基于统计模型的数字图像拼接篡改盲鉴别算法的研究

【摘要】计算机科学技术的迅猛发展ǐ数码相机的快速普及以及各种成熟的图像编辑软件充斥在整个互联网，使人们更加容易拍摄图像，进而接触到更多的数字图像因此，数字图像已深入到人们的日常生活中，特别是当今图像处理软件的可用性和易用性的加强，使修改图像ǐ美化照片成为数字信息时代的发展趋势与此同时，随着社交网络时代的到来，人们更乐于分享自己的所见所闻ǐ所思所感，其中最具代表性的当然就是数字图像人们在享受分享照片ǐ分享见闻所带来的愉悦的同时，有些人却肆意的篡改他人照片并发布到网络上ǐ篡改政治照片以混淆视听或者美化网上商城橱窗里的商品照片已达到欺骗消费者来盈利的目的，这些都影响了人们的正常生活于是，亲眼所见开始被大家质疑因此，数字图像取证技术也成为逐步开始关注的话题，并且应当受到重视数字图像或其打印品的内容取证研究主要分为三个方面：数字图像来源取证ǐ数字图像内容的真实性取证和模糊退化图像的复原取证数字图像内容取证中的图像来源，主要针对那些不同的图像获取设备及其相应的成像过程数字图像的来源取证就是在未知图像来源的前提下，获知图像的成像设备及其成像过程数字图像内容的真实性盲取证，指在并未预嵌入标识信息的前提下，对数字图像进行篡改鉴别，判断图像数据是否经过人为或者计算机的修改进一步可以获取篡改位置和篡改时间无论是光学ǐ光电或者电子方法获得的图像都会有不同程度的模糊退化因此，需要对模糊退化图像的进行复原取证由于获取图像的方法不同，其模糊退化形式也是多种多样的，如果对退化的类型ǐ机制和过程都十分清楚，就可以利用其反过程把已退化的图像复原，图像复原结果的好坏主要取决于对图像退化过程的先验知识掌握的精准程度本文首先介绍了数字图像篡改模型，并针对最常用的图像拼接篡改进行了重点研究，其中对基于统计模型的图像拼接篡改盲鉴别算法进行了具体分析，归纳出了用于图像拼接篡改盲鉴别算法的各种特征，并且将这些特征进行归纳和分类，并进行优缺点分析，并基于此提出了自己的改进算法图像拼接操作属于数字图像合成篡改操作的手段之一，是最常见的篡改手段之一，其将两幅或多幅图像拼接成一幅伪造图像，而没有后续处理，如边缘平滑等这种不同图像间的合成篡改操作通常会破坏自然图像的统计特性，也就是说，这种拼接篡改之后的数字图像的像素间会出现不一致性和不连续性，而统计模型特性是像素之间相关性的最合适的特征提取方法针对拼接篡改图像，为了提高检测率，本文基于模糊游程提出一种新的图像拼接篡改盲鉴别算法首先，计算数字图像的边缘梯度矩阵，得到每个像素点的梯度方向，并将其量化到矩阵的水平ǐ垂直ǐ对角线和次对角线四个方向上；其次，根据每个像素点的梯度方向，对样本图像提取直方图，其中包括模糊游程直方图ǐ波动级直方图和波动计数直方图；然后，计算直方图特征函数高阶统计矩，分别对原始图像和预测误差图像共提取18维特征向量，得到可用于分类识别的特征向量；最后，利用SVM分类器进行训练和分类，实现自然图像和拼接篡改图像的识别实验结果表明，针对哥伦比亚大学拼接篡改图像库，本文算法的检测率有了大幅提高为了加强特征向量对拼接篡改操作的敏感性，本文基于视觉注意模型提出一种新的图像拼接篡改盲鉴别算法首先，采用改进的基于OSF的滤波方法提取边缘显著图像，利用视觉注意模型提取其注意点，通过显著边缘定位法锁定边缘处注意点，进而获取关键特征片段；接着，提取片段Cr通道小波重构图像扩展的HMM特征，采用SVM-RFE降维；最后，利用SVM进行分类，实现自然图像和拼接篡改图像的识别实验结果表明，针对哥伦比亚大学拼接篡改图像库，本文算法与原来的算法相比，具有更高的正确检测率和更低的计算复杂度
【作者】李响；
【导师】申铉京；
【作者基本信息】吉林大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】盲鉴别；图像拼接；统计模型；游程；视觉注意模型；扩展的隐马尔可夫模型；

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