本文關(guān)鍵詞： 圖像來源檢測 圖像篡改檢測 數(shù)字X線攝影圖像 計(jì)算機(jī)斷層掃描 傳感器模式噪聲 支持向量機(jī)　出處：《東南大學(xué)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和相關(guān)醫(yī)療行業(yè)信息化建設(shè)的不斷發(fā)展和進(jìn)步,如電子病歷(Electronic Medical Record,EMR)系統(tǒng)和影像歸檔與通信系統(tǒng)(Picture Archiving and Communication System,PACS)的產(chǎn)生和發(fā)展極大提高了醫(yī)療診療服務(wù)的效率。醫(yī)院信息系統(tǒng)(Hospital Information System,HIS)在實(shí)際醫(yī)療診斷中已廣泛使用,數(shù)字化存儲(chǔ)大大提高了在海量的醫(yī)學(xué)信息中進(jìn)行信息檢索的效率。目前,世界各國都在發(fā)展規(guī)模一體化的區(qū)域醫(yī)療協(xié)同服務(wù)系統(tǒng),以實(shí)現(xiàn)醫(yī)院之間的醫(yī)療資源和診療信息共享互通。與此同時(shí),隨之即來的醫(yī)學(xué)信息方面的真實(shí)性,可靠性以及可追溯性這一系列的安全問題也亟待解決。數(shù)字簽名及數(shù)字水印技術(shù)可以對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行保護(hù),但這些主動(dòng)的方法必須在圖像獲取時(shí)進(jìn)行實(shí)時(shí)操作,這在實(shí)際應(yīng)用中將受到限制。因此,需要解決如何在沒有原始圖像的情況下僅利用待檢測圖像進(jìn)行來源及篡改檢測�，F(xiàn)有的盲取證方法主要針對(duì)日常的普通成像設(shè)備,例如數(shù)碼相機(jī),掃描儀,智能手機(jī)等。本文通過分析醫(yī)學(xué)設(shè)備的成像原理,利用傳感器模式噪聲和成像算法特征等作為圖像的指紋信息,對(duì)醫(yī)學(xué)圖像來源及內(nèi)容篡改進(jìn)行檢測。本文的工作概括如下:(1)基于噪聲特征的數(shù)字X線攝影圖像來源檢測算法首先,針對(duì)數(shù)字X線攝影系統(tǒng),利用成像設(shè)備的不完美性所產(chǎn)生的傳感器模式噪聲作為指紋信息,對(duì)圖像的來源進(jìn)行判定。由于數(shù)字X線攝影系統(tǒng)與數(shù)碼相機(jī)不同,無法獲得沒有拍攝對(duì)象的"純"噪聲圖像作為參考指紋,采用Contourlet濾波提取傳感器模式噪聲,通過減少圖像紋理和邊緣信息的干擾提高來源檢測的準(zhǔn)確率。另一方面,考慮到數(shù)字X線攝影圖像都是"原始數(shù)據(jù)",未經(jīng)過壓縮,除了固有模式噪聲成分以外,散射噪聲和熱噪聲等噪聲成分在圖像中占有很大一部分比例。通過研究圖像像素值和噪聲強(qiáng)度之間的關(guān)系,建立參數(shù)型噪聲統(tǒng)計(jì)模型,利用統(tǒng)計(jì)模型的參數(shù)作為指紋對(duì)圖像的來源進(jìn)行區(qū)分。但噪聲統(tǒng)計(jì)模型和設(shè)備型號(hào)相關(guān),只能用于區(qū)分不同的型號(hào)的設(shè)備,并不能定位到具體的某一臺(tái)成像設(shè)備。因此,將傳感器模式噪聲和統(tǒng)計(jì)噪聲模型參數(shù)相結(jié)合,可以對(duì)X線攝影圖像的來源設(shè)備的定位,同時(shí)提高來源檢測的準(zhǔn)確率。(2)基于原始傳感器模式噪聲的CT圖像來源檢測算法計(jì)算機(jī)斷層掃描(Computed Tomography,CT)圖像是利用探測器接收一系列穿過人體的X射線束,經(jīng)過重建后得到的數(shù)字圖像,作為CT指紋的傳感器模式噪聲與X射線探測器陣列直接相關(guān)。本文通過提取待檢測圖像的傳感器模式噪聲,進(jìn)行CT三維重建反變換,得到原始傳感器模式噪聲對(duì)CT圖像進(jìn)行來源檢測。