针对现有图像复制粘贴篡改检测算法计算复杂度过高的问题，提出了一种基于分组尺度不变特征变换的图像复制粘贴篡改快速检测算法。首先，利用简单线性迭代聚类将输入图像分割成非重叠且不规则的块；然后，根据图像块内结构张量属性将其分为平坦块、边缘块和角点块，提取图像块内的SIFT特征点作为块特征；最后，通过块特征的类间匹配定位篡改区域。所提算法通过图像块分类和类间匹配，在保证检测效果的同时，有效地降低了特征匹配定位篡改区域阶段的时间复杂度。实验结果表明，所提算法检测准确率为97.79%，召回率为90.34%， F值为93.59%；图像尺寸为1 024像素×768像素时算法时间复杂度为12.72 s，图像尺寸为3 000像素×2 000像素时算法时间复杂度为639.93 s。与已有的复制粘贴算法相比，所提算法能够快速精准地定位篡改区域，且具有较好的稳健性。

针对数字图像版权中的复制粘贴篡改问题，提出FI-SURF (flip invariant SURF)算法。研究了当图像经过镜像翻转后SURF (speeded-up robust features)特征描述符的排列变化关系。提取SURF特征点后，将其特征描述符重新排序，即使复制粘贴区域经过镜像翻转，对应的特征点依然可以进行匹配。实验证明，FI-SURF算法在保留SURF算法运算速度快、顽健性强等优点的前提下，可有效检测出经过镜像翻转的复制粘贴区域，计算出复制粘贴区域的轮廓。

matlab代码，用SIFT特征点检测图像中复制粘贴篡改，需安装vl_feat库