圖像盲篡改檢測算法研究.pdf

1、近幾年，隨著數字圖像在媒體上的普及。圖像成為了人們越來越重要獲取信息的通道。但諸如華南虎事件等類似層出不窮的圖像偽造事件，引發(fā)了人們對圖像真?zhèn)涡匀绾舞b別的思考。數字圖像篡改檢測技術就是在這樣的背景下應運而生。主要是通過數字圖像處理等技術研究如何鑒別圖像是真是假的技術。
　　本文首先闡述了篡改檢測這一領域的背景和研究意義。然后較全面的介紹和比較了當前最主要的兩大檢測算法類別，即主動檢測和被動檢測各類算法的原理以及優(yōu)劣。重點介紹了被動

2、篡改檢測的相關技術。并分別針對被動篡改檢測技術兩種最重要的篡改手段，同幅圖片的復制-粘貼篡改和不同幅圖片的拼接篡改提出了兩種改進的檢測方案:
　　(1)基于HSV和SIFT的復制-粘貼篡改檢測。
　　主要針對同幅圖片的復制-粘貼篡改檢測。在研究各種復制粘貼篡改檢測算法的基礎上，針對傳統(tǒng)的SIFT算法對顏色特征的忽略，提出了提取圖像的HSV特征作為SIFT特征補充的一種檢測算法。首先利用SIFT算法求出特征點和SIFT特征向量

3、，然后利用特征點鄰域的HSV平均值提取HSV特征向量。最后將128維的SIFT特征向量和3維的HSV特征向量進行匹配，確定篡改區(qū)域。
　　(2)基于多域特征融合的拼接篡改檢測。
　　主要針對不同圖片的拼接篡改檢測。針對自然圖像在空域、DCT域、DWT域上的固有分布而提出的一種基于三域特征融合的檢測算法。在空域利用圖像的游程特性，在DCT域利用自然圖像服從的高斯模型，在DWT域利用子帶特征。設計了一種新的特征提取方案，并利用S

4、VM的分類模型對拼接圖像進行檢測。經過實驗驗證，比基于單域特征的檢測算法有更好的效果。
　　經實驗表明，本文提出的兩種檢測算法均比之前通用的檢測算法有不同程度的優(yōu)化。基于HSV和SIFT的復制-粘貼檢測，在對有相似背景的圖像方面檢測效果更高?；诙嘤蛱卣魅诤系钠唇訖z測也比基于單獨一個域特征的檢測算法有更好的效果。本文提出的兩種檢測算法，涵蓋了復制-粘貼篡改檢測和拼接篡改檢測這兩種最重要的圖像篡改方式。均能比傳統(tǒng)的檢測算法有不同程度