基于關(guān)鍵點和扇形均值的拷貝粘貼圖像取證算法研究.pdf

1、人類對信息的需求快速增長，作為信息載體的數(shù)字圖像已廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，圖像編輯軟件可以輕而易舉地篡改圖像，而且人眼無法直接分辨真假。如果篡改后的圖像被用于法庭審判和醫(yī)療事業(yè)等正式的場合，毫無疑問會引起各種信任問題。因此，數(shù)字圖像真實性應(yīng)該受到保護，目前，鑒別圖像真實性的技術(shù)已成為國內(nèi)外關(guān)注的一個課題。本文主要研究內(nèi)容是基于關(guān)鍵點和分塊匹配的圖像盲取證技術(shù)。
　　本文首先對數(shù)字圖像取證技術(shù)的研究現(xiàn)狀進行分析。然后對基于分塊匹配和基于

2、關(guān)鍵點的拷貝粘貼篡改圖像檢測算法進行分析研究，并總結(jié)了現(xiàn)有算法的優(yōu)缺點。
　　通過對基于Harris角點和階梯扇形統(tǒng)計信息的拷貝粘貼檢測算法進行仿真，并對目標移除和目標添加篡改方式下的圖像進行檢測和分析，發(fā)現(xiàn)該算法存在三點不足:不能抵抗平滑區(qū)域的篡改攻擊;不能抵抗較小面積區(qū)域的篡改攻擊;不能檢測出目標粘貼多次的篡改。本文首先討論影響Harris角點提取的因素，然后分析扇形的半徑對算法檢測性能的影響，進而設(shè)計一種基于Harris角點

3、和扇形均值的拷貝粘貼圖像檢測算法，該算法通過改變角點響應(yīng)函數(shù)和降低對比閾值來使平滑區(qū)域提取到足夠的角點，進而提高對平滑篡改區(qū)域的檢測性能;通過選擇適當?shù)纳刃伟霃教岣邔π∶娣e篡改的檢測率，利用G2NN進行特征向量匹配，提高算法對多重目標粘貼篡改的檢測性能。最后通過RANSAC算法來降低誤檢。仿真實驗表明，改進后的算法能檢測平滑區(qū)域篡改和小面積區(qū)域篡改，同時能抵抗目標多次粘貼篡改的攻擊，然而該算法抗尺度縮放性不強。
　　為了增強這類算

4、法的抗尺度縮放性，同時降低對自相似真實區(qū)域的誤檢，本文設(shè)計了一種基于SIFT關(guān)鍵點和扇形均值的取證算法。該算法先提取圖像的SIFT關(guān)鍵點，然后用扇形均值形成的特征向量來描述每個以SIFT關(guān)鍵點為中心的小圓形區(qū)域，并利用G2NN算法進行特征匹配，最后通過聚類區(qū)分不同的克隆區(qū)域，再利用RANSAC算法和ZNCC算法來降低誤檢，最終精確定位篡改區(qū)域。仿真結(jié)果表明，該算法能抵抗一定的尺度縮放攻擊，且能準確定位并標記出篡改區(qū)域。
　　最后，