較之基于傳感器模式噪聲的來源檢測算法,所提的基于原始傳感器模式噪聲的算法獲得了更高的識(shí)別精度。(3)基于三維重建算法指紋的CT圖像來源檢測算法通過研究CT掃描儀的成像原理發(fā)現(xiàn)在重建CT圖像的同時(shí)也會(huì)對(duì)原始的模式噪聲進(jìn)行重建。本文研究了重建過程對(duì)原始模式噪聲帶來的影響,以獲取CT三維重建指紋信息。重建算法作為廠商的保密信息無法直接被獲得,同時(shí)確認(rèn)不同成像設(shè)備的重建算法并不相同。通過對(duì)現(xiàn)有的5種最基礎(chǔ)的CT重建算法進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),重建后的模式噪聲具有周期性和循環(huán)對(duì)稱性,從而建立相關(guān)性特征向量來表達(dá)原始模式噪聲經(jīng)過重建后呈現(xiàn)的這些周期性和循環(huán)對(duì)稱性。同時(shí)利用模擬實(shí)驗(yàn)證實(shí)所得特征向量可以作為CT三維重建算法指紋對(duì)不同成像設(shè)備中的重建算法進(jìn)行辨識(shí)。利用真實(shí)CT圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的結(jié)果也證實(shí)所提算法對(duì)CT圖像來源具有較好的辨識(shí)能力。但重建算法指紋只能鑒別不同的重建算法,具體到某一臺(tái)CT設(shè)備將無法鑒別,為了解決這個(gè)問題,本文提出將CT三維重建算法指紋和原始傳感器模式噪聲相結(jié)合,對(duì)圖像具體的成像設(shè)備進(jìn)行判定,同時(shí)提高檢測的精確率。(4)基于傳感器模式噪聲的醫(yī)學(xué)圖像篡改檢測算法將所提出的用于醫(yī)學(xué)圖像來源檢測方法中作為圖像指紋信息的傳感器模式噪聲應(yīng)用到圖像篡改檢測中。利用對(duì)待檢測圖像中的指紋信息與源設(shè)備指紋信息的相關(guān)性進(jìn)行判定,實(shí)現(xiàn)對(duì)篡改區(qū)域的檢測與定位�；谙嚓P(guān)性的篡改檢測算法是區(qū)域性的圖像來源檢測方法,通過對(duì)待檢測圖像進(jìn)行區(qū)域劃分,然后對(duì)每個(gè)區(qū)域進(jìn)行來源判定,判斷各個(gè)區(qū)域是否來自參考設(shè)備。如果是,則說明該區(qū)域未經(jīng)過篡改,否則說明該區(qū)域發(fā)生了篡改。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:所提算法不僅能判斷圖像是否發(fā)生篡改,還能確定篡改位置,可以檢測所有圖像指紋遭受破壞的篡改,包括同幅圖像的復(fù)制-移動(dòng)-粘貼篡改和不同圖像之間的復(fù)制-移動(dòng)-拼接篡改等。
[Abstract]:This paper analyzes medical equipment ' s imaging principle , uses sensor mode noise as fingerprint information to distinguish the source of medical image . ( 2 ) The computed tomography ( CT ) image based on the original sensor pattern noise is used to receive a series of X - ray beams passing through the human body , which is directly related to the X - ray detector array .

【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R319;TP391.41

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