基于復(fù)制粘貼篡改的被動(dòng)圖像取證算法的研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像成為信息傳遞的重要載體，在新聞報(bào)道、醫(yī)療診斷、電子商務(wù)、智能交通和衛(wèi)星監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛。但是隨著數(shù)字圖象處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)圖像處理軟件功能的日益強(qiáng)大，越來越多的非專業(yè)人士可以輕易的對(duì)圖像內(nèi)容進(jìn)行篡改，使得圖像信息的完整性和真實(shí)性很難判斷。現(xiàn)如今，數(shù)字圖像取證技術(shù)尚在發(fā)展階段，許多關(guān)鍵技術(shù)正處在研究初期。同時(shí)，數(shù)字圖像篡改技術(shù)卻日益強(qiáng)大，篡改方法也在不斷發(fā)展，這無疑給數(shù)字圖像取證技術(shù)增加了難度。因此，對(duì)數(shù)字

2、圖像取證技術(shù)的研究變得尤其重要，成為目前一個(gè)熱點(diǎn)研究課題。
　　本文對(duì)數(shù)字圖像取證技術(shù)和數(shù)字圖像處理的典型篡改類型進(jìn)行了綜述。鑒于數(shù)字圖像復(fù)制粘貼篡改的特性，提出一種基于離散小波變換和奇異值分解的同幅圖像復(fù)制粘貼篡改檢測(cè)算法。算法利用離散小波變換提取圖像的低頻分量，然后對(duì)低頻分量進(jìn)行奇異值分解，獲取圖像的特征向量，通過計(jì)算字典排序后的特征向量之間的歐式距離來進(jìn)行相似性匹配檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)表明，該算法可以大大減小圖像的尺寸、特征向量的維數(shù)