版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、目前,隨著數(shù)碼相機(jī)和輕便成像設(shè)備的普及,人們?cè)谌粘I钪须S處可以看到數(shù)字圖像的蹤跡。但是隨著各種圖像編輯和處理軟件的快速發(fā)展,人們很容易利用這類軟件進(jìn)行人眼無法識(shí)別的圖像內(nèi)容的篡改和偽造。被篡改后的圖像被不合理的使用,會(huì)對(duì)個(gè)人、組織和社會(huì)造成無法估量的損失。
本文研究的內(nèi)容主要是探討數(shù)字圖像盲認(rèn)證技術(shù)中的復(fù)制粘貼篡改檢測方法。復(fù)制粘貼篡改是同幅圖像中的區(qū)域篡改技術(shù),它是指在在一幅圖像中復(fù)制某一塊特定區(qū)域,再用被復(fù)制區(qū)域去覆
2、蓋圖像中想要被隱藏的目標(biāo)。當(dāng)檢測到圖像的多塊區(qū)域的特征值相同或相似時(shí),就可以判定該圖像可能被人篡改過。圖像復(fù)制粘貼篡改是圖像盲認(rèn)證領(lǐng)域中的一個(gè)分支,圖像盲認(rèn)證是一種不需要人工進(jìn)行預(yù)處理和添加認(rèn)證信息來鑒別圖像真?zhèn)魏蛠碓吹募夹g(shù),它的應(yīng)用前景非常廣泛,現(xiàn)在正慢慢成為信息和多媒體安全領(lǐng)域新的研究熱點(diǎn)。
本篇論文首先介紹了目前已經(jīng)提出的盲認(rèn)證算法,分析現(xiàn)有復(fù)制粘貼篡改算法中所存在的未能解決的問題,然后本文以現(xiàn)有的圖像復(fù)制粘貼篡改檢
3、測算法為基礎(chǔ)、結(jié)合最新的圖像模式識(shí)別領(lǐng)域的研究成果,沿著數(shù)字圖像偽造過程遺留痕跡這條主線,分別對(duì)圖像的Tamura紋理特征、多尺度自卷積不變特征及SURF特征點(diǎn)的特性等進(jìn)行研究,并提出相應(yīng)的認(rèn)證算法,所提出的認(rèn)證算法能夠排除JPEG壓縮、加模糊、光照變化、幾何變換等圖像后處理對(duì)于復(fù)制粘貼區(qū)域檢測結(jié)果的干擾。本文研究工作及貢獻(xiàn)如下:
首先,對(duì)目前國內(nèi)外數(shù)字圖像盲認(rèn)證方法的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了研究,介紹了數(shù)字圖像認(rèn)證的兩大主要認(rèn)證方
4、法,對(duì)數(shù)字圖像盲認(rèn)證的經(jīng)典算法和理論框架進(jìn)行了總結(jié)。
其次,提出了基于圖像的Tamura紋理特征的復(fù)制粘貼篡改區(qū)域的檢測和定位算法。該算法提取每一圖像塊的Tamura紋理特征組成圖像的特征向量,然后用字典排序法對(duì)特征向量進(jìn)行排序,最后利用歐氏距離計(jì)算圖像塊的相似性,以檢測和定位被篡改的圖像區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法不但可以較精確地定位出復(fù)制和粘貼的圖像篡改區(qū)域,而且效率較其他算法較高,在一定程度上還能有效抵抗噪聲污染、有損
5、JPEG壓縮等攻擊。
隨后,提出了一種基于圖像的多尺度自卷積不變特征的復(fù)制粘貼篡改區(qū)域檢測和定位算法。該算法提取每一圖像塊的多尺度自卷積不變特征組成圖像的特征向量,然后用字典排序法對(duì)特征向量進(jìn)行排序,最后利用相關(guān)系數(shù)計(jì)算圖像塊的相似性,以檢測和定位被篡改的圖像區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能有效的檢測和定位被篡改的圖像區(qū)域,并且可以抵抗部分的旋轉(zhuǎn)攻擊、高斯噪聲攻擊和JPEG壓縮攻擊,具有時(shí)間復(fù)雜度低、魯棒性好等優(yōu)點(diǎn)。
6、 因?yàn)樵跀?shù)字圖像領(lǐng)域中,同一幅自然圖像中相互匹配的特征點(diǎn)是不存在的,根據(jù)這一特性,提出了一種基于SURF特征點(diǎn)的能夠抗幾何變換的數(shù)字圖像被動(dòng)認(rèn)證算法,用于數(shù)字圖像篡改中復(fù)制區(qū)域進(jìn)行了幾何變換篡改類型的檢測。算法首先檢測出數(shù)字圖像的SURF特征點(diǎn),然后計(jì)算出特征點(diǎn)相應(yīng)的特征向量,最后對(duì)特征向量集進(jìn)行劃分與匹配,用帶有特殊顏色的連線標(biāo)記出圖像中的匹配點(diǎn)對(duì)。假如數(shù)字圖像被惡意篡改過,圖像中將會(huì)出現(xiàn)某兩個(gè)區(qū)域的連線標(biāo)記會(huì)非常集中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 數(shù)字圖像復(fù)制粘貼篡改盲取證研究.pdf
- 數(shù)字圖像復(fù)制粘貼型篡改盲取證研究.pdf
- 數(shù)字圖像區(qū)域復(fù)制粘貼型篡改盲取證研究.pdf
- 基于SIFT數(shù)字圖像復(fù)制粘貼篡改盲檢測研究.pdf
- 數(shù)字圖像區(qū)域復(fù)制粘貼篡改操作的盲取證研究.pdf
- 數(shù)字圖像復(fù)制粘貼篡改被動(dòng)認(rèn)證技術(shù)研究.pdf
- 數(shù)字圖像復(fù)制粘貼型篡改盲取證算法研究.pdf
- 數(shù)字圖像復(fù)制粘貼篡改取證研究.pdf
- 數(shù)字圖像復(fù)制粘貼篡改被動(dòng)取證研究.pdf
- 數(shù)字圖像區(qū)域復(fù)制粘貼篡改檢測研究.pdf
- 數(shù)字圖像復(fù)制粘貼及接接的盲取證方法研究.pdf
- 數(shù)字圖像復(fù)制粘貼盲取證技術(shù)研究.pdf
- 自然圖像復(fù)制粘貼和模糊操作篡改盲取證.pdf
- 數(shù)字圖像區(qū)域復(fù)制粘貼篡改檢測算法分析與研究.pdf
- 基于同幅圖像的復(fù)制粘貼篡改的盲檢測.pdf
- 圖像復(fù)制粘貼篡改檢測技術(shù)研究
- 圖像復(fù)制粘貼篡改檢測技術(shù)研究.pdf
- 復(fù)制粘貼篡改操作的圖像被動(dòng)取證研究.pdf
- 區(qū)域復(fù)制篡改的數(shù)字圖像被動(dòng)認(rèn)證研究.pdf
- 數(shù)字圖像復(fù)制類篡改盲檢測算法.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論