李 岩 刘 念 张 斌 袁开国 杨义先

1 引言

随着计算机和网络技术的发展，数字图像篡改问题日益严重。被篡改后的数字图像所携带的错误信息有可能对公众舆论产生错误的导向。数字图像取证技术不依靠任何事先嵌入的数字水印或数字签名就可以对图像的完整性进行鉴别，该技术已经成为图像处理领域的一个重要研究课题和研究热点[18]-。

复制粘贴是一种很常见的数字图像篡改手段。近年来，有许多关于复制粘贴篡改检测的论文发表[13]-。复制粘贴篡改检测大致可以分为两类：基于块的检测方法[9,10]和基于特征点的检测方法[1114]-。这些文献中提出的方法可以很好地解决复制粘贴篡改检测问题，但却没有提到如何解决多重复制粘贴篡改问题。

广义 2近邻（generalized 2 Nearest-Neighbor,g2NN）算法[15]是一种可以解决多重复制粘贴篡改检测的算法。但经本文实验发现，如果图像中有某块区域被复制后在多处地方粘贴，那么g2NN算法的检测结果中有可能会遗漏某些复制粘贴区域。

本文研究数字图像的多重复制粘贴篡改检测技术，在g2NN算法的基础上，对其进行改进，提出逆序广义 2近邻（Reversed generalized 2 Nearest-Neighbor, Rg2NN）算法，弥补了g2NN算法的缺点，可以检测到所有复制粘贴区域，提高了检测准确率。在本文中，首先对图像进行加速鲁棒特征[16]（Speeded Up Robust Features, SURF）提取，然后使用优先（Best Bin First, BBF）算法[17]对每个特征点计算近邻，并使用 Rg2NN算法对特征点进行匹配，借鉴文献[18]的方法，对复制粘贴区域的特征点进行划分，通过匹配特征点之间的仿射变换关系，计算出复制粘贴的区域轮廓。……