数学形态学在图像模糊操作取证中的研究及实现

论文摘要

数字信息化时代飞速发展,数码产品以及强大的数字图像处理软件的深入应用,一些另有企图的人通过高清数码相机结合图像处理软件进行伪造、篡改来谋取自己的利益,达到不可告人的目的,所以鉴别图像真伪的技术手段就是很重要更迫切,来打击犯罪、维护公共秩序,还社会一个公平的环境。目前在数字图像真伪检测,真实性取证方面有两大研究方向,第一个是比较常用而且已经很成熟的基于数字水印的主动式数字图像取证技术,它对真实性和完整性的认证检测是通过图像中嵌入的附加信息,不过存在的问题就是普遍应用性差,第二个检测的方法是数字图像盲取证技术,以后将会成为多媒体安全领域的研究热点,因为它具有新的鉴别分析方法,是直接依据图像本身的信息来鉴别其内容的真假,但是取证技术不够成熟。本文首先介绍了数字图像盲取证的研究背景和意义及目前的研究机构,分析了自然图像的生成和各种篡改方式,重点研究数字图像复制、拼接后期处理中常用的模糊操作伪造手段。由于目前对于简单拼接的合成图像方便取证,但是进行过润饰后的拼接图像却无法处理。本文通过深入研究分析图像的边缘特性和人工模糊操作的特点,针对数字伪造合成后期处理中最常用的模糊操作,先使用同态滤波增强人工模糊操作后的模糊边界,去除自然模糊的干扰,然后再使用形态学运算定位图像模糊拼接边缘,从而检测出图像的伪造篡改区域。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 1 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 国内外研究机构和现状
• 1.3 数字图像取证技术介绍
• 1.3.1 数字图像主动取证技术概述
• 1.3.2 数字图像被动取证技术概述
• 1.4 本文的主要研究内容和结构安排
• 2 模糊操作及取证技术简介
• 2.1 自然图像生成过程
• 2.2 自然图像的篡改方式
• 2.3 模糊操作
• 2.3.1 模糊操作简述
• 2.3.2 图像的离焦模糊和人工模糊操作
• 2.3.3 人工模糊操作的原理
• 2.4 图像模糊操作取证方法综述
• 2.4.1 利用异常色调率检测模糊操作
• 2.4.2 利用非抽样Contourlet 变换检测模糊操作
• 2.5 本章小结
• 3 数学形态学和同态滤波的基本理论
• 3.1 数学形态学概述
• 3.1.1 二值形态学
• 3.1.2 结构元素
• 3.1.3 腐蚀运算和膨胀运算
• 3.1.4 开运算和闭运算
• 3.1.5 形态学边缘检测算子
• 3.2 同态滤波概述
• 3.2.1 同态学和同态系统
• 3.2.2 照度-反射模型
• 3.2.3 同态滤波算法
• 3.2.4 同态滤波函数
• 3.3 本章小结
• 4 基于数学形态学的模糊操作取证研究
• 4.1 算法思想
• 4.2 算法步骤
• 4.2.1 使用同态滤波放大人工模糊边界
• 4.2.2 利用数学形态学提取模糊边缘
• 4.3 实验结果与分析
• 4.4 本章小结
• 5 总结与展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 工作展望
• 参考文献
• 附录
• 致谢