本文關(guān)鍵詞：面向真實(shí)性鑒別的數(shù)字圖像盲取證技術(shù)研究

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【摘要】：由于數(shù)字圖像的易于復(fù)制和編輯并能迅速通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)奶匦?數(shù)字圖像已經(jīng)成為重要的信息載體,滲入了人們生活的各個(gè)領(lǐng)域,包括新聞媒體、科學(xué)研究和政治法律等。但數(shù)字圖像處理技術(shù)的高速發(fā)展,也使得圖像的篡改變得更容易,別有目的的受篡改的數(shù)字圖像的傳播對(duì)人們生活造成許多不利的影響。因此,如何鑒別一副數(shù)字圖像是否經(jīng)歷過(guò)篡改,成為數(shù)字時(shí)代一項(xiàng)亟需解決的問(wèn)題。 數(shù)字圖像取證技術(shù)指的是通過(guò)一定的技術(shù)方法,判斷一副數(shù)字圖像的來(lái)源、是否經(jīng)歷了篡改等問(wèn)題,可以分為數(shù)字圖像主動(dòng)取證技術(shù)和數(shù)字圖像盲取證技術(shù)兩類(lèi)。其中,數(shù)字圖像主動(dòng)取證技術(shù)的研究主要溯源與數(shù)字水印技術(shù),其主要思想是對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行預(yù)處理,在其中添加數(shù)字水印,通過(guò)檢測(cè)數(shù)字圖像中的水印是否遭到了破壞來(lái)判斷數(shù)字圖像是否受到了篡改處理。圖像盲取證不需要預(yù)先對(duì)待檢測(cè)的圖像嵌入數(shù)字簽名,而是通過(guò)對(duì)圖像自身的信息進(jìn)行分析來(lái)達(dá)到對(duì)圖像進(jìn)行取證檢測(cè)的目的。數(shù)字圖像盲取證的理論依據(jù)在于,一旦對(duì)圖像進(jìn)行了篡改,必然會(huì)改變圖像的本質(zhì)特性,尤其是統(tǒng)計(jì)方面的特征。由于數(shù)字圖像盲取證技術(shù)不需要對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行預(yù)處理,而是通過(guò)研究數(shù)字圖像的拍攝衍生特征,或研究數(shù)字圖像本身包含的特征,來(lái)判斷圖像是由何種成像設(shè)備生成,或者圖像是否經(jīng)歷了某種篡改,因此,擁有更好的應(yīng)用前景。 針對(duì)數(shù)字圖像盲取證技術(shù)目前存在的問(wèn)題,首先簡(jiǎn)要概述了盲取證技術(shù)的相關(guān)方法和理論,然后分析了現(xiàn)有方法的不足,即現(xiàn)有盲取證技術(shù)大多解決的是圖像的完整性鑒別問(wèn)題或圖像源鑒別問(wèn)題,而沒(méi)有解決人們更為關(guān)心的圖像內(nèi)容篡改的鑒別問(wèn)題。提出了面向真實(shí)性鑒別的數(shù)字圖像盲取證的重要性,并藉此厘清了本文的研究動(dòng)機(jī)和研究目的,選擇了克隆檢測(cè)和拼接檢測(cè)這兩種最為典型的面向真實(shí)性鑒別的盲取證技術(shù)做深入研究。 針對(duì)數(shù)字圖像盲取證研究中的克隆檢測(cè),提出了基于多分辨率直方圖的圖像克隆檢測(cè)技術(shù)。該方案利用多分辨率直方圖良好的魯棒性以及能夠表達(dá)空間信息的特性,對(duì)目標(biāo)圖像重疊分塊并提取224維特征,進(jìn)而構(gòu)成特征矩陣,通過(guò)對(duì)特征矩陣進(jìn)行比對(duì)處理判斷目標(biāo)圖像中是否存在相同或相似圖像塊。實(shí)驗(yàn)表明,該算法能有效檢測(cè)圖像中的克隆篡改操作,且能抵抗JPEG壓縮和噪聲添加。 針對(duì)數(shù)字圖像盲取證研究中的拼接檢測(cè),將判斷一副數(shù)字圖像是否經(jīng)歷了拼接操作的問(wèn)題,轉(zhuǎn)換成判斷多副圖像怎樣分為經(jīng)歷了拼接操作的篡改圖像和未經(jīng)歷篡改操作的自然圖像兩類(lèi)情況的二值分類(lèi)問(wèn)題。通過(guò)分析對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行拼接操作所產(chǎn)生的圖像特性變化,提出了在機(jī)器學(xué)習(xí)框架下的數(shù)字圖像拼接檢測(cè)技術(shù)。將受拼接與否已知的圖像集作為訓(xùn)練圖像集,利用SVM對(duì)訓(xùn)練圖像集數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練獲得預(yù)測(cè)模型,然后利用所得模型對(duì)測(cè)試圖像進(jìn)行預(yù)測(cè),判斷所測(cè)試圖像是自然圖像還是篡改圖像。