數(shù)字圖像同源性鑒別技術研究.pdf

1、隨著數(shù)字時代的到來，應接不暇的多媒體傳播方式極大地豐富了當今的物理世界和人們的現(xiàn)實生活。數(shù)字圖像以其可視性強、存儲空間小、易編輯修改等特點得到了極為廣泛的應用。隨著互聯(lián)網技術的蓬勃發(fā)展，數(shù)字圖像所造成的沖擊力和轟動效應遠遠高于傳統(tǒng)的文字媒介，“無圖無真相”已經成為了當今時代人們獲取信息方式的一個縮影。數(shù)字圖像編輯和處理軟件的層出不窮在給人們帶來便利的同時，也大大降低了數(shù)字圖像的可信度。因此，判斷數(shù)字圖像的原始性、驗證其真實性以及檢測其完

2、整性已經成為了當下亟需解決的問題。
　　本文在數(shù)字圖像被動取證系統(tǒng)的基礎上，提出基于數(shù)字圖像同源性鑒別技術的取證框架?；谕葱澡b別算法的思想是通過對同圖的自同源性鑒別和多圖的互同源性鑒別分別達到圖像篡改檢測定位以及來源取證的目的。本文從數(shù)字圖像成像的過程入手，分析了成像過程中引入的特征，提出采用模式噪聲特征可以作為數(shù)字圖像同源性鑒別的唯一標識性特征。針對互同源性鑒別和自同源性鑒別兩個方面，分別提出了基于模式噪聲特征的來源取證和篡

3、改取證兩類算法。本文所做的主要工作以及得出的研究成果如下:
　　(1)提出了一種基于曲線圖的快速非監(jiān)督式來源分類算法
　　在數(shù)字圖像來源取證方面，本文首先分析了現(xiàn)有來源取證算法的局限性，指出現(xiàn)有的算法大多需要先驗知識進行訓練，這給取證造成了極大的不便。針對此問題，提出了一種無需任何先驗知識的來源取證算法，該算法是基于曲線圖理論的快速非監(jiān)督分類方法。該算法采用譜聚類原理對圖像集的親和矩陣進行聚類，得到對來源分類的結果。在實驗中

4、發(fā)現(xiàn)了該方法存在一定的不穩(wěn)定性，因此采用基于輪廓系數(shù)提取最優(yōu)解的方法對其進行了改進，使其在穩(wěn)定性和準確度上都有了提高。最后，進行了對比實驗，實驗證實該算法的平均準確率達到了97％。
　　(2)提出了一種基于模式噪聲的篡改檢測定位算法
　　在數(shù)字圖像篡改檢測定位方面，提出利用模式噪聲進行篡改檢測存在的兩個問題:一是在圖像塊較小時如何提高相關性度量，二是在檢測圖像塊大小的選擇上所存在的矛盾如何解決。為解決以上兩個問題，提出了采用