1. Trang chủ >
  2. Công Nghệ Thông Tin >
  3. Kỹ thuật lập trình >

Ý tưởng Thuật tốn Phát hiện ảnh giả mạo dựa vào kỹ thuật thay đổi kích thước

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (531.47 KB, 28 trang )


Ánh sáng có thuộc tính rất đặc biệt đó là tuyến tính. Giả sử có 2 nguồn sáng chiếu lên đối tượng, khi đó hàm mật độ ảnh có dạng:
1 2
1 2
, ,
, . , .
, . 3.31
I x y R N x y
L N x y L
A R N x y L
L A
R N x y L A
+
= +
+ +
= +
+ =
+ r
r r
r r
r r
r r
Khi đó ta xử lý với giả định rằng hai nguồn sáng đã kết hợp lại và cho ta một nguồn sáng chung duy nhất với phương pháp xác định hướng nguồn sáng tương tự
những phần trước.

Phần 4: PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DỰA TRÊN THUẬT TOÁN EXACT MATCH


4.1 Ý tưởng


Giả sử bức ảnh có kích thước
N M
×
, với
B
là kích thước nhỏ nhất của khối bao mà người dùng định nghĩa để đối sánh. với mỗi điểm ảnh ta xác định được một khối
bao ma trận
B B
×
điểm ảnh. Như vậy với bức ảnh
N M
×
ta xác định được
1 1
+ −
× +
− B
N B
M
khối bao. Với mỗi khối bao ta lưu các phần tử thuộc khối bao vào một hàng của một ma trận A. Vậy duyệt trên toàn bộ bức ảnh ta sẽ được một ma
trận A với
1 1
+ −
× +
− B
N B
M
hàng và
B B
×
cột. Hai hàng giống nhau trong ma trận A tương đương với 2 khối bao giống nhau
trong ảnh. Chúng ta sắp xếp các hàng trong ma trận A theo thứ tự từ điển, yêu cầu này sẽ được thực hiện trên
log
2
MN MN
bước. Sau đó ta dễ dàng tìm kiếm bằng cách duyệt
MN
hàng của ma trận đã qua sắp xếp A và tìm kiếm hai hàng giống nhau liên tiếp.
Kết quả thuật tốn sẽ tìm kiếm và đưa ra được tập các vùng bao giống nhau là bằng chứng chứng minh ảnh đã bị cắt dán.
- - 22
Hình 2. Minh họa cho việc tìm kiếm khối bao của thuật toán Extract macth

4.2. Thuật toán


Thuật toán Extract match nhằm tìm ra các khối bao giống nhau trên cùng một ảnh, bao gồm các bước sau:

Bước 1: Lựa chọn kích thước khối bao nhỏ nhất.

Bước 2: Xác định tập các khối bao dựa trên kích thước khối bao nhỏ nhất.

Bước 3: Đưa mỗi khối bao vào một hàng của mảng lưu xác định.

Bước 4: Sắp xếp các hàng trong mảng lưu ở bước 3 theo thứ tự tăng dần.

Bước 5: Kiểm tra hai hàng liên tiếp trong mảng lưu sau khi đã sắp xếp,
nếu chúng giống nhau thì đưa ra 2 tập khối bao giống nhau tương ứng.

4.3 Phát hiện ảnh giả mạo dựa vào kỹ thuật thay đổi kích thước


Thuật tốn Exact match trình bày ở mục 2 thường phát hiện khá tốt với các ảnh giả mạo dạng cắt dán, nhưng khơng có sự thay đổi về kích thước. Trong trường hợp
vùng cắt dán có thay đổi về kích thước thì thuật tốn khơng phát hiện được sự giả mạo.
٭ Các kỹ thuật thay đổi kích thước
Việc thay đổi kích thước một vùng ảnh thường sử dụng kỹ thuật nội suy tuyến tính xác định để ánh xạ ảnh từ miền không gian này sang miền không gian khác. Các
kỹ thuật nội suy được sử dụng trong trong PhotoShop là: Láng giềng gần nhất nearest neighbor, nội suy tuyến tính bilinear interpolation và Bicubic.
- - 23
x,y
, ,
y x
f orY
y x
f X
y x
= =
Hình 4. Mơ hình ánh xạ các điểm ảnh từ ảnh gốc sang ảnh đích
 Nearest-neighbor
Kỹ thuật này được diễn tả như sau: với mỗi điểm ảnh từ ảnh gốc sẽ tương ứng với một vị trí phù hợp trong ảnh đích ảnh đã được thay đổi kích thước. các giá trị
màu và tín hiệu của một điểm ảnh trong ảnh mới sẽ được gán bằng giá trị màu của điểm ảnh gần nhất láng giềng gần nhất thuộc ảnh gốc tương ứng.
 Bilinear interpolation
Đây là phương pháp phức tạp hơn nearest neighbor. Phương pháp này xác định giá trị của một điểm ảnh mới dựa trên trung bình trọng số của 4 điểm ảnh láng giềng
gần nhất 2x-2 của điểm ảnh thuộc ảnh gốc.
Chúng ta miêu tả chi tiết phương pháp nội suy bilinear như sau: Giả sử với mỗi điểm x,y thuộc ảnh gốc ta xác định được các giá trị ánh xạ tương ứng X,Y thuộc
ảnh đích theo phép biến đổi sau:
, y
x f
X
x
= ,
y x
f Y
y
=
Với
y x
f f ,
là các hàm tuyến tính. Giả sử u và v lần lượt là các phần nguyên của X và Y.Thuật toán nội suy
bilinear được định nghĩa như sau:
1 ,
1 1
, ,
1 ,
W ,
1 ,
1 1
, ,
1 v
u,
+ +
+ +
+ +
+ =
+ +
+ +
v u
I W
v u
I W
v u
I W
v u
I Y
X I
v u
v u
v u
- - 24
Trong đó:
1 1
W
v u,
y v
x u
− +
− +
= 1
, 1
y v
u x
W
v u
− +
− =
+
1
1 ,
v y
x u
W
v u
− −
+ =
+ 1
, 1
v y
u x
W
v u
− −
=
+ +
 Bicubic interpolation
Với phương pháp này bức ảnh sẽ được chia làm các khối hình vng kích thước 4x4. Phương pháp này có thể được tính theo mơ hình “hàng-hàng“ row-by-row và
sau đó là “cột-cột” column-by-column.
Chúng ta giả sử rằng các cường độ tại u-1,u,u+1,u+2 lần lượt là Iu-1, Iu, Iu+1, Iu+2 , Cường độ tại 0X1 sẽ được ước lượng từ phương trình sau:
2 1
1
2 1
1 f
u I
f u
I f
u I
f u
I X
f +
+ +
+ +
− =

Trong đó:
t t
t f
2 1
2 1
2 3
1
− +
− =

,
, 1
2 5
2 3
2 3
+ −
= t
t f
, 2
1 2
2 3
2 3
1
t t
t f
+ +
− =
2 3
2
2 1
2 1
t t
f −
=

4.4 Thuật toán cải tiến Exact match


Xem Thêm
Tải bản đầy đủ (.doc) (28 trang)

Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Tải bản đầy đủ ngay
×