數(shù)字圖像作為一種非常重要的信息載體,已經(jīng)成為了生活中不可分割的一部分。但是,隨著信息技術(shù)的發(fā)展和數(shù)字圖像處理技術(shù)的不斷提高,篡改圖像大量地充斥互聯(lián)網(wǎng)和各類(lèi)媒體。篡改后的圖像降低了圖像的可信度,不僅影響了人們的日常生活,而且在軍事、媒體和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域也造成了不良后果。因此能夠?qū)D像的真實(shí)性和完整性進(jìn)行判斷的數(shù)字圖像取證技術(shù)顯得尤其重要。目前,圖像篡改主要分為復(fù)制粘貼篡改和圖像拼接篡改兩大類(lèi)型。本文針對(duì)圖像拼接篡改這一篡改類(lèi)型,在基于圖像哈希技術(shù)的篡改檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于DCT哈希的圖像篡改檢測(cè)算法。同時(shí),對(duì)篡改圖像進(jìn)行了初步的恢復(fù)。具體研究?jī)?nèi)容如下:在JPEG壓縮過(guò)程中,首先提取Y通道的DCT系數(shù)矩陣,然后對(duì)所提系數(shù)矩陣進(jìn)行DCT以構(gòu)造出圖像哈希,最后將圖像哈希嵌入壓縮碼流的文件頭。在篡改檢測(cè)時(shí),首先通過(guò)篡改圖像對(duì)應(yīng)的壓縮碼流構(gòu)造出篡改圖像哈希,然后和嵌入的源圖像哈希比較以進(jìn)行初次檢測(cè)。為了達(dá)到像素級(jí)檢測(cè)的目的,本文在初次檢測(cè)結(jié)果基礎(chǔ)上提出了一個(gè)二次檢測(cè)的算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法不僅魯棒性較好,而且構(gòu)造的圖像哈希長(zhǎng)度較短,檢測(cè)的準(zhǔn)確率也提高了10%左右。最后,在基于水印技術(shù)...

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
注釋表
第1章 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 篡改檢測(cè)
        1.2.2 圖像恢復(fù)
    1.3 論文主要工作和組織結(jié)構(gòu)
        1.3.1 主要工作內(nèi)容
        1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 數(shù)字圖像拼接篡改檢測(cè)和恢復(fù)
    2.1 數(shù)字圖像拼接篡改檢測(cè)方法
        2.1.1 基于JPEG壓縮的拼接篡改檢測(cè)方法
        2.1.2 基于設(shè)備屬性的拼接篡改檢測(cè)方法
        2.1.3 基于圖像屬性的拼接篡改檢測(cè)方法
        2.1.4 基于哈希技術(shù)的拼接篡改檢測(cè)方法
        2.1.5 基于深度學(xué)習(xí)方法的拼接篡改檢測(cè)方法
        2.1.6 圖像拼接篡改檢測(cè)算法存在的問(wèn)題
    2.2 圖像恢復(fù)方法介紹
        2.2.1 基于水印技術(shù)的圖像恢復(fù)
        2.2.2 水印分類(lèi)
        2.2.3 水印特性
    2.3 本章小結(jié)
第3章 基于DCT哈希的Splicing篡改檢測(cè)
    3.1 引言
    3.2 所提出的基于DCT哈希的Splicing篡改檢測(cè)算法
        3.2.1 圖像哈希的構(gòu)造算法
        3.2.2 拼接圖像篡改檢測(cè)算法
    3.3 評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)和對(duì)比分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集選擇
        3.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
        3.3.3 哈希長(zhǎng)度的選擇
        3.3.4 主觀檢測(cè)效果對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        3.3.5 F-measure對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        3.3.6 時(shí)間復(fù)雜度對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        3.3.7 哈希長(zhǎng)度對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        3.3.8 魯棒性對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于水印技術(shù)的圖像恢復(fù)
    4.1 引言
    4.2 圖像恢復(fù)原理
    4.3 所提出的基于哈希和水印技術(shù)的圖像恢復(fù)算法
        4.3.1 水印的生成和嵌入
        4.3.2 篡改檢測(cè)和恢復(fù)
    4.4 評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)和對(duì)比分析
        4.4.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)
        4.4.2 主觀恢復(fù)結(jié)果及PSNR值對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        4.4.3 不同篡改率下PSNR值對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        4.4.4 圖像恢復(fù)結(jié)果示例
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)和展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果



本文編號(hào)：3764494