圖像克隆拼接篡改盲取證技術(shù)研究.pdf

1、當前，數(shù)字圖像的修改變得更易操作，效果更為逼真，能“以假亂真”的圖像也隨之出現(xiàn)，擾亂社會秩序。鑒于此，能夠辨別圖像真?zhèn)蔚臄?shù)字圖像取證技術(shù)成為當前刑偵、安全、宣傳、知識產(chǎn)權(quán)保護領(lǐng)域中的研究熱點。本文對現(xiàn)有圖像篡改盲取證方法進行分析，著重就圖像克隆和圖像拼接兩大方面的盲取證技術(shù)展開研究，并對其若干方向提出了改進方案。主要研究內(nèi)容與研究成果如下:
　　(1)針對當前基于圖像分塊技術(shù)的克隆圖像篡改盲取證方法的運算時間長、效率低的情況，提出

2、了一種基于離散小波變換（DWT)及快速沃爾什-哈達瑪變換(FastWalsh-HadamardTransform，簡稱FWHT)的克隆圖像盲取證方法。該算法屬于一種圖像塊匹配算法，首先對待取證圖像進行離散小波分解，提取出圖像低頻分量。由于低頻分量保留了絕大部分的圖像主要信息，因此對經(jīng)過DWT分解的圖像進行檢測對其準確率影響不大;然后對圖像進行分塊，并使用快速沃爾什-哈達瑪變換代替比較常用的離散余弦變換(DCT)進行圖像塊特征提取。由于W

3、HT較DCT快，因此該算法可以在不降低檢測準確率的情況下提高算法的檢測速度。此外，由于克隆區(qū)域中的圖像塊一般具有相同的平移距離，本文提出了一種多級跳躍匹配算法(MHJ)，通過跳過一些“不需要檢測的匹配塊”以提高圖像塊匹配效率。實驗結(jié)果表明，該取證方法的運算時間僅為Fridrich等人取證方法的1/7，而在檢測準確率方面則與之差別不大。
　　(2)提出了一種基于加速魯棒性特征的克隆圖像篡改盲取證方法。基于圖像塊的取證方法有一個比較大

4、的缺陷，就是無法檢測出經(jīng)過了大幅度旋轉(zhuǎn)、模糊、縮放等操作的克隆圖像。局部特征與全局特征相比在圖像識別，克隆檢測等方面具有較好的效果?；诖耍疚牟捎眉铀亵敯粜蕴卣鳎⊿URF）技術(shù)，首先提取出具有幾何不變性的特征點，并使用Kd樹技術(shù)快速匹配提取出來的特征值;然后采用分層聚類技術(shù)把匹配結(jié)果分成多個簇，當出現(xiàn)多于一個簇類時，即可以認定圖像中出現(xiàn)克隆篡改。該取證方法不僅能檢測出篡改操作，還能估算出匹配的特征點之間的變換參數(shù)，即克隆的區(qū)域經(jīng)過了何

5、種幾何變化以及其變換參數(shù)。實驗結(jié)果表明，該取證方法能夠抵御旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、縮放、模糊、亮度值修改等多種攻擊。
　　(3)針對日益猖獗的拼接篡改圖片，提出了一種利用陰影半陰區(qū)特性的拼接圖像篡改盲取證方法。在進行圖像拼接篡改的時候，如果原圖像存在陰影，那么為了保持逼真，篡改者一般會偽造陰影。陰影的半影區(qū)是由于光線被遮擋物部分遮擋而產(chǎn)生。由于半影區(qū)的剖面圖不遵循一個特定的模型，因此更難以偽造?；诖耍疚奶岢隽艘环N基于半影區(qū)不一致性的拼接圖

6、像盲取證方法。首先分析了圖像陰影組成及光源、遮擋物及投影面之間的相互關(guān)系，然后根據(jù)半影區(qū)的特性建立了一個簡單但實用的半影區(qū)寬度模型，利用線性擬合的方法得到半影區(qū)寬度增長率(GrowthRateofthePenumbraWidth，簡稱GRPW)，最后通過比較不同陰影間的GRPW值鑒別并定位偽造的陰影。
　　(4)鑒于當前基于陰影不一致性的盲取證方法存在準確率與魯棒性不高的問題，提出了一種改進的基于陰影模型的拼接圖像盲取證方法。首先

7、分析了各種經(jīng)典的陰影模型，并在經(jīng)典模型基礎上建立了一種適用于拼接篡改取證的陰影模型。隨后利用圖像的色彩特征不變量對光照不敏感的特點，實現(xiàn)了對圖像陰影自動提取和定位的功能。通過能量最小化方法和干擾點去除技術(shù)得到魯棒性較高的陰影比例因子。最后結(jié)合使用陰影比例因子和半影區(qū)寬度增長率特性(GRPW)對拼接篡改圖像進行盲取證。實驗結(jié)果表明本拼接取證方法較其他類似方法的準確率有較大的提高。
　　本研究將為數(shù)字圖像篡改盲取證提供新方法和關(guān)鍵技術(shù)