隨著科技的進(jìn)步,數(shù)字圖像與我們的社會聯(lián)系已經(jīng)密不可分。從報紙、雜志到科學(xué)、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的期刊都嚴(yán)重依賴數(shù)字圖像。然而伴隨許多強(qiáng)大的圖像處理工具的出現(xiàn)(如Photoshop),數(shù)字圖像的可信度也逐漸降低。只需對數(shù)字圖像進(jìn)行簡單操作(如拼接、背景渲染、區(qū)域復(fù)制等)就可以使圖像的內(nèi)容和意義在毫無察覺中改變。近年來,一些人為了混淆視聽達(dá)到損人利己的目的,在新聞報道、學(xué)術(shù)研究以及法庭證據(jù)等方面對真實(shí)圖像進(jìn)行了肆意篡改,這樣的做法嚴(yán)重的觸犯了法律。因此對數(shù)字圖像識別技術(shù)的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和價值。從某一張照片上剪切下來的目標(biāo)移植到此照片的其他區(qū)域或另一張不同的照片上是一種常見的圖像篡改方式。由于圖像中的人物在成像時所處的光照環(huán)境不一致,所以在篡改圖像中的人物所在的局部區(qū)域的光照效果就存在差別。因此,將篡改圖像中光照效果的不一致性作為檢測篡改圖像的一種依據(jù)是合理的。本文針對基于光照一致性檢測篡改圖像的方法進(jìn)行了研究,具體內(nèi)容如下:第一,分析了為什么光照特性中的光照方向特性和光源顏色特性可以作為識別篡改圖像依據(jù)。并研究了幾種基于光照特性的篡改圖像檢測算法,同時分析了它們在適用性上的優(yōu)缺點(diǎn)。第二,提出了...

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 數(shù)字圖像認(rèn)證方法
        1.2.1 主動認(rèn)證
        1.2.2 被動認(rèn)證
    1.3 圖像盲取證技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.4 本文主要工作
    1.5 本文組織結(jié)構(gòu)
    1.6 本章小結(jié)
第2章 基于光照特性的篡改圖像盲取證技術(shù)
    2.1 篡改圖像盲取證分類
        2.1.1 圖像復(fù)制粘貼篡改的盲取證
        2.1.2 圖像拼接篡改的盲取證
    2.2 光照特性
        2.2.1 光照方向
        2.2.2 光源顏色
        2.2.3 圖像陰影
    2.3 基于光照方向的盲取證算法
        2.3.1 二維光照方向
        2.3.2 三維光照方向
        2.3.3 復(fù)雜光照環(huán)境
    2.4 基于光源顏色的盲取證算法
        2.4.1 基于低階圖像特性的盲取證算法
        2.4.2 基于物理反射的盲取證算法
    2.5 光照相關(guān)盲取證技術(shù)存在的問題與分析
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于光照方向的篡改圖像識別技術(shù)
    3.1 遮擋輪廓提取
        3.1.1 Canny邊緣提取算法
    3.2 光源方向估計
        3.2.1 遮擋輪廓
        3.2.2 測量輪廓處的強(qiáng)度
        3.2.3 估計向量的概率分布
    3.3 算法描述
        3.3.1 尋找潛在遮擋輪廓
        3.3.2 融合估計
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        3.4.2 實(shí)驗(yàn)分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于光源顏色的篡改圖像識別技術(shù)
    4.1 光源顏色的物理意義
    4.2 基于邊緣顏色恒常性算法
        4.2.1 Gray World算法
        4.2.2 Max-RGB算法
        4.2.3 灰度邊緣假設(shè)
    4.3 統(tǒng)一檢測框架
    4.4 算法描述
        4.4.1 局部光源顏色估計
        4.4.2 統(tǒng)一框架估計各波段色度
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.5.1 定性評價
        4.5.2 定量評價與比較
    4.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和取得的科研成果
致謝



本文編號：3769926