1.一种基于最大稳定极值区域的图像区域复制篡改检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、提取图像的SIFT特征点并进行匹配：对图像f提取m个SIFT特征点{p1,p2,...,pm}，并进行特征点匹配，利用随机抽样一致算法去除误匹配，得到经去除误匹配后的特征点集为{p1,p2,...,pr}；

步骤2、分别提取R，G，B三个颜色通道的最大稳定极值区域，将匹配的特征点替换为所对应的最大稳定极值区域：

步骤2.1、定义最大稳定极值区域；

对于大小为M×N的图像f，假设H为二维像素空间，U为灰度值空间，U＝{0,1,2,...,

255}，C为空间H中定义的四邻域关系，即像素(x,y)的上下左右4邻域是：(x+1,y)，(x‑1,y)，(x,y+1)，(x,y‑1)；

将图像f转换为灰度图像f′：f′＝0.2989R+0.587G+0.114B则对于灰度图像f′：H→U是二维像素空间H到灰度值空间U的映射，灰度图像f′中的极值区域A满足下列条件：

其中关系E∈{＞,＜}，T(A)是区域A的边界，即：+

如果E是关系“＞”，则区域A被称为最大极值区域并用A表示；

‑

如果E是关系“＜”，区域A被称为最小极值区域，用A表示；

为了寻找最大稳定极值区域，需要获得一系列嵌套的极值区域，为此，在图像空间中定义一个准则

其中Δ是最大稳定极值区域检测器的输入参数，Δ表示像素值的变化量，|·|表示集+Δ ‑Δ

合的基数，A 和A 是极值区域并被定义为：如果 是局部最小值，区域A被称为最大稳定极值区域；

步骤2.2、利用步骤2.1的方法在R,G,B通道上提取图像的最大稳定极值区域；

步骤2.3、检查步骤2.2中提取的最大稳定极值区域中是否包含了步骤1中所得到的匹配特征点{p1,p2,...,pr}，若是，则将该特征点替换为与其对应的最大稳定极值区域，根据特征点之间的匹配关系得到最大稳定极值区域之间的对应关系，即匹配的区域，把这些区域定义为可疑区域 j＝1,2,...,n，n为得到的匹配区域的数目；

步骤3、对图像进行锐利度估计和颜色特征估计；

步骤4、利用图像锐利度和颜色特征信息进行相似区域匹配；

步骤5、图像篡改区域定位：

分别计算R,G,B三通道的最大稳定极值区域的数目：QR,QG,QB，计算其中的最大值ω1和次大值ω2，即

ω＝{ω1,ω2}

定义ω1和ω2所对应的两个颜色通道的最大稳定极值区域为可疑区域，分别记为Y1,Y2，令Y＝Y1∩Y2，对Y进行形态学处理即得到复制伪造的区域。

2.根据权利要求1所述的一种基于最大稳定极值区域的图像区域复制篡改检测方法，其特征在于，所述步骤3具体按照以下步骤实施：步骤3.1、图像锐利度估计；

利用最大局部方差，即MLV估计图像的锐利度分布，对于大小为M×N的灰度图像f′，记位置(x,y)的像素为f′x,y，考虑一个包含f′x,y的8邻域的3×3的块，定义f′x,y的MLV为：σ(f′x,y)＝max{|f′x,y‑f′u,v||u＝x‑1,x,x+1；v＝y‑1,y,y+1}在图像中，MLV值较大的像素对锐利度估计的影响较大，通过对MLV值赋不同的权值来校正锐利度值，令

其中， 且γx,y表示在x×y大小的图像块的阶数；

将每个区域的锐利度特征定义为该区域的锐利度估计值的均值 即其中，K×P表示该区域的大小； 表示区域A中(k,p)处的像素值；

步骤3.2、估计图像的颜色特征；

对每个区域，用R,G,B三个颜色通道的像素均值来表示该区域的颜色特征，分别用表示，即：

其中 分别表示的是第i个通道对应的第j个可疑区域提取的红色特征，绿色特征以及蓝色特征。

3.根据权利要求2所述的一种基于最大稳定极值区域的图像区域复制篡改检测方法，其特征在于，所述步骤4具体为，用图像锐利度和三个颜色通道的信息作为取证特征来进行相似区域检测；

令

其中 表示该区域锐利度估计值的均值， 分别表示该区域在R,G,B三个颜色通道的像素均值，对于区域j1和区域j2，定义它们之间的相似性度量L为：其中 表示不同区域的特征向量；如果距离L比预定义的阈值w小，其中w＝4为实验测得，就将该区域定义为伪造区域。