基于盲鑒別技術的數(shù)字圖像篡改檢測研究.pdf

1、二十一世紀，隨著計算機科技的不斷發(fā)展，數(shù)字圖像的數(shù)量正在以極快的速度增長，同時圖像處理技術也取得了很大的進步。生活中經(jīng)過Photoshop等圖像處理軟件修改的偽造圖像處處可見，有些甚至涉及政治、軍事、法庭等敏感領域，給人們的生活造成了很大困擾。由此催生的數(shù)字圖像取證技術得到了人們的重視，國內外越來越多專家投入到該領域的研究中來。近些年數(shù)字圖像主動取證技術已經(jīng)比較成熟，但由于其局限性，無法被推廣使用。因此，更多的專家目前從事的是數(shù)字圖像被

2、動取證技術研究，即盲鑒別技術。
　　盲鑒別技術是本文研究的重點。本文圍繞這個主題，對盲鑒別技術目前國內外的研究現(xiàn)狀及存在的問題作了介紹分析，并給出了該技術的分類。合成篡改是生活中最常見的一種篡改手段，根據(jù)篡改區(qū)域的來源分為同幅圖像的合成篡改和不同圖像間的合成篡改。同幅圖像合成篡改又稱復制-粘貼篡改，本文在對這種篡改手段作了分析研究的基礎上提出了一種檢測效率更高的算法。
　　以往的檢測算法雖然能檢測出圖像篡改區(qū)域，但是普遍存在

3、計算量過大，效率不高的問題。針對這個問題，本文提出了一種基于改進的奇異值分解的復制-粘貼篡改檢測算法。該算法利用離散小波變化（DWT）在圖像分塊前，先提取圖像的低頻分量，縮小圖像尺寸，達到減少圖像分塊數(shù)的目的。同時，又對使用奇異值分解得到的圖像塊特征向量進行優(yōu)化，舍去尾部不重要的值，以此降低特征向量的維度。此外，在圖像塊匹配過程中，增加了利用歐式距離進行向量相似度判別的操作，以提高算法的準確性。通過大量實驗測試，表明該算法能有效的檢測出