隨著數(shù)字圖像獲取設(shè)備的日益普及,圖像成為人們?nèi)粘Ｉ钪蝎@取新聞、信息的重要渠道。同時(shí),伴隨著Photo Shop等眾多圖像編輯工具的發(fā)展,越來(lái)越多的人可以輕松方便地對(duì)圖像進(jìn)行編輯,如拼接合成、背景渲染、區(qū)域復(fù)制等等,帶給人們生活豐富的樂(lè)趣。但近年來(lái),在新聞報(bào)道、學(xué)術(shù)研究、法庭證據(jù)等要求圖像完全真實(shí)的場(chǎng)所,部分人濫用編輯篡改過(guò)的圖像,達(dá)到混淆視聽(tīng)、自私利己的目的,嚴(yán)重者已觸犯法律�；诖�,圖像篡改取證技術(shù)成為近年來(lái)研究的熱點(diǎn)。本文對(duì)圖像篡改中的常見(jiàn)手段復(fù)制-粘貼篡改進(jìn)行研究,具體內(nèi)容如下:1.基于彩色LBP的隱蔽性復(fù)制-粘貼篡改盲取證算法現(xiàn)有的復(fù)制-粘貼盲取證算法對(duì)彩色圖像的預(yù)處理包括:○1將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,完全舍棄了圖像的彩色信息,降低了篡改檢測(cè)精度;○2對(duì)彩色圖像的三個(gè)通道分別進(jìn)行處理,計(jì)算量是單通道的三倍,大大增加了算法運(yùn)行時(shí)間�；诖�,本文提出基于彩色局部二值模式（Color Local Binary Patterns）圖像和改進(jìn)的kd樹(shù)超平面劃分標(biāo)記split搜索方法的隱蔽性復(fù)制-粘貼盲取證算法。算法首先對(duì)彩色圖像進(jìn)行預(yù)處理,即建立彩色LBP紋理圖像,從而實(shí)現(xiàn)彩色信息與... 

【文章頁(yè)數(shù)】：128 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 數(shù)字圖像取證研究背景及意義
    1.2 數(shù)字圖像取證技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 數(shù)字圖像主動(dòng)取證技術(shù)
        1.2.2 數(shù)字圖像盲取證技術(shù)
        1.2.3 數(shù)字圖像復(fù)制-粘貼篡改盲取證
    1.3 數(shù)字圖像復(fù)制-粘貼篡改盲取證算法總結(jié)
    1.4 本文研究?jī)?nèi)容
    1.5 本文組織結(jié)構(gòu)
第2章 數(shù)字圖像復(fù)制-粘貼篡改盲取證理論框架
    2.1 引言
    2.2 數(shù)字圖像復(fù)制-粘貼篡改分類
    2.3 數(shù)字圖像復(fù)制-粘貼篡改盲取證算法概述
        2.3.1 基于圖像塊的復(fù)制-粘貼篡改盲取證算法概述
        2.3.2 基于特征點(diǎn)的復(fù)制-粘貼篡改盲取證算法概述
    2.4 復(fù)制-粘貼篡改圖像庫(kù)概述
    2.5 本章小結(jié)
第3章 隱蔽性復(fù)制-粘貼篡改盲取證算法研究
    3.1 引言
    3.2 彩色LBP圖像概述
    3.3 基于彩色LBP的隱蔽性復(fù)制-粘貼篡改盲取證算法
        3.3.1 彩色空間模型
        3.3.2 建立彩色LBP圖像
        3.3.3 提取灰度共生矩陣特征
        3.3.4 改進(jìn)kd樹(shù)圖像塊匹配
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.4.2 參數(shù)選擇
        3.4.3 彩色LBP圖像有效性分析
        3.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.5 本章小結(jié)
第4章 幾何變換的復(fù)制-粘貼篡改盲取證算法研究
    4.1 引言
    4.2 ORB描述符概述
    4.3 基于多尺度ORB的復(fù)制-粘貼篡改盲取證算法
        4.3.1 建立高斯尺度空間
        4.3.2 提取多尺度ORB特征
        4.3.3 特征匹配并去除誤匹配
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.4.1 圖像庫(kù)與實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.4.3 實(shí)驗(yàn)分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 相似目標(biāo)的真實(shí)圖像和復(fù)制-粘貼篡改盲取證算法研究
    5.1 引言
    5.2 COVERAGE圖像庫(kù)
        5.2.1 COVERAGE圖像庫(kù)設(shè)置
        5.2.2 圖像篡改質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)
    5.3 區(qū)分SGO真實(shí)圖像和復(fù)制-粘貼篡改的盲取證算法
        5.3.1 問(wèn)題分析
        5.3.2 算法流程
        5.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.4 本章小結(jié)
第6章 光照變換的復(fù)制-粘貼篡改盲取證算法研究
    6.1 引言
    6.2 基于MSERs和LIOP的復(fù)制-粘貼篡改盲取證算法
        6.2.1 提取仿射不變區(qū)域
        6.2.2 LIOP特征提取
        6.2.3 特征匹配
        6.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    6.3 基于MIOP的復(fù)制-粘貼篡改盲取證算法
        6.3.1 DOG區(qū)域提取
        6.3.2 MIOP特征描述
        6.3.3 特征匹配
        6.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    6.4 本章小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
    7.1 本文工作總結(jié)
    7.2 未來(lái)研究展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間取得的科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于圖像噪聲分析的計(jì)算機(jī)生成圖像檢測(cè)算法[J]. 陳香蘋(píng),李生紅,蘇波,金波.  光電子.激光. 2010(02)
[2]基于隱馬爾可夫模型的自然圖像和計(jì)算機(jī)圖形的鑒別[J]. 張震,任遠(yuǎn),平西建.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2009(05)
[3]數(shù)字圖像復(fù)原技術(shù)綜述[J]. 沈峘,李舜酩,毛建國(guó),辛江慧.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2009(09)
[4]魯棒的區(qū)域復(fù)制圖像篡改檢測(cè)技術(shù)[J]. 駱偉祺,黃繼武,丘國(guó)平.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2007(11)
[5]一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卡爾曼濾波改進(jìn)方法[J]. 蔣恩松,李孟超,孫劉杰.  電子與信息學(xué)報(bào). 2007(09)

博士論文
[1]數(shù)字圖像盲鑒別的關(guān)鍵理論與技術(shù)研究[D]. 呂穎達(dá).吉林大學(xué) 2015
[2]數(shù)字圖像真?zhèn)舞b別技術(shù)研究[D]. 陳海鵬.吉林大學(xué) 2011
[3]模糊圖像中感興趣信息的盲復(fù)原方法研究[D]. 孫韶杰.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010

碩士論文
[1]利用多特征和軟成像的手機(jī)圖像盲取證技術(shù)[D]. 孫雪輝.大連理工大學(xué) 2010
[2]面向靶場(chǎng)的運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 蔣巖峰.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3647648