浯1 8 ) 其中融念嚣懿露z 级控蛰拉雾；金字袋为臻，辕入睡像a 、b 戆投酱控巍衾字磬 分别是观和上。融合后的拉酱拉斯金字塔按式( 2 1 7 ) 重构得到融合图像a 式 第2 章图像拼接综述 ( 2 1 8 ) 的融合准则意义在于每一级拉普拉斯金字塔代表了每一级图像的边缘细 节，因此灰度值大的像素应是图像中边缘特征明显的像素。 基于金字塔融合的另一种方法称为比率金字塔，比率金字塔的定义如式2 1 9 所示： 艘2 q ，却d ( q + i ) 堂o 乇( 2) = 而 (3) o ：0 4 5 。并且臼 9 0 0 时“= x + y 九叽矿； 北京工业大学工学硕士学位论文 3 5 检测算法的设计思想 在3 3 节中，通过分析我们得到了拼缝区域像素点像素值的特征。检测算法 中如何使用这两个特征呢? 使用这两个特征需要两步： ( 1 ) 估计怀疑区域 ( 2 ) 应用检测特征 首先，说明如何估计怀疑区域。我们采用两种方法估计怀疑区域：一种是基 于边缘：另一种是基于高阶导数。基于边缘的思想是：拼接的操作，会在背景图 像中引入新的物体，因此融合区域应该发生在边缘附近的区域。由于精确求取图 像中的边缘是比较复杂，可能由于图像中的边缘确定的不准确导致可怀疑区域确 定的不准确。因此希望找到一种更加合理的方式估计怀疑区域。借鉴了啊她的 思想，通过分析二次频谱函数的性质，理论分析和实验得到了基于高阶导数确定 怀疑区域的方法。基于高阶导数的想法是：由于拼缝区域内部点的函数表达式子 和区域外部的函数表达式子不同，这样在类似于而，x ：的点处的高阶导数值会 比较大。利用插入图像块部分边界处高阶导数的像素点密集，确定的怀疑区域就 比上述基于边缘的方法要准确。因此检测算法就分为两种：一种是基于边缘的检 测；另一种是基于高阶导数的检测。 其次，在怀疑区域上应用检测特征。根据形成的可疑点集，我们应用改进的 h o u g l i 变换，在多个方向上实验它是否符合我们确定的单调特征。如果不符合我 们的特征，则将之排除。这里我们指定阈值r 为单调线段的长度。如果引双值过 小，则检测结果就近似可疑点集。如果取值过大，超过拼接算法的融合范围，那 么就可能造成检测不到拼接区域的问题。实验表明，r 取 9 ，1 0 会得到比较理想 的结果。可以看出，实验的结果和通常拼接算法所采用的范围大致是一致的，这 在一定程度上证明了该算法的可行性。 3 6 检测算法的基本步骤 根据检测算法的设计思想，现描述检测算法的基本步骤： ( 1 ) 输入经过空域融合拼接后的灰度图像( 对于彩色图像在每一个通道上都可 以应用这种方法) 。 第4 章实验结果与结果分析 我们设计两 澌；瓣雏羚划黜娑主i 籀t 一争讲氡蓄鲢翼妻= ；蜒莰豹断。刁马j 材一轭壶墅弼 墅嚣萼动线斜。率鸯= 豫攀晷曼警掣肇哩d 鬟补| 页当琴r - 三曼耋囊薹善j 薯三 音篡薹簧差妻囊霉3 j ：i 妻蠢誊三耋蔓妻萋差! 二曼声一：j ! ；i 耋一i 羹囊 羹羹鍪囊霸蓉霎萋羹薹 一薹一 ： 而= 茸一蒜蝻= ) ，一器 ( 3 4 ) 取参数空间( ，虬，口，6 )并建立参数矩阵p ( ，儿，其中，虬为椭圆心坐 标，口为水平半轴长，6 为竖直半轴长。对二值图像上范围d 内的每一个边缘点 力，由s o b e l 算子可得到出及砂。