數(shù)字圖像復制粘貼型篡改盲取證算法研究.pdf

1、圖像數(shù)據(jù)作為信息傳遞的一個有利的載體,廣泛韻應用在新聞報道、智能信息收集等網(wǎng)絡環(huán)境中。隨著圖像編輯軟件的發(fā)展,用戶可以對圖像進行圖像拼接,圖像合成,圖像效果處理等各種編輯處理,以致人的肉眼很難分辨出圖像是否經過篡改。這給新聞界、法律界和金融界帶來了很大的麻煩,引發(fā)了互聯(lián)網(wǎng)和大眾的信任危機。數(shù)字圖像盲取證能直接針對篡改圖像內容對自然圖像進行取證。因此,研究數(shù)字圖像的被動盲取證技術是解決目前大量篡改圖像取證的關鍵。
　　 本文分析了

2、現(xiàn)有圖像被動盲取證技術的原理和特點,研究了現(xiàn)有取證技術的理論背景、實驗環(huán)境、數(shù)學模型及算法,討論了數(shù)字圖像盲取證的理想模型和通用模型及意義,確定了針對數(shù)字圖像篡改中的復制粘貼操作作為本文的研究重點。
　　 本文首先針對圖像僅經過復制粘貼篡改方式進行檢測,這種篡改方式通常是通過計算圖像的相關性來檢測取證的。本文對目前的主要相關性算法理論、思想和實現(xiàn)方法進行分析,提出了基于特征像素相關性的盲取證算法,在檢測過程中,本文運用雙樹復小波

3、變換對圖像降維,降低了算法復雜度,提高了檢測精度。實驗結果表明,本文提出的篡改認證方法能有效地對抗噪聲對認證的影響,對一般的噪聲(高斯噪聲、低頻濾波)具有很好的魯棒性。
　　 由于現(xiàn)實中圖像經過復制粘貼篡改后,還有可能進行旋轉、縮放等操作。因此本文針對復制粘貼后篡改塊經過旋轉、縮放等操作進行取證檢測。本文提出基于Radon和解析Fourier-Mellin變換的數(shù)字圖像盲檢測算法。文中首先介紹了幾種常見的檢測旋轉、縮放等操作的矩