[发明专利]一种基于DCT变换的智能纹理防伪方法

摘要

本发明公开了一种基于DCT变换的智能纹理防伪方法，属于纹理防伪领域。本发明的步骤是先建立纹理特征数据库，包括：(1)对每个原始纹理标签图像进行全图DCT变换，在变换域中求得特征向量V(n)；(2)将求出的这N个特征向量存放在纹理特征数据库中；然后再进行图像自动鉴别，包括：(3)手机扫描待测纹理标签图像，运用步骤1的方法求出待测图像的视觉特征向量V’，并将其上传到服务器；(4)求出特征数据库中的所有纹理图像的特征向量V(n)和待测图像的视觉特征向量V’之间的归一化相关系数NC(n)值；(5)将NC(n)的最大值返回到用户手机上。实验证明本发明具有自动鉴别纹理图像的能力，网络传输速度快。

主权项

一种基于DCT变换的智能纹理防伪方法，其特征在于：基于全局DCT的抗几何攻击的特征向量的提取，并将数据库技术、图像全局DCT变换、纹理图像的视觉特征向量和数理统计中的归一化相关系数的概念有机结合起来，实现了自动鉴别纹理图像的方法，该方法共分两个部分，共计五个步骤：第一部分：建立纹理特征数据库；1)对每个原始的纹理图片进行全图DCT变换，在DCT低频系数中得到原始纹理图像的视觉特征向量V；先依次对每个原始纹理图片进行全图DCT变换：对第n个原始纹理图像F(i，j)进行全图DCT变换，得到DCT系数矩阵FD(i，j)，再从DCT系数矩阵FD(i，j)的低中频系数中，取前L个值，并通过DCT系数符号运算得到该图像的视觉特征向量V(n)；当系数值为正值和零时我们用“1”表示，系数为负值时用“0”表示，主要过程描述如下：FD(i，j)＝DCT2(F(i，j))V(n)＝Sign(FD(i，j))2)将求出的这所有N个纹理图片的特征向量V(n)，1≤n≤N，存放在纹理特征数据库中；第二部分：图像自动鉴别；3)手机扫描待测纹理图片，并求出纹理图像的视觉特征向量V’；设待测纹理图像为F’(i，j)，经过全图DCT变换后得到DCT系数 矩阵为FD’(i，j)，按上述步骤(1)的方法，求得待测纹理图像的视觉特征向量V’；FD’(i，j)＝DCT2(F’(i，j))V’＝Sign(FD’(i，j))4)求出所有N个原始纹理图像的视觉特征向量和待测纹理图像的视觉特征向量V’之间的归一化相关系数NC(n)； NC ( n ) = V ( n ) V ′ V 2 ( n ) 5)返回NC(n)最大值到用户手机；利用归一化相关系数NC的最大值，来确定纹理图像与数据库的原始纹理图像的相似度。