數(shù)字圖像拼接篡改取證研究.pdf

1、當(dāng)今社會(huì)，以數(shù)碼照相機(jī)為代表的各種數(shù)字媒體已經(jīng)密切融入了人們的日常工作和生活，使得人們的生活變得豐富多彩。然而，日益成熟的數(shù)字圖像處理軟件如Photoshop，F(xiàn)reehand等，將圖像的修改操作變得日趨簡(jiǎn)單，并且已經(jīng)達(dá)到了能夠以假亂真的程度。尤其是拼接篡改，近些年泛濫出現(xiàn)于各種場(chǎng)合。因此數(shù)字圖像易于被篡改的特性使得人們對(duì)所給數(shù)碼照片的真實(shí)性產(chǎn)生質(zhì)疑。近些年來被頻繁曝光的攝影大賽造假事件就對(duì)我們敲響了警鐘，當(dāng)今社會(huì)的發(fā)展已經(jīng)迫切需要能夠

2、對(duì)數(shù)碼照片的真實(shí)性進(jìn)行鑒別，對(duì)真假照片進(jìn)行區(qū)分。 本文主要研究針對(duì)數(shù)碼相機(jī)拍攝的數(shù)字照片的被動(dòng)取證算法。首先從數(shù)碼相機(jī)的圖像信號(hào)處理流程出發(fā)，分析每一個(gè)處理過程對(duì)自然圖像特性的影響。然后詳細(xì)介紹了兩種具有代表性的拼接取證算法。通過分析所實(shí)現(xiàn)的算法，發(fā)現(xiàn)了算法中的不足。最后本文對(duì)于現(xiàn)今算法存在的不足，給出兩種新的圖像拼接篡改取證算法。 本文給出的基于CFA插值不一致性的圖像拼接檢測(cè)算法利用拼接區(qū)域邊緣像素對(duì)于二次插值的敏感

3、性，首先求取圖像對(duì)二次插值的敏感度矩陣，通過后期的自適應(yīng)迭代處理，識(shí)別出拼接邊緣區(qū)域從而進(jìn)行拼接定位。最后算法通過提取拼接定位圖像的數(shù)字圖形學(xué)特征來實(shí)現(xiàn)對(duì)拼接圖像的自動(dòng)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)表明，對(duì)于應(yīng)用復(fù)雜CFA插值算法的商用相機(jī)圖像，本算法的檢測(cè)率較經(jīng)典檢測(cè)算法具有較大改善，從而提供了一條對(duì)拼接圖像進(jìn)行檢測(cè)的新途徑。 本文給出的基于特征融合的圖像拼接篡改檢測(cè)方法著重分析了自然圖像內(nèi)在的各種特征以及這些特征用于檢測(cè)拼接篡改操作的效用，提取

4、了圖像的顏色特征，小波域的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性，圖像質(zhì)量特征以及圖像雙譜特征的幅值與相位特征。特征優(yōu)選后利用一類分類器得到相機(jī)模式空間，而后將圖像中各區(qū)域特征集向模式空間進(jìn)行投影，通過投影匹配來進(jìn)行取證分析。該方法經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明，對(duì)拼接圖像以及經(jīng)過二次插值修飾的篡改圖片都具有較高的檢測(cè)正確率，顯示了其良好的實(shí)用性，從而對(duì)于經(jīng)典算法在檢測(cè)經(jīng)過二次插值的拼接圖像時(shí)的局限性提供了一個(gè)解決途徑。 最后，本文對(duì)未來數(shù)字取證技術(shù)進(jìn)行了展望，提出一些需要深