基于重采樣和噪聲檢測(cè)的圖像被動(dòng)取證算法的研究.pdf

1、隨著數(shù)碼設(shè)備的普及和Adobe Photoshop，ACD-See等具有強(qiáng)大功能的圖像處理軟件的廣泛應(yīng)用，將數(shù)字圖像進(jìn)行變換、更改變得愈發(fā)容易，而對(duì)于通過不正當(dāng)?shù)氖侄未鄹倪^的圖像也愈發(fā)難以分辨其真?zhèn)巍＿@些被惡意篡改和偽造的數(shù)字贗品可能直接威脅到國(guó)家的安全和社會(huì)的穩(wěn)定。因此，針對(duì)數(shù)字圖像篡改的數(shù)字圖像取證技術(shù)的研究具有重要意義，其已經(jīng)成為近幾年來圖像信息領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。
　　 圖像被動(dòng)取證技術(shù)是一種基于圖像本身的統(tǒng)計(jì)特征來鑒別

2、圖像真?zhèn)蔚谋粍?dòng)取證技術(shù)，其中針對(duì)圖像篡改操作的檢測(cè)是最常見的一種被動(dòng)取證方式，本文從圖像篡改可能引起的重采樣周期性和噪聲差異兩方面進(jìn)行研究，論文的主要工作如下：
　　 1．在對(duì)具有代表性的重采樣操作檢測(cè)的EM算法的實(shí)現(xiàn)和分析基礎(chǔ)上，加入了對(duì)先驗(yàn)概率的迭代，用圖像的原始分布替換了原有算法中所假設(shè)的均勻分布，使得整體算法更為合理，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)的EM算法在重采樣檢測(cè)上具有很好的魯棒性。
　　 2．針對(duì)JPEG有損壓縮對(duì)重采

3、樣檢測(cè)算法所造成的嚴(yán)重影響，我們構(gòu)造了一種JPEG檢測(cè)模板，以區(qū)分重采樣操作和JPEG壓縮操作，改進(jìn)后的算法得到了很好的檢測(cè)結(jié)果，進(jìn)一步增強(qiáng)了原有算法的抗干擾性。
　　 3．對(duì)局部的重采樣操作采用了的三種檢測(cè)方案，通過實(shí)驗(yàn)分別對(duì)三種方法進(jìn)行了分析和總結(jié)，為該算法在實(shí)際應(yīng)用中提供了一定的理論支持。
　　 4．在利用圖像背景噪聲的取證研究中，我們提出一種改進(jìn)的基于信噪比估計(jì)的檢測(cè)算法。首先將篡改圖像進(jìn)行重疊分塊，使用信噪比估

4、計(jì)的方法估算出每一分塊區(qū)域的局部噪聲方差，存在較大差異的區(qū)域很可能經(jīng)過了篡改。在原有算法中，將原始圖像峰值作為已知量直接參與計(jì)算，而該假設(shè)在實(shí)際應(yīng)用中幾乎無法實(shí)現(xiàn)，此缺陷嚴(yán)重影響了算法在實(shí)際取證中的可行性。因此我們針對(duì)該問題提出了兩種解決方案，使得改進(jìn)后的算法具有實(shí)用性。第一種方法是先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)判處理，找到一塊可以被確定為沒有經(jīng)過篡改的原始區(qū)域，用該區(qū)域的峰值作為原始圖像的全局峰值；第二種方法是在去除待檢測(cè)圖像的噪聲之后，計(jì)算出圖像的