JPEG圖像篡改檢測研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和多媒體技術(shù)的不斷發(fā)展、越來越多的圖像處理軟件如Photoshop、iPhoto、ACDSee等的廣泛使用，使得普通人和專業(yè)人士編輯、修改和存儲數(shù)碼照片變得越來越簡單。雖然對數(shù)字圖像的修改在一定程度上豐富了人們的日常生活，但是，它也帶來了許多負(fù)面影響。如果將惡意篡改的圖像運用在新聞媒體、科學(xué)發(fā)現(xiàn)或法律上，將會對政治和社會穩(wěn)定造成嚴(yán)重在后果。因此，數(shù)字圖像真?zhèn)涡澡b別技術(shù)的研究，對于確定新聞?wù)\信、維護司法公正及打擊犯罪具有十分

2、重要的政治意義。
　　 目前多數(shù)數(shù)碼相機輸出的數(shù)字圖像以及網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)拇蟛糠謭D像都是采用JPEG(JointPhotographicExpertsGroup)壓縮標(biāo)準(zhǔn)，因而偽造圖像的來源也往往是JPEG圖像。因此，針對JPEG圖像的篡改檢測研究有著非常重要的現(xiàn)實意義，而目前針對JPEG圖像的取證技術(shù)還不夠成熟，距離實用還有差距。在這種背景下，本文開展了針對JPEG圖像的篡改檢測研究，并提出了兩種有效的檢測算法:
　　 (

3、1)提出了基于JPEG量化失真的合成圖像篡改檢測盲取證算法。該算法以JPEG圖像的量化失真作為判斷圖像是否被篡改的依據(jù)。首先針對合成圖像以JPEG和非JPEG不同的存儲方式，分別估計原始量化矩陣;然后用估計的原始量化矩陣對合成圖像再壓縮，計算壓縮前后的量化失真;最后通過判斷合成圖像不同區(qū)域量化失真的大小，實現(xiàn)篡改區(qū)域的自動檢測和定位。該算法能有效地檢測JPEG和非JPEG兩種不同存儲方式的合成圖像。
　　 (2)提出了基于量化噪

4、聲的JPEG合成圖像盲取證算法。圖像在JPEG壓縮過程中會引入量化噪聲，通過分析合成圖像的篡改區(qū)域與背景區(qū)域量化噪聲的不一致性，檢測和定位合成圖像的篡改區(qū)域。算法首先用較高質(zhì)量因子對合成圖像再壓縮，計算圖像壓縮前后的量化噪聲;然后利用量化噪聲進行PCA(PrincipalComponentAnalysis)變換，分別得到圖像的第一、二和三主成分;最后對第一主成分進行二值化和形態(tài)學(xué)處理，最終實現(xiàn)篡改區(qū)域的自動檢測和定位。與經(jīng)典已有的算法相