數(shù)字圖像復(fù)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(gè)有利的載體,廣泛韻應(yīng)用在新聞報(bào)道、智能信息收集等網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中。隨著圖像編輯軟件的發(fā)展,用戶可以對(duì)圖像進(jìn)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(jīng)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(jī)。數(shù)字圖像盲取證能直接針對(duì)篡改圖像內(nèi)容對(duì)自然圖像進(jìn)行取證。因此,研究數(shù)字圖像的被動(dòng)盲取證技術(shù)是解決目前大量篡改圖像取證的關(guān)鍵。
　　 本文分析了

2、現(xiàn)有圖像被動(dòng)盲取證技術(shù)的原理和特點(diǎn),研究了現(xiàn)有取證技術(shù)的理論背景、實(shí)驗(yàn)環(huán)境、數(shù)學(xué)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(duì)數(shù)字圖像篡改中的復(fù)制粘貼操作作為本文的研究重點(diǎn)。
　　 本文首先針對(duì)圖像僅經(jīng)過復(fù)制粘貼篡改方式進(jìn)行檢測(cè),這種篡改方式通常是通過計(jì)算圖像的相關(guān)性來檢測(cè)取證的。本文對(duì)目前的主要相關(guān)性算法理論、思想和實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行分析,提出了基于特征像素相關(guān)性的盲取證算法,在檢測(cè)過程中,本文運(yùn)用雙樹復(fù)小波

3、變換對(duì)圖像降維,降低了算法復(fù)雜度,提高了檢測(cè)精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的篡改認(rèn)證方法能有效地對(duì)抗噪聲對(duì)認(rèn)證的影響,對(duì)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(shí)中圖像經(jīng)過復(fù)制粘貼篡改后,還有可能進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放等操作。因此本文針對(duì)復(fù)制粘貼后篡改塊經(jīng)過旋轉(zhuǎn)、縮放等操作進(jìn)行取證檢測(cè)。本文提出基于Radon和解析Fourier-Mellin變換的數(shù)字圖像盲檢測(cè)算法。文中首先介紹了幾種常見的檢測(cè)旋轉(zhuǎn)、縮放等操作的矩