拼接圖像的被動認(rèn)證技術(shù)研究.pdf

1、數(shù)字圖像在信息傳播中的重要性日益突出，同時數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展也使得數(shù)字圖像很容易被篡改，從而導(dǎo)致數(shù)字圖像的內(nèi)容安全性遭受挑戰(zhàn)。數(shù)字圖像的安全認(rèn)證技術(shù)可以保證數(shù)字圖像信息的安全，是目前大力發(fā)展的一種信息安全技術(shù)。
　　在數(shù)字圖像的認(rèn)證技術(shù)中基于圖像自身信息的被動認(rèn)證技術(shù)得到了快速發(fā)展，與主動認(rèn)證技術(shù)相比它在認(rèn)證中不需要加入額外的認(rèn)證信息（如:水印、簽名等），具有很好的適用性。本文針對圖像篡改中最常用的拼接圖像的被動認(rèn)證技術(shù)進(jìn)行研

2、究，首先在分析總結(jié)前人成果的基礎(chǔ)上確立了對拼接圖像認(rèn)證的模型及系統(tǒng)解決方案，針對拼接圖像認(rèn)證模型的三個研究方向:整體特征分類、拼接內(nèi)容定位及后期處理痕跡檢測進(jìn)行研究，取得了以下成果。
　　(1)拼接圖像的特征分類:根據(jù)拼接圖像的應(yīng)用特點，從兩個方面提取圖像的特征值——從拼接圖像的像素比特平面中利用馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣，提取像素相關(guān)性的特征值;利用圖像顏色分量之間差值的高頻特性，對差值圖像進(jìn)行小波變換，把小波系數(shù)的統(tǒng)計描述特征作為特征值

3、進(jìn)行拼接圖像的檢測;然后利用這些特征值進(jìn)行拼接圖像的分類檢測，得到了良好的分類準(zhǔn)確率，同時特征值也較簡單;
　　(2)拼接內(nèi)容的定位檢測——對拼接圖像中的拼接內(nèi)容進(jìn)行定位檢測，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)拼接篡改的痕跡。在這方面論文提出了兩種定位檢測的算法:一種是利用圖像像素值和CFA插值算法的預(yù)測值之間殘差的異常分布來定位拼接內(nèi)容;另一種是利用拼接圖像拼接部分與原圖像之間的不同的噪聲分布特性進(jìn)行拼接內(nèi)容的定位檢測。兩種算法均準(zhǔn)確實現(xiàn)了拼接圖像拼接