[发明专利]图像检测和分类器模型的生成方法、装置及设备

说明书

本申请公开了一种图像检测方法，所述方法包括：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。采用上述方法，解决了对图像进行原始性鉴定的需求。

技术领域

本申请涉及图像识别领域，具体涉及一种图像检测方法、装置、电子设备及存储设备。本申请同时涉及一种分类器模型的生成方法、装置、电子设备及存储设备。

背景技术

图像作为一种经常使用的媒介，很多情况下要求确保其真实性，需要进行图像原始性鉴定。图像原始性鉴定，指判别无损压缩格式图像为原始无损压缩格式图像或是经过压缩的图像。例如，有些网站平台要求对用户上传的图像进行图像原始性鉴定，来识别上传图像中信息是否可信；或者，图像作为法庭证据的时候，要求确保图像证据可靠，需要鉴定图像的原始性，以及判别图像有没有被篡改过。

但是随着技术的快速发展，可以很容易的通过各样的图像编辑软件对图像进行篡改，经过篡改的图像用肉眼无法察觉，由此产生的道德和法律问题也变的越来越多。如果能够鉴定图像的原始性和具体的修改细节，对于图像取证有很重要的意义。

如果图像被压缩后又通过软件转换为无损格式图像，理论上会残留一些压缩的痕迹。随着无损格式图像的广泛使用，对图像进行原始性鉴定的需求越来越大。

发明内容

本申请提供一种图像检测方法，以解决对图像进行原始性鉴定的需求。

本申请提供一种图像检测方法，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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：