数字图像内容篡改盲取证研究

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当今社会,数字图像已经广泛应用于人们的日常生活与工作中,使得人们的生活丰富多彩。然而随着功能日益强大的图像处理软件的广泛应用,人们不需要特殊的专业技术即可对数字图像进行非常逼真的篡改,且篡改和伪造的效果很难通过人眼分辨。篡改的数字图像如被用于新闻报道、法庭举证、学术研究等场合,可能会对政治和社会稳定产生重要的影响,因此迫切需要鉴别数字图像内容真实性的技术。本文针对数码相机拍摄的数字图像内容篡改盲取证进行了研究,从图像存储特征、伪造特性以及伪造后处理特性出发,对常见的JPEG图像内容篡改、图像拼接、区域复制、篡改边缘模糊四个方面分别展开研究,主要成果如下:(1)提出了基于双重压缩效应的图像原始量化步长估计方案以及相应的JPEG篡改取证方法。利用JPEG图像双重压缩对DCT系数分布产生的影响,根据两次量化步长之间的大小关系,分三种情况讨论了原始量化步长的估计方法。在此基础上,分析了双重压缩效应机理,使用周期效应概率模型,提出了一种基于双重压缩效应的JPEG图像篡改检测方法。实验结果表明了所提方法能准确估计出原始量化步长,并且能对压缩图像篡改进行很好的区域定位。(2)提出了基于小波变换与Zernike矩的篡改取证方法和基于高斯金字塔分解与Hu矩的区域复制篡改鲁棒检测方法。利用小波分解与高斯金字塔对图像进行降维;对排序特征向量,缩小块匹配搜索空间;提取低频域的Zernike矩与Hu矩特征增强算法鲁棒性;利用圆形块代替传统方形块进行匹配,克服篡改过程中旋转操作带来的像素错位问题。仿真实验表明了所提算法计算量小,能够有效地抵抗图像后处理操作。(3)提出了一种基于频域统计特性的拼接篡改取证方法。在非抽样Contourlet变换频域上分析图像高频子带特性,利用广义高斯分布模型进行参数估计与误差计算,统计子带频域矩;在DCT域上统计差分系数Markov状态转移概率,采用支持向量机对所提特征进行训练分类。实验结果验证所提方法具有很好的拼接图像鉴别能力。(4)提出了一种基于异常边缘分析的图像模糊取证方法。利用非抽样Contourlet变换对图像边缘点进行分类,从模糊前后边缘点特征差异出发,统计各类边缘点的原图特征、预测误差图特征,相位一致性特征,引入局部清晰度特征来区别离焦模糊与人工模糊。仿真实验表明了方法能够较为准确的定位出模糊篡改边界。最后,论文分析了本文研究中还存在的问题,并指出了进一步的研究方向。
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