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基于MATLAB的SIFT与RANSAC图像篡改检测系统
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资 源 简 介
本项目利用MATLAB实现图像伪造检测，通过色彩预处理优化特征提取，结合SIFT算法与RANSAC匹配精准识别篡改区域。系统可自动分析图像关键点，适用于数字取证与图像完整性验证。
详 情 说 明
基于SIFT与RANSAC特征的图像篡改检测系统
项目介绍
本项目实现了一个基于计算机视觉技术的图像伪造检测系统。系统采用SIFT（尺度不变特征变换）特征提取与RANSAC（随机抽样一致）算法相结合的方法，能够有效识别图像中可能存在的篡改区域。通过对输入图像进行色彩预处理优化特征提取效果，最终生成详细的检测报告，为图像真实性分析提供可靠的技术支持。
功能特性
- 色彩预处理：优化图像色彩空间，提升特征提取的准确性和稳定性
- SIFT特征提取：提取图像的尺度不变关键点特征，确保对旋转、缩放等变换的鲁棒性
- RANSAC特征匹配：采用随机抽样一致算法进行可靠的特征匹配，排除异常匹配点
- 篡改区域定位：精准定位图像中可能被篡改的区域，并提供坐标信息
- 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式的输入
- 可视化报告：生成包含对比图、定位框、匹配点分布及置信度评分的完整检测报告
使用方法
- 准备待检测的图像文件（建议分辨率不低于500×500像素）
- 运行主程序，系统将自动进行以下处理流程：
- 查看生成的检测报告，包括：
系统要求
- 操作系统：Windows/Linux/macOS
- 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
- 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）
- 存储空间：至少1GB可用空间
文件说明
该系统的主程序文件整合了完整的图像篡改检测流程，实现了从图像预处理到结果输出的全链路功能。具体包括图像读取与格式校验、色彩空间转换与增强处理、SIFT特征点检测与描述符生成、基于RANSAC算法的特征匹配与异常检测、篡改区域定位与可视化标注、检测结果分析与报告生成等核心模块。该文件作为系统的入口点，协调各算法模块的协同工作，确保检测流程的完整性和准确性。
