復(fù)制粘貼篡改操作的圖像被動(dòng)取證研究.pdf

1、隨著圖像采集設(shè)備以及各種編輯工具的普及，用戶可以輕松地對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行篡改偽造，傳統(tǒng)的“眼見為實(shí)”的觀念正在被顛覆。為此，迫切需要行之有效的技術(shù)手段對(duì)數(shù)字圖像的真實(shí)性進(jìn)行鑒定。不同于數(shù)字水印或數(shù)字簽名等主動(dòng)取證技術(shù)，圖像盲取證技術(shù)不需要預(yù)先嵌入信息，而是直接利用圖像本身的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行真?zhèn)闻袆e和篡改定位。復(fù)制-粘貼操作是最常見的一種圖像篡改手段，并可能進(jìn)行某些后處理操作，包括JPEG壓縮、噪聲添加、模糊處理等，以改變圖像內(nèi)容，迷惑信息接收者

2、。特別地，復(fù)制區(qū)域往往經(jīng)過(guò)了幾何變換（旋轉(zhuǎn)、縮放等）。因此，復(fù)制粘貼篡改的圖像被動(dòng)取證，既面臨巨大的技術(shù)挑戰(zhàn)，又具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用價(jià)值。本文針對(duì)復(fù)制-粘貼圖像篡改操作，研究相應(yīng)的被動(dòng)取證技術(shù)。論文主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　首先，針對(duì)現(xiàn)有的篡改取證方法不能適應(yīng)后處理操作的問(wèn)題，提出了一種基于LBP特征的圖像復(fù)制-粘貼篡改取證算法。首先，將待測(cè)圖像進(jìn)行灰度變換并劃分為成固定大小的塊;其次，利用旋轉(zhuǎn)不變的均勻局部二進(jìn)制模式LBPriu

3、2P,R算子提取圖像塊特征。該算子不僅對(duì)旋轉(zhuǎn)操作具有很好的魯棒性，且得到的特征向量維數(shù)也遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)的DCT系數(shù)特征的維數(shù)，有助于顯著減少檢測(cè)時(shí)間;再次，對(duì)特征向量進(jìn)行字典排序，采用歐式距離度量特征向量之間的相似性，并利用轉(zhuǎn)移向量計(jì)數(shù)器尋找主轉(zhuǎn)移向量，減少誤匹配;最后，利用形態(tài)學(xué)運(yùn)算填充標(biāo)記區(qū)域的孔洞并刪除孤立的小區(qū)域，定位最終的篡改區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法不僅在JPEG壓縮、噪聲污染、模糊、旋轉(zhuǎn)翻轉(zhuǎn)等篡改操作下取得了良好的檢測(cè)效果，而

4、且能夠檢測(cè)出多個(gè)復(fù)制粘貼篡改區(qū)域。
　　其次，提出了一種改進(jìn)的基于SIFT關(guān)鍵點(diǎn)的復(fù)制-粘貼篡改檢測(cè)算法。首先，提取圖像的SIFT關(guān)鍵點(diǎn)，并進(jìn)行ng2NN特征匹配，即對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)集合進(jìn)行遞歸分半處理，在每一對(duì)分半組合中進(jìn)行g(shù)2NN特征匹配;其次，將匹配對(duì)進(jìn)行匹配向量方向投票實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵點(diǎn)的分類，并根據(jù)分類結(jié)果采用RANSAC算法求出復(fù)制塊與粘貼塊之間的仿射變換模型;最后，采用ZNCC(Zero-mean normalized crossc