数字图像复制粘贴篡改的被动取证技术研究

论文摘要

数字图像取证作为图像分析领域的重要分支,一直以来受到国内外学者的广泛关注,尤其是在近几年,这种情况的出现一方面主要是因为数字图像广泛作为一种官方文档传播已成为不争的事实,另一方面由于数码时代的到来,人们篡改一幅图像的成本非常低,而且依靠现有的检测系统很难判断图像是否经过了篡改,眼见为实的观念被颠覆。图像内容安全的问题日益突出。本文先概括性地介绍了近年来数字图像盲取证所采用的方法,并将检测方法大致分为了两类：图像的来源取证与图像内容篡改取证。在此基础上重点介绍了图像的复制粘贴的篡改取证,本文将复制粘贴篡改取证分为了同幅图像的复制粘贴篡改取证与异幅图像的复制粘贴取证,而前者是本文研究的重点。与以往的同幅图像的复制粘贴篡改取证方法相比,本文具有以下几个方面的优点：本文提出的新思路之一是针对传统检测算法对具有旋转缩放等几何变换的复制粘贴适用范围有限的情况,提出了图像的圆形分解结构,其本身是一种具有旋转不变性的结构,通过直接在空域中提取图像的颜色特征信息,并采用小波分解模型降低图像尺寸达到缩小图像块匹配空间。从检测效果与时间上都有了较明显的提高。新思路之二是提出了基于奇异值分解与径向矩的旋转参数的估计图像复制粘贴篡改检测方法,该方法根据奇异值分解的几何变换的稳定性,抽取图像图像块的特征组成特征向量图像块,采用圆形结构将图像分解为重叠的圆形图像块,根据图像块与包含该图像块的篡改区域具有相同的旋转角度,利用径向矩对图像的块的旋转角度进行估计,即根据旋转角度的累计效应,而后在利用主旋转角度替代主向量转移,去除误匹配的图像块。新思路之三是尝试性地将测地几何活动轮廓模型引入图像的盲检测中,用其确定图像的可疑区域,通过七阶几何不变矩提取每一块可疑区域的特征向量,利用相似性度量函数确定图像的篡改区域。本文最后通过一种简单的检测方法在不需要精确估计图像的量化矩阵的情况下,直接利用标准量化矩阵去计算合成图像中是否存在不同的量化因子。寻找区分合成图像与自然图像中量化失真的统计差异特性,对异幅图像的复制粘贴具有较明显的检测效果。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文研究内容及章节安排
• 1.3.1 论文的研究内容
• 1.3.2 论文的结构安排
• 第二章 数字图像复制粘贴盲取证的基本理论框架
• 2.1 数字图像的复制粘贴取证技术研究
• 2.1.1 无几何变换的复制粘贴数学模型
• 2.1.2 具有几何变换的复制粘贴数学模型
• 2.2 本章小结
• 第三章 基于RGB颜色特征与小波变换的图像盲取证
• 3.1 离散小波分解
• 3.2 颜色特征提取
• 3.3 去除误匹配块
• 3.3.1 主向量转移法
• 3.3.2 面积约束与比例限定法
• 3.4 阈值选择
• 3.4.1 相似块判定
• 3.4.2 比例约束阈值
• 3.5 实验检测
• 3.6 鲁棒性分析与测试
• 3.6.1 抗加性高斯白噪声情形
• 3.6.2 抗JPEG压缩情形
• 3.7 本章小结
• 第四章 奇异值分解与径向矩参数估计的图像盲取证
• 4.1 高斯金字塔分解模型
• 4.2 奇异值分解
• 4.3 径向矩参数估计
• 4.4 特征提取
• 4.5 实验结果与分析
• 4.5.1 主旋转角度估计法
• 4.5.4 算法比较
• 4.6 本章小结
• 第五章 几何活动轮廓模型与几何不变矩在图像盲取证中的应用
• 5.1 图像分割
• 5.2 几何活动轮廓模型
• 5.2.1 曲线演化理论
• 5.2.2 水平集方法
• 5.2.3 测地几何轮廓模型
• 5.3 几何不变矩
• 5.3.1 平移不变性
• 5.3.2 尺度不变性
• 5.3.3 旋转不变性
• 5.4 相似性测度
• 5.5 实验检测
• 5.6 本章小结
• 第六章 基于量化失真不一致性的图像合成检测
• 6.1 JPEG图像伪造过程
• 6.2 图像压缩因子估计
• 6.2.1 二次压缩因子估计
• 6.2.2 初次压缩因子估计
• 6.3 算法描述
• 6.4 区分自然图像与合成图像
• 6.4.1 量化失真的总体性分析
• 6.4.2 量化失真的统计对称性分析
• 6.5 实验检测结果
• 6.6 本章小结
• 总结
• 本文工作总结
• 下一步工作
• 参考文献
• 个人简历
• 攻读硕士期间发表论文