基于盲鑒別技術(shù)的數(shù)字圖像篡改檢測(cè)研究.pdf

1、二十一世紀(jì)，隨著計(jì)算機(jī)科技的不斷發(fā)展，數(shù)字圖像的數(shù)量正在以極快的速度增長(zhǎng)，同時(shí)圖像處理技術(shù)也取得了很大的進(jìn)步。生活中經(jīng)過(guò)Photoshop等圖像處理軟件修改的偽造圖像處處可見(jiàn)，有些甚至涉及政治、軍事、法庭等敏感領(lǐng)域，給人們的生活造成了很大困擾。由此催生的數(shù)字圖像取證技術(shù)得到了人們的重視，國(guó)內(nèi)外越來(lái)越多專家投入到該領(lǐng)域的研究中來(lái)。近些年數(shù)字圖像主動(dòng)取證技術(shù)已經(jīng)比較成熟，但由于其局限性，無(wú)法被推廣使用。因此，更多的專家目前從事的是數(shù)字圖像被

2、動(dòng)取證技術(shù)研究，即盲鑒別技術(shù)。
　　盲鑒別技術(shù)是本文研究的重點(diǎn)。本文圍繞這個(gè)主題，對(duì)盲鑒別技術(shù)目前國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題作了介紹分析，并給出了該技術(shù)的分類。合成篡改是生活中最常見(jiàn)的一種篡改手段，根據(jù)篡改區(qū)域的來(lái)源分為同幅圖像的合成篡改和不同圖像間的合成篡改。同幅圖像合成篡改又稱復(fù)制-粘貼篡改，本文在對(duì)這種篡改手段作了分析研究的基礎(chǔ)上提出了一種檢測(cè)效率更高的算法。
　　以往的檢測(cè)算法雖然能檢測(cè)出圖像篡改區(qū)域，但是普遍存在

3、計(jì)算量過(guò)大，效率不高的問(wèn)題。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，本文提出了一種基于改進(jìn)的奇異值分解的復(fù)制-粘貼篡改檢測(cè)算法。該算法利用離散小波變化（DWT）在圖像分塊前，先提取圖像的低頻分量，縮小圖像尺寸，達(dá)到減少圖像分塊數(shù)的目的。同時(shí)，又對(duì)使用奇異值分解得到的圖像塊特征向量進(jìn)行優(yōu)化，舍去尾部不重要的值，以此降低特征向量的維度。此外，在圖像塊匹配過(guò)程中，增加了利用歐式距離進(jìn)行向量相似度判別的操作，以提高算法的準(zhǔn)確性。通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)測(cè)試，表明該算法能有效的檢測(cè)出