[发明专利]图像检测和分类器模型的生成方法、装置及设备

权利要求书

1.一种图像检测方法，其特征在于，包括：

从待检测图像中提取至少一个颜色分量特征；

根据所述颜色分量特征，采用分类器模型判别所述待检测图像为原始无损压缩格式图像或者为经过压缩的图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从待检测图像中提取至少一个颜色分量特征，包括：

将所述待检测图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间；

从所述待检测图像的YCbCr颜色空间提取出所述至少一个颜色分量特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述待检测图像的YCbCr颜色空间提取出所述至少一个颜色分量特征，包括：

从所述待检测图像的YCbCr颜色空间中提取出Y颜色分量特征和Cb颜色分量特征，或者，从所述待检测图像的YCbCr颜色空间中提取出Y颜色分量特征和Cr颜色分量特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述Y颜色分量特征和所述Cb颜色分量特征进行拼接，得到拼接后的所述图像特征，或者，将所述Y颜色分量特征和所述Cr颜色分量特征进行拼接，得到拼接后的图像特征；

所述根据所述颜色分量特征，采用分类器模型判别所述待检测图像为原始图像或者为经过压缩的图像，包括：根据拼接后的图像特征，采用分类器模型判别所述待检测图像为原始图像或者为经过压缩的图像。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述待检测图像的YCbCr颜色空间中提取出Y颜色分量特征和Cb颜色分量特征，或者，从所述待检测图像的YCbCr颜色空间中提取出Y颜色分量特征和Cr颜色分量特征，包括：

采用空域富模型中的Spam11子模型和minmax24子模型从所述待检测图像的YCbCr颜色空间中提取出Y颜色分量特征和Cb颜色分量特征，或者，采用空域富模型中的Spam11子模型和minmax24子模型从所述待检测图像的YCbCr颜色空间中提取出Y颜色分量特征和Cr颜色分量特征。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类器模型包括：用于判断待检测图像是否为原始无损压缩格式图像的第一种分类器；

所述根据所述颜色分量特征，采用分类器模型判别所述待检测图像为原始无损压缩格式图像或者为经过压缩的图像，包括：

根据所述颜色分量特征，采用所述第一种分类器对所述待检测图像进行判别；

若采用所有第一种分类器都判别为原始无损压缩格式图像，则确定所述待检测图像为原始无损压缩格式图像；

若采用至少一个第一种分类器判别所述待检测图像不是原始无损压缩格式图像，则确定所述待检测图像为经过压缩的图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：当确定所述待检测图像的类别为经过压缩的图像时，确定对所述待检测图像进行压缩时使用的压缩工具。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述分类器模型，还包括：用于确定待检测图像采用的压缩工具种类的第二种分类器；

确定对所述待检测图像进行压缩时使用的压缩工具，包括：

根据所述颜色分量特征，采用第二种分类器进行判别并生成判别结果；

将每个第二种分类器的判别结果组合生成一个编码；

计算所述编码和预先设定的压缩工具的编码的海明距离；

将与所述编码海明距离最短的压缩工具作为所述待检测图像压缩时使用的压缩工具。

9.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，还包括：确定所述待检测图像压缩时使用的压缩参数。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述分类器模型，还包括：用于确定待检测图像采用的压缩参数的第三种分类器；

所述确定所述待检测图像压缩时使用的压缩参数，包括：根据所述颜色分量特征，采用第三种分类器对待检测图像进行压缩参数的判别，确定所述待检测图像压缩时使用的压缩参数。