當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展,在如此龐大的數(shù)字網(wǎng)絡(luò)中,不可避免會涉及圖像的傳輸,這些以數(shù)字化形式存在于網(wǎng)絡(luò)上的文字及圖像可以輕易的被復(fù)制、修改和添加,并被不法人員所利用進行惡意破壞。雖然可以從技術(shù)上判斷圖像是否被修改,但是隨著計算機和智能手機的飛速發(fā)展,產(chǎn)生了新的圖像攻擊方式,即計算機生成圖像和翻拍圖像攻擊。高質(zhì)量的篡改圖像已經(jīng)給我們帶來了巨大威脅,2007年發(fā)生在中國陜西的華南虎事件所造成的影響已經(jīng)敲響了警鐘,即使真正由數(shù)碼設(shè)備獲取的圖像也不一定是真實的。因此,在網(wǎng)絡(luò)信息安全中,對真實圖像和篡改圖像的鑒別取證就具有非常重要的意義。本文主要工作:1.總結(jié)圖像的成像原理,提出真實圖像和計算機生成圖像、翻拍圖像的成像原理差異,提出真實圖像和翻拍圖像成像差異的數(shù)學(xué)模型;提出真實圖像和翻拍圖像的高頻信息和低頻信息在頻率域上的差異。2.提出基于亞像素理論和LTP算法的計算機生成圖像取證算法。利用真實圖像和計算機生成圖像在紋理上的差異,本文提出亞像素原理和Hough直線檢測算法,提取圖像邊緣直線信息,并計算差分亞像素特征、梯度方向亞像素特征以及梯度方差亞像素特征。本文中亞像素特征主要針對圖像的邊緣信息進行檢測... 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：120 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

伊朗軍方發(fā)布的偽造照片

計算機生成圖像

第 1 章 緒論圖 1.4 中的圖像都是計算機生成圖像，這類圖像和其它篡改圖像不同，它們是由計算機軟件合成出來的。雖然生成方式不同，但還是可以利用圖像取證技術(shù)進行鑒別。隨著數(shù)碼相機和智能手機的飛速發(fā)展，出現(xiàn)了一種新的篡改圖像，即翻拍圖像，翻拍圖像是利用數(shù)碼相機對已有圖像重新成像。由于用這種方式所形成的圖像仍屬于“真實圖像”，所以翻拍圖像可以輕松繞過目前現(xiàn)有的圖像檢測算法。隨著翻拍圖像的逼真程度逐漸提高，單憑肉眼很難區(qū)分真實圖像和翻拍圖像，如圖 1.5 所示。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于塊效應(yīng)網(wǎng)格偏移的重獲取JPEG圖像篡改檢測[J]. 黃維,黃添強,張雪莉,肖輝.  網(wǎng)絡(luò)與信息安全學(xué)報. 2017(12)
[2]具有幾何不變性的圖像復(fù)制-粘貼盲鑒別算法[J]. 呂穎達,申鉉京,陳海鵬.  電子學(xué)報. 2016(11)
[3]基于統(tǒng)計特征的圖像篡改評價模型[J]. 申鉉京,范子龍,呂穎達,陳海鵬.  吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2016(04)
[4]基于LBC的計算機生成圖像盲鑒別算法[J]. 申鉉京,李夢臻,呂穎達,陳海鵬.  計算機科學(xué). 2015(06)
[5]視頻幀內(nèi)運動目標復(fù)制-粘貼篡改檢測算法[J]. 張璐波,孫錟鋒,蔣興浩.  上海交通大學(xué)學(xué)報. 2015(02)
[6]基于同態(tài)補償翻拍圖像的方向預(yù)測方法[J]. 謝哲,王讓定,嚴迪群,劉華成.  計算機應(yīng)用. 2014(09)
[7]基于韋伯局部特征的圖像拼接檢測[J]. 劉曉霞,李峰,熊兵.  計算機工程與應(yīng)用. 2013(12)
[8]基于SIFT和HSI模型的彩色圖像復(fù)制-粘貼盲鑒別算法[J]. 申鉉京,朱葉,呂穎達,陳海鵬.  吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2014(01)
[9]基于VAM和E-HMM的圖像拼接盲鑒別算法[J]. 申鉉京,李響,呂穎達,陳海鵬.  吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2014(02)
[10]基于圖像表面梯度的翻拍檢測[J]. 盧燕飛,馮莉,李興華,荊濤.  北京交通大學(xué)學(xué)報. 2012(05)

博士論文
[1]數(shù)字圖像復(fù)制—粘貼篡改盲取證關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 朱葉.吉林大學(xué) 2017
[2]數(shù)字圖像盲取證技術(shù)研究[D]. 周琳娜.北京郵電大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于LTCP特征的計算機生成圖像盲鑒別算法[D]. 范子龍.吉林大學(xué) 2016
[2]基于小波變換和分形維數(shù)的計算機生成圖像鑒別算法[D]. 李禮.吉林大學(xué) 2015
[3]基于局部紋理特征的計算機生成圖像盲鑒別算法[D]. 李夢臻.吉林大學(xué) 2015
[4]基于分形維數(shù)的自然圖像盲鑒別算法研究[D]. 萬國富.吉林大學(xué) 2013
[5]基于數(shù)字圖像鏡面反射和表面梯度的翻拍取證研究[D]. 馮莉.北京交通大學(xué) 2013
[6]基于圖像背景噪聲特性的數(shù)字圖像盲取證研究[D]. 鞠婭莉.北京交通大學(xué) 2013
[7]基于PRNU的自然圖像和計算機生成圖像來源取證[D]. 劉娟.湖南大學(xué) 2012
[8]自然圖像和計算機生成圖像檢測方法研究[D]. 郭克.寧波大學(xué) 2012
[9]數(shù)字圖像合成篡改盲鑒別算法的研究[D]. 呂穎達.吉林大學(xué) 2010
[10]圖像區(qū)域復(fù)制粘貼檢測技術(shù)研究[D]. 馮占磊.天津大學(xué) 2008



本文編號：3555137