本文關鍵詞：數(shù)字圖像區(qū)域復制篡改的被動取證方法研究

  更多相關文章： 圖像取證 篡改檢測 被動取證 區(qū)域復制篡改 復制粘貼篡改

【摘要】：在當今信息飛速傳播的數(shù)字時代,數(shù)字圖像已經(jīng)深刻影響著人們每天的學習、工作和生活,移動互聯(lián)網(wǎng)井噴式的發(fā)展更使這種趨勢達到了前所未有的高度。然而,隨著各種功能強大且簡單易學的圖像編輯軟件的普及,人們幾乎不需要特殊的專業(yè)技術就可以輕易對一幅數(shù)字圖像進行隨意修改,并且篡改圖像很難通過肉眼有效分辨。數(shù)字圖像的惡意篡改已經(jīng)滲透到現(xiàn)實生活中的方方面面,“眼見為實”傳統(tǒng)觀念的打破正在導演著當今社會的信任危機。篡改圖像在新聞報道、商業(yè)宣傳、學術研究、法庭舉證等方面勢必產生惡劣的負面影響,因此圖像篡改的取證方法研究具有非常重要的現(xiàn)實意義和應用價值。本文針對數(shù)字圖像的區(qū)域復制篡改方式,圍繞利用被動取證方法鑒別數(shù)字圖像的真實性這一主線,深入研究了能夠抵抗后處理操作和中間操作攻擊的區(qū)域復制篡改檢測算法。針對目前流行的JPEG格式圖像,建立JPEG圖像復制粘貼篡改模型,研究利用篡改過程中產生的塊效應特征鑒別圖像的真實性。本文的主要創(chuàng)新點和研究成果具體如下:1.研究了基于分塊特征匹配的區(qū)域復制篡改檢測方法,針對現(xiàn)有大多數(shù)算法對于后處理攻擊魯棒性不強的缺陷,結合量化DCT系數(shù)的魯棒性和最大奇異值的穩(wěn)定性,提出了一種基于分塊特征匹配的魯棒被動取證方法。一系列實驗證實該方法不僅可以有效檢測多區(qū)域復制粘貼操作,而且對高斯模糊、加性高斯白噪聲、JPEG壓縮以及混合操作攻擊具有較強的魯棒性。2.研究了基于特征點檢測和特征匹配的區(qū)域復制篡改檢測方法,分析了稠密Harris特征點的分布特性,運用多種局部二進制模式算子的組合進行特征提取,提出了一種基于特征點檢測和特征匹配的魯棒被動取證方法,增強了檢測方法對于復制區(qū)域旋轉和翻轉攻擊的魯棒性,解決了圖像中平坦區(qū)域和小區(qū)域的篡改檢測問題。3.為了解決現(xiàn)有檢測算法只能識別圖像中成對的相似區(qū)域而不能準確定位篡改區(qū)域的問題,分析了不同壓縮歷史下圖像的平均信息損失量,結合SIFT特征點的HSI顏色特征,提出了一種基于JPEG圖像雙重壓縮偏移量估計的篡改區(qū)域自動檢測定位方法,實現(xiàn)了不同JPEG圖像復制粘貼篡改情形下篡改區(qū)域的準確定位。4.針對JPEG圖像復制粘貼篡改模型,深入分析了原始區(qū)域和篡改區(qū)域由于塊效應網(wǎng)格不一致性而引起的JPEG系數(shù)變化率對于重壓縮操作的不同響應特性,提出了一種單一流程的魯棒被動檢測方法,實現(xiàn)了區(qū)域復制篡改和拼接合成篡改的集成檢測定位。最后,對本文工作進行了總結,分析了存在的問題并指出了未來的研究方向。
【關鍵詞】：圖像取證 篡改檢測 被動取證 區(qū)域復制篡改 復制粘貼篡改
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-35
• 1.1 課題研究背景及意義10-13
• 1.2 圖像篡改方法13-17
• 1.3 圖像篡改取證方法17-21
• 1.3.1 圖像主動取證方法17-20
• 1.3.2 圖像被動取證方法20-21
• 1.4 圖像被動取證方法的研究現(xiàn)狀21-25
• 1.4.1 數(shù)字圖像來源取證21-22
• 1.4.2 數(shù)字圖像內容篡改取證22-25
• 1.5 區(qū)域復制篡改的被動取證方法25-32
• 1.5.1 取證方法的一般流程25-31
• 1.5.2 現(xiàn)有方法存在的問題31-32
• 1.6 本文研究內容及研究成果32-33
• 1.6.1 研究內容32
• 1.6.2 研究成果和創(chuàng)新點32-33
• 1.7 本文結構安排33-35
• 第二章 抵抗后處理操作攻擊的區(qū)域復制篡改檢測方法35-51
• 2.1 區(qū)域復制篡改模型35-36
• 2.2 離散余弦變換概念及特性36-37
• 2.3 奇異值分解概念及特性37-38
• 2.4 檢測算法描述38-42
• 2.4.1 算法執(zhí)行流程38-42
• 2.4.2 特征提取的魯棒性分析42
• 2.5 實驗結果與分析42-50
• 2.5.1 檢測性能評價43-44
• 2.5.2 算法有效性和準確性測試44-46
• 2.5.3 魯棒性測試46-48
• 2.5.4 檢測性能比較與分析48-50
• 2.6 本章小結50-51
• 第三章 抵抗中間操作攻擊的區(qū)域復制篡改檢測方法51-68
• 3.1 Harris特征點51-52
• 3.2 局部二進制模式52-56
• 3.3 檢測算法描述56-59
• 3.4 實驗結果與分析59-67
• 3.4.1 檢測性能評價指標59
• 3.4.2 有效性測試59-60
• 3.4.3 魯棒性測試60-64
• 3.4.4 檢測性能比較與分析64-67
• 3.5 本章小結67-68
• 第四章 JPEG圖像區(qū)域復制篡改的檢測定位方法68-84
• 4.1 研究現(xiàn)狀68-69
• 4.2 JPEG圖像雙重壓縮偏移量估計69-72
• 4.3 尺度不變特征變換72-75
• 4.4 檢測算法描述75-78
• 4.4.1 SIFT特征點檢測與特征描述75
• 4.4.2 特征點的初步匹配75-76
• 4.4.3 結合HSI彩色特征的優(yōu)化匹配76-77
• 4.4.4 仿射變換參數(shù)的魯棒估計77
• 4.4.5 構建區(qū)域相關圖定位復制-粘貼區(qū)域77-78
• 4.4.6 準確定位篡改區(qū)域78
• 4.5 實驗結果與分析78-83
• 4.6 本章小結83-84
• 第五章 JPEG圖像區(qū)域復制與拼接合成篡改的集成檢測方法84-101
• 5.1 研究現(xiàn)狀84-85
• 5.2 JPEG圖像編解碼流程85-86
• 5.3 JPEG圖像復制粘貼篡改模型86-87
• 5.4 算法檢測原理87-93
• 5.5 實驗結果與分析93-99
• 5.5.1 各種篡改情形的檢測實例94-96
• 5.5.2 算法檢測性能評估96-98
• 5.5.3 檢測性能比較與分析98-99
• 5.6 本章小結99-101
• 第六章 總結與展望101-103
• 6.1 工作總結101
• 6.2 未來展望101-103
• 參考文獻103-118
• 發(fā)表論文和參加科研情況說明118-119
• 致謝119-120

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本文編號：651334