用于拷貝檢測的圖像特征提取算法研究.pdf

1、隨著因特網(wǎng)(Internet)的發(fā)展和高效數(shù)字化存儲(chǔ)設(shè)備價(jià)格的不斷降低,使得現(xiàn)在很容易的通過網(wǎng)絡(luò)來復(fù)制、傳輸和分發(fā)數(shù)字圖像內(nèi)容,因此對于知識產(chǎn)權(quán)(IPR)的有效保護(hù)成為了一項(xiàng)十分重要的事情。而對數(shù)字媒體(包括圖像、聲音和視頻)的拷貝進(jìn)行檢測,是保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)的一項(xiàng)基本的要求。
　　隨著拷貝檢測技術(shù)的發(fā)展,針對拷貝檢測系統(tǒng)的攻擊已經(jīng)取得高度發(fā)展?？傮w上說,針對拷貝檢測系統(tǒng)的攻擊可以分為兩種類型:類似噪聲的信號處理和幾何失真。其中幾何失

2、真可以導(dǎo)致原始圖像與其拷貝版本之間發(fā)生位置同步誤差,因而會(huì)造成較高的誤檢率。目前,絕大多數(shù)拷貝檢測算法對類似噪聲的攻擊具有較好的抵抗能力,而對幾何失真類攻擊十分脆弱?？梢?抗幾何失真問題是拷貝檢測領(lǐng)域難點(diǎn)問題。由于基于全局的特征幾乎不能抵抗任何幾何失真,采用對幾何失真具有較好抵抗能力的局部特征提取方法是提高拷貝檢測魯棒性的有效辦法。
　　根據(jù)上述的問題,提出一種使用興趣點(diǎn)的拷貝檢測特征提取算法。將計(jì)算機(jī)視覺中的興趣點(diǎn)技術(shù)應(yīng)用到圖像

3、的特征提取中。通過興趣點(diǎn)的檢測對圖像的視覺特征變化大的區(qū)域進(jìn)行定位,并提取興趣點(diǎn)周圍局部區(qū)域的信息熵,然后通過信息熵的差異比較進(jìn)行局部區(qū)域的相似性度量得到相匹配的局部特征區(qū)域。接下來使用興趣點(diǎn)的位置比較確定局部區(qū)域的空間一致性狀況,最終確定圖像的拷貝檢測。興趣點(diǎn)描述了圖像局部特征的空間信息,信息熵則描述了圖像局部區(qū)域的亮度分布。二者結(jié)合,使得該特征提取方法對圖像的幾何變換具有很強(qiáng)的魯棒性,同時(shí)也能抵抗大多數(shù)的信號處理攻擊。
　　實(shí)