基于邊緣檢測的合成圖像取證技術(shù)研究.pdf

1、隨著計算機及多媒體技術(shù)的快速發(fā)展和日趨完善,社會已經(jīng)進入了以數(shù)字圖像為中心的數(shù)字文化時代,然而由于Pohtoshop、ACDSee等專業(yè)數(shù)字圖像處理軟件的廣泛使用,對數(shù)字圖像的篡改也變的越來越容易,各種有意或者無意的篡改可能對社會產(chǎn)生嚴重的影響,因此需要一種新的技術(shù)來保護數(shù)字圖像的真實性。數(shù)字圖像取證技術(shù)分為主動取證技術(shù)和被動取證技術(shù)兩大類。數(shù)字圖像主動取證技術(shù)需要事先在數(shù)字圖像中嵌入水印等附加信息,因此,此方法具有很大的局限性。而數(shù)字

2、圖像被動取證技術(shù)則打破了這種局限性,被動取證技術(shù)也稱為盲取證技術(shù),是指在沒有事先向取證圖像中嵌入水印等附加信息的前提下,依據(jù)數(shù)字圖像本身的原始屬性,對圖像內(nèi)容進行原始性、真實性和完整性的認證技術(shù)。本文對數(shù)字圖像盲取證技術(shù)的研究基礎(chǔ)和發(fā)展方向進行了總結(jié),主要研究了常用數(shù)字圖像篡改技術(shù)的方法,針對其偽造技術(shù)的原理,依據(jù)圖像篡改過程中遺留下的痕跡,提出了相應的篡改定位方法,并取得了以下三個方面的技術(shù)創(chuàng)新和研究成果:
　　 第一、針對模

3、糊操作過的合成圖像,研究了模糊操作對數(shù)字圖像灰度標準差的影響。
　　 第二、基于線性尺度空間理論能很好地體現(xiàn)圖形圖像多尺度分析的思想,深入分析了線性尺度空間中尺度因子對圖像邊緣模糊化的影響,為合成圖像的篡改定位檢測提供了理論基礎(chǔ)。
　　 第三、將數(shù)字圖像邊緣檢測算子運用到數(shù)字圖像盲取證中,由于模糊操作減小了數(shù)據(jù)的對比度,增大了圖像中目標檢測的難度,降低了目標識別的精度,因此需要借助邊緣檢測算子,鎖定篡改目標的邊緣。實驗表