克隆（复制移动伪造）是恶意的对数字图像进行篡改攻击，将图像的一部分复制并粘贴到图像中，以隐藏图像的重要细节，而没有任何明显的篡改痕迹。 这种类型的篡改攻击给取证留下了一个关于图像真实性的大问题。 在开发了强大的软件来处理图像之后，在过去几年中提出了许多技术。 所提出的方案涉及基于块和基于特征点提取的技术两者，以更准确地提取伪造区域。 该算法主要涉及通过计算单位向量之间的点积来匹配从每个块中提取的相同特征的触角。 随机样本共识（RANSAC）算法用于提取匹配区域。 所提出算法的实验结果表明，与现有算法相比，它能够提取出更准确的结果。 伪造检测方法。

使用Python对数字图像进行复制移动检测 2021年4月16日更新：该项目已被正确重写为书面文件，并在Springer发表。 在那里解释了一些更详细的理论并逐步进行了介绍，因此可能也希望对其进行检验。 你可以在找到它。 旧的Python 2版本：此存储库现在托管python 3版本。 您可以在此找到用python 2编写的旧模块。 描述 这是python脚本的一种实现，用于基于重叠块检测对数字图像的复制移动操纵攻击。 通过修改科学期刊上公开的两种算法来实现此脚本： 重复检测算法，取自来（旧链接已失效，请转到）； 使用对数字图像进行快速平稳的攻击检测算法，但对噪声和后期区域复制过程敏感（在上文中进行了解释） 鲁棒检测算法，取自； 速度较慢且结果攻击检测算法较粗糙，但被认为对噪声和后期区域复制过程具有鲁棒性 该项目用于我的本科论文，您可以在找到它，但请注意，它是用印度尼西亚语编写的。

覆盖范围 具有相似但真实对象的复制移动伪造数据库 具有类似但真实对象的复制移动伪造数据库（COVERAGE）随附于以下出版物：“ COVERAGE-COPY-MOVE FORFERY DETECTION的新型数据库”，IEEE国际图像处理会议（ICIP），2016年。， 数据集描述： COVERAGE包含带有类似但真实的物体（SGO）的仿冒伪造（CMFD）图像及其原件。 COVERAGE旨在突出并解决由自然图像中的自相似性引起的流行方法的篡改检测歧义。 在“覆盖率”中，用（i）复制和伪造的区域蒙版以及（ii）篡改因子/相似性度量标注伪造的原始对。 为了进行基准测试，使用（i）基于计算机视觉的方法和（ii）人工检测性能来评估伪造质量。 您可以在此处完整的数据集： 。 对于来自中国大陆的用户，如果您在访问OneDrive链接时遇到困难，请使用此 。 密码：zduj 纸 可用纸。 B.

采用改进环形SIFT描述算子的图像复制粘贴篡改检测

用MATLAB实现了基于sift的数字图像复制粘贴检测