让两半轴长口，6 在一定的先验范围内发生 离散地变化，利用公式( 3 3 ) 和 ( 3 - 4 ) 确定，将参数矩阵的元素 p ，d ，6 ) 的值加1 。重复这个过程，直到扫描过指定范围d 内所有的边缘点。 最后参数矩阵p ( ，口6 ) 上的峰值点坐标即为所求的上半椭圆的圆心坐标 ( 而，) 及水平半轴长口，竖直半轴长6 。 4 2 对利用图像编辑软件拼接图像的检测 4 2 1 基于边缘的检测算法的实验结果 设计这组实验是基于以下三点原因： ( 1 ) 由于自己设计的拼缝融合算法与现有的成熟图像编辑软件相比还是有 差距的。 ( 2 ) 通过上面的分析可知，图像编辑软件( p h o t o s h o p ，俪影) 中使用的技 术包含有上述空域图像拼接技术。 ( 3 ) 图像编辑软件处理拼缝的算法不一定是单一算法。如果本文设计的检 测算法可以检测出经过图像编辑软件拼接合成的图像，那么对于单一 使用空域图像拼接算法合成图像的检测效果一定会更好。而且由于图 像编辑软件的使用面积较广，会使得该检测算法更有实际使用价值。 这组实验选用了三张利用图像编辑软件拼接合成的图像作为待测图像。分别 是图4 _ 3 ，图4 5 和图卜1 。图4 3 和图4 - 5 是分别应用不同的图像编辑软件拼 接合成的。 图卜1 是从网上新闻中直接下载的摄影图像作品，摄影作者表示该作品是经 过后期合成过的。本文用这幅图像作为实验图像，是希望在只知道是拼接图像但 是并不知道合成方式和方法的情况下，检验本文设计的检测算法的有效性。 图4 3c ) 是由图4 _ 3a ) 和图4 3b ) 两幅图像使用俪影图像编辑软件拼接 而成。具体做法是把图4 3b ) 图像经过缩小插入到图4 3a ) 图像中。并且利 用俪影图像编辑软件的具有渐进效果的蒙板对拼缝进行处理。可以看出，该拼接 没有留下明显的痕迹。图4 4a ) 是针对图4 3c ) 的检测结果，图4 4b ) 是 针对图4 3a ) 的检测结果，其中阈值r = l o 。对比两个结果可以看出，拼接合 成的图像在插入的图像中的物体周围有明显的轮廓痕迹，而背景图像的检测结果 显示出自然图像中也有符合检测特征的点( 比如：云，天空，影子等) ，但是密 集程度不高。以影子为例，仔细观察发现，影子区域的值是以某个值为中心，在 一个小范围随机振荡的，所以不会出现密集的符合特征的点。 北京工业大学工学硕士学位论文 对魄闺4 6 是霞如s 静不瓣阙值下麴臻鏊薹鬓j 羹鍪雾委篓菊奏薹囊季巍 鬻一g ；蕈一譬? t 刚i 渭霭罐堤固i 蓖。曙崾皤哩灞隆憎滔ie 委爱k 豁掣鸯 刚弼巨蠹：溥j 王j 荐亭基篓膝嗡凛薹；鹾鸶薹呲型簦翱堑蕃捌副置f 蓦：哩连 壤霉强l ： ；郡蚓科岛鞘豳“孵n 翳鼢鲢；垄鲤业雾目亳戬刮鲥莹隆褡；诒橱茜 譬屋酱蹦蹦甚氍。艟嚣抽铺筘睡稿貊褡合 理的直 线间的间隔，即找到合理的直线宽度。这里我们从直线间隔增长方式入手来解决 这个问题。 共有3 个间隔增长方向可供我们选择。它们分别是：o s 方向( 在极坐标下 结论 本文基于拼接后图像会留有的修改痕迹的思想，通过对图像拼接算法的研 究，以及对拼接前后图像的观察，寻找到利用空域拼接算法拼接后的图像在拼接 缝隙区域像素点问所引入的特殊联系。并在此基础上提出了两种新的空域的图像 拼接盲检测