针对古籍图像复制粘贴篡改检测需求设计了一种算法。该算法以SURF算法为基础,引入小波变换并改进,清除图像中的噪声斑点,提高了Hessian矩阵构建的准确性;引入SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)算法并改进,对图像进行分块,减少...针对古籍图像复制粘贴篡改检测需求设计了一种算法。该算法以SURF算法为基础,引入小波变换并改进,清除图像中的噪声斑点,提高了Hessian矩阵构建的准确性;引入SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)算法并改进,对图像进行分块,减少了图像匹配检索用时;改进欧氏距离匹配阈值选取方式,降低了特征点检测误匹配率;引入图像局部色彩方差,提升图像特征点匹配准确性。结合多种类型的古籍图像篡改实例,并与当前其他主流算法就检测结果进行比较分析。结果表明,该算法在匹配检测准确度和检测用时方面更具优势,更能有效地鉴定出篡改的图像信息。展开更多
文摘针对古籍图像复制粘贴篡改检测需求设计了一种算法。该算法以SURF算法为基础,引入小波变换并改进,清除图像中的噪声斑点,提高了Hessian矩阵构建的准确性;引入SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)算法并改进,对图像进行分块,减少了图像匹配检索用时;改进欧氏距离匹配阈值选取方式,降低了特征点检测误匹配率;引入图像局部色彩方差,提升图像特征点匹配准确性。结合多种类型的古籍图像篡改实例,并与当前其他主流算法就检测结果进行比较分析。结果表明,该算法在匹配检测准确度和检测用时方面更具优势,更能有效地鉴定出篡改的图像信息。