實(shí)驗(yàn)表明,該算法的指標(biāo)與所對(duì)比算法有一定優(yōu)勢(shì)。 克隆操作和拼接操作可以看做在同一副圖像或不同圖像中生成了原始圖像中部分圖像的拷貝,可以考慮用局部拷貝檢測(cè)的思想解決這兩張操作的檢測(cè)問(wèn)題。因此,提出了基于局部拷貝檢測(cè)的盲取證算法。一方面,通過(guò)特征融合提取精準(zhǔn)特征,保證檢測(cè)的準(zhǔn)確性；另一方面,通過(guò)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的感知哈希將特征映射為緊湊的哈希碼,提高檢測(cè)的效率。 以上一系列技術(shù)方法能有效解決面向真實(shí)性鑒別的數(shù)字圖像盲取證問(wèn)題。但展望海量數(shù)字圖像在互聯(lián)網(wǎng)高速傳播的未來(lái),仍需繼續(xù)完善數(shù)字圖像盲取證技術(shù)框架、探索數(shù)字圖像真實(shí)性相關(guān)的圖像語(yǔ)義、研究利用互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)反饋信息幫助數(shù)字圖像取證的方法等來(lái)提高面向真實(shí)性鑒別的數(shù)字圖像盲取證技術(shù)的性能。
【關(guān)鍵詞】：真實(shí)性鑒別 圖像克隆檢測(cè) 圖像拼接檢測(cè) 感知哈希 盲取證
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-8
• 目錄8-10
• 圖形目錄10-12
• 表格目錄12-13
• 1 緒論13-23
• 1.1 數(shù)字圖像盲取證技術(shù)研究的背景與意義13-16
• 1.2 數(shù)字圖像盲取證技術(shù)研究的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀16-20
• 1.3 研究?jī)?nèi)容20-21
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)21-23
• 2 數(shù)字圖像盲取證的基本理論與相關(guān)技術(shù)23-35
• 2.1 數(shù)字圖像盲取證的框架23-27
• 2.2 典型的篡改偽造操作27-32
• 2.3 面向真實(shí)性鑒定的數(shù)字圖像盲取證技術(shù)32-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 3 基于多分辨率直方圖的圖像克隆檢測(cè)算法研究35-46
• 3.1 引言35
• 3.2 多分辨率直方圖35-39
• 3.3 基于多分辨率直方圖的圖像克隆檢測(cè)算法描述39-41
• 3.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析41-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 4 在機(jī)器學(xué)習(xí)框架下的圖像拼接檢測(cè)算法研究46-62
• 4.1 引言46-48
• 4.2 支持向量機(jī)簡(jiǎn)介48-51
• 4.3 在機(jī)器學(xué)習(xí)框架下的圖像拼接檢測(cè)算法描述51-53
• 4.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析53-61
• 4.5 本章小結(jié)61-62
• 5 基于局部拷貝檢測(cè)的盲取證研究62-81
• 5.1 引言62
• 5.2 基于局部拷貝檢測(cè)的被動(dòng)取證框架62-63
• 5.3 局部圖像拷貝檢測(cè)算法63-71
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析71-79
• 5.5 本章小結(jié)79-81
• 6 總結(jié)與展望81-84
• 6.1 論文總結(jié)81-82
• 6.2 未來(lái)工作展望82-84
• 致謝84-86
• 參考文獻(xiàn)86-101
• 附錄1 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄101-102
• 附錄2 攻讀學(xué)位期間申請(qǐng)的專(zhuān)利目錄102-103
• 附錄3 攻讀學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目103

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 王玨;;數(shù)字圖像質(zhì)量解析[J];美術(shù)大觀(guān);2010年01期

2 王剛;;數(shù)字圖像的快速與科學(xué)識(shí)別研究[J];藝術(shù)與設(shè)計(jì)(理論);2012年12期

3 黃];楊h接，

本文編號(hào)：837427