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随着数字图像采集设备的日益普及,数字图像成为人类生活不可分割的一部分,它们是新闻报道、法庭证据等场合的主要依据,保证图像的真实性非常重要。而随着数字图像编辑工具的大量出现,对数字图像的修改变得越来越简单化。为此,研究行之有效的技术手段对数字图像的真实性进行鉴定是很有必要的。本文介绍了现有的数字图像取证领域的主动检测技术和被动检测技术的原理,然后重点分析了复制粘贴篡改检测相关技术。针对数字图像复制粘贴篡改,本文总结了现有检测算法的特点及适用场景,并结合颜色信息提出了两种复制粘贴篡改检测算法。首先,针对彩色图像复制粘贴篡改检测中误匹配的问题,本文提出了基于尺度不变ORB算法(oFast and rBRIEF Alogorithm)和YIQ(NTSC luminance(Y)and chrominance(I and Q)color components)颜色特征的图像复制粘贴篡改检测方法。通过在高斯尺度空间上提取ORB特征,并增加了YIQ彩色信息特征,不仅使ORB算法增加了对于尺度变化的鲁棒性,更能够有效消除由于颜色信息不一致产生的误匹配问题。通过在CASIA数字图像复制粘贴篡改检测数据库上的对比实验结果表明,该算法具有较低的误匹配率,且计算复杂度较低,并且对于模糊、噪声添加和JPEG压缩等后处理操作具有较强的鲁棒性。其次,针对现有检测算法采用的颜色特征对于彩色图像内容描述不全面,且匹配时间过高等问题,研究了运用SURF(Speeded Up Robust Features)检测器和量化颜色特征的数字图像盲鉴别算法。该算法在特征提取过程中采用HSV(Hue,Saturation,Value)量化全局颜色直方图和SURF检测器结合,形成全面描述彩色图像内容的混合特征,并在特征匹配阶段采用K-Means和KNN方法结合提高匹配效率。实验结果显示,在CASIA 1.0和FAU彩色图像测试库上,该算法有效地检测和定位了彩色图像复制粘贴篡改,并且能够检测出图像的多区域篡改和多重攻击篡改。对比实验数据结果说明,该算法对于彩色图像复制粘贴篡改检测正确率较高,且匹配时间较有优势。最后,对本文工作进行总结,并根据现有的研究情况及目前数字图像取证方法的主要局限性,指出这个领域的一些可能的研究方向或重点。