复制移动算法不起作用

Question

我试图实现拷贝封面(拷贝移动)图像伪造检测算法，我似乎遗漏了什么。matlab程序运行时没有任何错误，但我得到的输出几乎包括整个图像。

基本算法(据我理解)：

1. 创建PCA值的Nb矩阵，其中Nb = (sqrt(N)-*sqrt(b)+1)^2且Nc为27
2. 对矩阵进行逐行排序
3. 循环遍历已排序的数组，并将{##**$$}}< Nn处理该项(行相邻)
4. 查找正在处理的像素的偏移量，并丢弃彼此不接近的像素。
5. 找到找到的坐标的频率(数一数)
6. 将最高点数绘制到新图像上。

注意:这只适用于灰度图像(我正在使用)，除非你打破了RGB颜色。

matlab代码：

%L = imread('images/lena3.jpg');
L = imread('images/Toronto2_F.png');
L=rgb2gray(L);
figure(1);
imshow(L);

b=256;  % block size used to look for duplicates
b1=sqrt(b); 
Nn = 5; % how many close rows to check
Nd = 15; %Threashold
Nc=26; % Truncate PCA at this length
Nt=26;

% calculate the total size of the image
n = numel(L);

b2 = sqrt(n)-sqrt(b)+1;
% calculate Nb
Nb= power((sqrt(n)-sqrt(b)+1),2);

% the matix of Nc plus the position
M=zeros(Nb,  Nc);
% temp index array
Mi = zeros(Nb, 2);
i=1;
disp('Starting PCA');
for r = 1:b2
   for c = 1:b2
       % Extract each block
      B = L(r:r+b1-1,c:c+b1-1);

      [pc, latent, explained] = pcacov(cov(double(B)));
      %[pc, latent, explained] = princomp(double(B), 'NumComponents', Nc);

      Z = pc(1:Nc);
      Mi(i,:) = [r c];
      M(i,:) = Z;      
      i = i+1;
   end
end

disp('Sorting M -> S');
%Sort M array in lexicographic order -> S
[S, index] = sortrows(M);
P= zeros(1,3);
disp('Finding Duplicates');
for i = 1:Nb
    iv = index(i);
    xi=mod(iv,b2) + 1;
    yi=ceil(iv/b2);
    j = i+1;    
    while j < Nb && abs(i - j) < Nn
        jv=index(j);
        xj=mod(jv,b2) + 1;
        yj=ceil(jv/b2);

        z=sqrt(power(xi-xj,2) + power(yi-yj,2));
        % only process those whose size is above Nd 

        if z > Nd

            idx = find(P(:,1)== xi & P(:,2)==yi, 1, 'last');
            if isempty(idx)==1
               P = [P; [xi, yi, 1]];                 
            else
               P(idx,3) = P(idx,3) + 1;
            end

            idx = find(P(:,1)== xi & P(:,2)==yi, 1, 'last');
            if isempty(idx)==1
               P = [P; [xj, yj, 1]];
            else
               P(idx,3) = P(idx,3) + 1;                  
            end            
        end                        
       j = j + 1;
    end
end

disp('Sorting findings');
rows = size(P,1);
% sort descending order
P = sortrows(P, -3);
% Mark the found blocks
disp('Creating Image');
idx = 1;
% Create a black image
RI = zeros(sqrt(n), sqrt(n));
while idx < rows && P(idx,3) > 5
    x = P(idx,1);
    y = P(idx,2);
    RI(x,y) = 1;
    idx = idx + 1;
end

figure(2);
imshow(RI);

matlab不是在我的舵手，我相信上面的代码是无效的，但老实说，我只是想让它发挥作用。有人对我做错了什么有什么建议吗？

注意:图片的副本可以找到这里 (我不想发布，因为我不知道图像的版权问题)，只需复制粘贴几个81x81大小的图像块周围。

我还包括了我自己的照片，可用于测试。

​

​

Answer 1

这里的主要问题似乎是算法链接的第6点。上面写着：

1. 找出具有最高偏移频率的坐标对

但你有：

找到找到的坐标的频率(数一数)

您正在将值对的出现与对之间的偏移发生混淆。这很容易解决。将有关部分改为：

    if z > Nd
        offset = [xi-xj yi-yj];
        P = [P;[xi yi xj yj xi-xj yi-yj]];

然后，您希望找出哪些偏移发生得最多，也就是说，哪些偏移发生得最多。然后，xi的值就是那些被检测为被复制的值。您可以使用matlab函数模式来查找数组中最常见的元素，但是您必须将2偏移量值组合成一个偏移值。然后，您可以屏蔽图像以找到检测到的区域：

rows = size(P,1);
P(:,6) = P(:,6) - min(P(:,6));
P(:,5) = P(:,5) - min(P(:,5));

maxValP = max(P(:,6)) + 1;
P(:,5) = maxValP .* P(:,5) + P(:,6);
mostfrequentval = mode(P(:,5));


disp('Creating Image');
idx = 2;
% Create a copy of the image and mask it

RI = L;
while idx < rows 
  x1 = P(idx,1);
  y1 = P(idx,2);
  x2 = P(idx,3);
  y2 = P(idx,4);

  if (P(idx,5) == mostfrequentval)
    RI(y1:y1,x1:x1) = 0;
    RI(y2:y2,x2:x2) = 0;

  end
  idx = idx + 1;
end

结果是

​

​

如果你想更进一步:你可能想要清理流浪像素(也就是那些没有邻居的像素)。图像中复制的区域没有被完全覆盖，因为每个值对应的整个块都没有被屏蔽。