[发明专利]图像篡改取证方法及装置

权利要求书

1.一种图像篡改取证方法，其特征在于，所述方法包括：

标注待测图像的观测线索；其中，所述待测图像包括具有平面接触关系的目标物体与支撑平面；

构建所述目标物体所属类别物体的三维形变模型；

依据所述观测线索估计所述支撑平面的三维法向量；

依据所述观测线索和三维形变模型估计所述目标物体的三维姿态，进而得到所述目标物体中与支撑平面接触一侧所在平面的平面法向量；

依据所述三维法向量和平面法向量，计算所述目标物体与支撑平面之间，和/或多个所述目标物体之间的平行度，并依据所述平行度判断所述待测图像是否为篡改图像；其中，所述平行度为不同平面的法向量的夹角。

2.根据权利要求1所述的图像篡改取证方法，其特征在于，所述标注待测图像的观测线索，具体包括：

标注所述待测图像中目标物体的特征观测点，及标注所述待测图像中平行于支撑平面的两个不同方向上的直线段的端点；

其中，所述特征观测点包括所述目标物体的轮廓点；所述各方向上的直线段包括多个平行的直线段。

3.根据权利要求2所述的一种图像篡改取证方法，其特征在于，

所述标注目标物体的轮廓点，具体包括：采用人工交互式的鼠标拖拽方法标注所述目标物体的各轮廓点；

所述标注各直线段的端点，具体包括：

采用人工交互式的鼠标点选方法标注所述各直线段两端的中心点；

依据所述各直线段的边缘点模糊程度设定所述各中心点的测量不确定度，并依据所述各测量不确定度标注所述各中心点的分散区域。

4.根据权利要求1所述的图像篡改取证方法，其特征在于，所述构建目标物体所属类别物体的三维形变模型，具体包括：

获取多个归类于所述目标物体所属类别物体的样本的3D样本模型，并对所述各3D样本模型的各顶点进行语义对应；

依据所有经过语义对应后的3D样本模型，并采用主成分分析法构建所述三维形变模型。

5.根据权利要求4所述的图像篡改取证方法，其特征在于，所述获取多个归类于目标物体所属类别物体的样本的3D样本模型，具体包括：获取预设在制图软件中的3D样本模型，和/或通过3D模型扫描设备获取各样本的3D样本模型。

6.根据权利要求4所述的图像篡改取证方法，其特征在于，所述对各3D样本模型的各顶点进行语义对应，具体包括：采用非刚体配准方法对3D样本模型进行语义对应。

7.根据权利要求4所述的图像篡改取证方法，其特征在于，所述构建三维形变模型，具体包括：

依据所述各语义对应后的3D样本模型的三维坐标，构建与各3D样本模型对应的各一维列向量；其中，所述一维列向量的各元素为3D样本模型内各顶点的三维坐标；

将所有3D样本模型的一维列向量逐列拼接，得到3D样本模型矩阵；

采用所述主成分分析法分析所述3D样本模型矩阵，得到所述目标物体所属类别物体的三维形变模型。

8.根据权利要求1所述的图像篡改取证方法，其特征在于，所述依据观测线索估计支撑平面的三维法向量，具体包括：

采样标注在待测图像中平行于支撑平面的两个不同方向上的各直线段的端点，并依据采样得到的各端点计算待测图像在所述两个不同方向的消隐点；

依据所述消隐点的三维齐次坐标，构建所述支撑平面的消隐线方程；其中，所述支撑平面的消隐线为所述消隐点的连接线所在的直线；

依据所述消隐线方程和相机内参数计算所述支撑平面的三维法向量；

其中，对所述端点进行多次采样，进而得到多组三维法向量。

9.根据权利要求8所述的图像篡改取证方法，其特征在于，所述采样各直线段的端点，具体包括：

设定所述端点的中心点的二维坐标为均值，所述中心点的测量不确定度为标准差，并采用高斯分布采样方法对各直线段的端点进行采样。