基于圖像背景噪聲特性的數(shù)字圖像盲取證研究.pdf

1、在過去的幾十年，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)及相關(guān)多媒體技術(shù)的迅速發(fā)展及普及以及各類功能強(qiáng)大的數(shù)字圖像處理軟件的開發(fā)及應(yīng)用，圖像處理技術(shù)都已經(jīng)蔓延到各個(gè)領(lǐng)域，使得制造出逼真的偽造圖像變得輕而易舉。那些人肉眼很難分辨出的篡改圖像，給新聞?wù)\信、國家政治、司法公正、科學(xué)求實(shí)等方面都帶來了很大的麻煩，引發(fā)了互聯(lián)網(wǎng)和整個(gè)社會(huì)的信任危機(jī)，所以檢測(cè)圖像篡改已經(jīng)成為一個(gè)非常嚴(yán)峻的問題。
　　本文首先分析了現(xiàn)有的數(shù)字圖像盲取證技術(shù)的原理、特點(diǎn)、數(shù)學(xué)模型及算法，而

2、后著重研究了數(shù)字圖像背景噪聲的特性。數(shù)字圖像都包含有一部分來自成像過程或者數(shù)字壓縮的背景噪聲，如果兩幅不同背景噪聲的圖像被拼接在一起，則圖像篡改區(qū)域和其他區(qū)域的噪聲特性會(huì)有差異。本文在對(duì)數(shù)字圖像的背景噪聲進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，提出了兩種檢測(cè)篡改圖像的盲估計(jì)算法。
　　其中一種是基于估計(jì)信道信噪比的高階統(tǒng)計(jì)量法，通過對(duì)圖像進(jìn)行分塊計(jì)算每塊的噪聲方差，從而檢測(cè)圖像篡改部分。此算法通過二次加噪的方法解決了高階統(tǒng)計(jì)量法中必須已知原始信號(hào)的問題

3、，實(shí)現(xiàn)了待檢測(cè)圖像噪聲的盲估計(jì)。
　　另一種方法是基于圖像小波域的熵值與其噪聲方差的相關(guān)關(guān)系實(shí)現(xiàn)對(duì)噪聲方差的估計(jì)。主要原理是利用了小波變換后圖像信號(hào)的熵值將大幅度降低而高斯噪聲熵值卻保持不變的特性以及噪聲熵值與方差所呈現(xiàn)的近似對(duì)數(shù)變化關(guān)系的規(guī)律，并從數(shù)學(xué)角度定量地分析推導(dǎo)了這種變化規(guī)律，從而利用這種規(guī)律通過計(jì)算含噪圖像小波域的熵值以實(shí)現(xiàn)對(duì)高斯噪聲方差的盲估計(jì)，最終定位識(shí)別出噪聲異常的區(qū)域?yàn)榇鄹膮^(qū)域。
　　之后，本文對(duì)提出的兩