數(shù)字圖像的盲被動(dòng)檢測(cè)算法研究.pdf

1、近年來(lái)，數(shù)字圖像真實(shí)性的檢測(cè)和判定已經(jīng)逐漸成為圖像自動(dòng)化處理領(lǐng)域的一個(gè)重要分支。它非常廣泛地應(yīng)用于現(xiàn)代社會(huì)生活的各個(gè)方面，如司法取證，商標(biāo)防偽，醫(yī)學(xué)圖像檢測(cè)等。數(shù)字圖像的真?zhèn)涡詸z測(cè)算法研究分為主動(dòng)檢測(cè)和盲被動(dòng)檢測(cè)兩個(gè)途徑。主動(dòng)檢測(cè)算法是在數(shù)字圖像中預(yù)先置入識(shí)別信息，在檢測(cè)時(shí)通過檢驗(yàn)識(shí)別信息來(lái)區(qū)分圖像的真?zhèn)?。而盲被?dòng)檢測(cè)算法不預(yù)先在圖像中置入識(shí)別身份的特征，僅僅通過圖像本身自有的各種特征信息進(jìn)行檢測(cè)與識(shí)別真?zhèn)?。由于不用提前置入識(shí)別信息，被

2、動(dòng)檢測(cè)算法有更為廣泛的應(yīng)用，此方向的研究逐漸成為數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)。
　　本文以數(shù)字圖像的盲被動(dòng)檢測(cè)算法的研究為重點(diǎn)，詳細(xì)介紹此算法研究的背景及現(xiàn)實(shí)意義，國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和算法碰到的難點(diǎn)。主要工作與研究成果如下：
　　1）介紹了基于圖像自身特征進(jìn)行檢測(cè)的一些常用算法，其中重點(diǎn)介紹最常見的檢測(cè)算法—基于圖像塊匹配的算法。以及以此算法為核心衍生出很多不同的檢測(cè)方法：窮舉搜索法，基于模糊不變矩匹配，基于奇異值分解匹配，基于主

3、成分分析匹配等。在此基礎(chǔ)上，在算法中增加了轉(zhuǎn)移向量統(tǒng)計(jì)模塊，可以進(jìn)一步定位篡改區(qū)域。
　　2）介紹了針對(duì)最常見到的JPEG格式圖像進(jìn)行被動(dòng)檢測(cè)的算法。詳細(xì)論述JPEG格式圖像的生成過程并討論對(duì)此類格式圖像進(jìn)行被動(dòng)檢測(cè)算法的特殊性。介紹了針對(duì)JPEG格式圖像的三種檢測(cè)算法：基于BAG（Block Artifact Grid)錯(cuò)置而誤匹配的檢測(cè)算法，基于背景噪聲不一致的估計(jì)量化表檢測(cè)算法，基于雙壓縮周期性檢測(cè)算法。
　　3）比較

4、了三種檢測(cè)算法，分析其優(yōu)劣后，得出了結(jié)論：基于BAG錯(cuò)置被動(dòng)檢測(cè)算法更具有優(yōu)勢(shì)，有很多優(yōu)良的特性。但是也具有一個(gè)重大的缺陷——檢測(cè)結(jié)果常常會(huì)有比較多的錯(cuò)誤，把圖像的原始真實(shí)的區(qū)域定位成圖像的偽造區(qū)域。尤其是在JPEG圖像質(zhì)量較高或圖像灰度值梯度變化劇烈時(shí)，常常會(huì)出現(xiàn)很高的虛警率，嚴(yán)重影響檢測(cè)結(jié)果。但是從大量實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，在JPEG圖像的篡改偽造區(qū)域和檢測(cè)結(jié)果虛警區(qū)域有一個(gè)重要的差異，即經(jīng)過人工處理的區(qū)域中會(huì)有相鄰的錯(cuò)置BAG網(wǎng)格邊界在豎直