[发明专利]一种图像篡改检测方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种图像篡改检测方法及装置。该方法包括：对目标图像进行噪声提取处理，得到噪声残差图。将噪声残差图切分为N个基准子图。针对任一基准子图，通过篡改评分模型确定出篡改评分最大的子图；篡改评分最大的子图为基准子图和基准子图的变更子图中的一个；变更子图是在噪声残差图中扩大或缩小基准子图的区域得到的子图。通过N个基准子图对应的N个篡改评分最大的子图，确定目标图像的篡改区域。通过篡改评分模型的评分不断地自适应地变更子图的区域，如此得到的各子图中，若有篡改痕迹的话，那么小尺寸篡改痕迹在子图中的相对占比最高，可以有效避免小尺寸的篡改痕迹被遗漏。如此，提高了对小尺寸篡改痕迹的识别率。

技术领域

本发明实施例涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种图像篡改检测方法、装置、计算设备及计算机可读存储介质。

背景技术

近年来，随着计算机技术和图像处理技术的发展，特别是一些尖端的图像处理软件如Adobe公司出品了功能强大的Photoshop图像处理软件，用户可以十分容易地对真实图像进行篡改，从而得到伪造图像。大量的伪造图像在网上的传播会给我们的社会产生严重的影响。

有学者提出一种图像篡改的检测方法。将图像分割成大小相同的图像块，再将图像块输入LSTM(Long Short Term Memory networks，长短期记忆神经网络)中学习不同图像块之间的篡改关联关系，通过将各图像块之间的篡改关联关系和图像的提取特征做融合后，输入分类器中确定图像的篡改区域。

上述方法需要通过不同图像块之间的篡改关联关系来确定图像的篡改区域，因而适用于篡改区域较大的图像检测。而对于篡改痕迹很小的图像来说，例如对个别文字、数字或者签章的篡改，小尺寸的篡改痕迹对各图像块之间的篡改关联关系影响不大，因而采用上述方法难以精确地检测到较小的篡改区域。

综上，本发明实施例提供一种图像篡改检测方法，用以提高对小尺寸篡改痕迹的识别率。

发明内容

本发明实施例提供一种图像篡改检测方法，用以提高对小尺寸篡改痕迹的识别率。

第一方面，本发明实施例提供一种图像篡改检测方法，包括：

对目标图像进行噪声提取处理，得到噪声残差图；

将所述噪声残差图切分为N个基准子图；

针对任一基准子图，通过篡改评分模型确定出篡改评分最大的子图；所述篡改评分最大的子图为所述基准子图和所述基准子图的变更子图中的一个；所述变更子图是在所述噪声残差图中扩大或缩小所述基准子图的区域得到的子图；

通过所述N个基准子图对应的N个篡改评分最大的子图，确定所述目标图像的篡改区域。

由于在目标图像中，篡改边界处的噪声波动较为剧烈，因此通过将目标图像做提取噪声处理得到噪声残差图，可以在后续根据目标图像的噪声残差得出篡改特征评分，从而可以对篡改程度进行量化。将噪声残差图切分为N个基准子图后，通过篡改评分模型的评分不断地自适应地变更子图的区域，使得最终确定出N个基准子图对应的N个篡改评分最大的子图，如此得到的各子图中，若有篡改痕迹的话，那么小尺寸篡改痕迹在子图中的相对占比最高，可以有效避免小尺寸的篡改痕迹被遗漏。但由于N个篡改评分最大的子图中不一定全都有篡改痕迹，也有可能是图像的正常噪声，因此再根据N个篡改评分最大的子图进一步确定目标图像的篡改区域。如此，提高了对小尺寸篡改痕迹的识别率。

可选地，通过篡改评分模型确定出篡改评分最大的子图，包括：

通过篡改评分模型确定所述基准子图的第一篡改评分，并将所述第一篡改评分作为篡改基准分；

按照设定的区域变更规则，从所述噪声残差图中确定所述基准子图的变更子图；

通过所述篡改评分模型确定所述变更子图的第二篡改评分；