Hoy en día, la demanda para identificar la autenticidad de una imagen es mucho mayor desde que los paquetes de software de edición de imágenes avanzadas son ampliamente utilizados. La falsificación por duplicación de regiones es uno de los ataques de manipulación más comunes e inmediatos que se utilizan con frecuencia. Se han desarrollado varios métodos para desenmascarar esta falsificación con el fin de detectar y localizar la región manipulada, aunque la mayoría de los métodos fallan cuando la región duplicada sufre una rotación o un giro antes de ser pegada. En este trabajo, se propone un método eficaz basado en puntos característicos de Harris y patrones binarios locales. En primer lugar, la imagen se filtra con un método Wiener adaptativo en función del píxel y, a continuación, se emplean puntos característicos Harris densos para obtener un número suficiente de puntos característicos con una distribución aproximadamente uniforme. Los vectores de características de una zona circular alrededor de cada punto de característica se extraen utilizando operadores de patrones binarios locales, y los puntos Harris similares se emparejan en función de sus vectores de características de representación utilizando el algoritmo BBF. Por último, se emplea el algoritmo RANSAC para eliminar las posibles coincidencias erróneas. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto puede detectar eficazmente la falsificación por duplicación de región, incluso cuando una imagen ha sido distorsionada por rotación, volteo, desenfoque, AWGN, compresión JPEG y sus operaciones mixtas, especialmente resistente a la falsificación con el área plana de pequeñas estructuras visuales.
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