基于复制粘贴的数字图像篡改检测研究

【摘要】目前，数字图像作为信息传递的一种有利载体，因其信息量大、形象逼真等特点，已广泛应用于人们的日常生活和工作中，使人们的生活更加丰富多彩，但同时日益成熟的数字图像编辑处理软件如Photoshop、ACDsee等的出现，使得对图像的修改操作变得日趋简单，普通的计算机用户就可以很容易的修改数字图像的内容，并能达到以假乱真的程度。近些年来频频曝光的造假事件给我们敲响了警钟，如果一些恶意篡改的图像被滥用，小到个人隐私，大到影响社会稳定，甚至可能对国家的政治、军事等诸多方面产生恶劣影响，因此当今社会的发展已经迫切需要对数字图像的真实性的鉴别，以区分真假照片。图像盲取证技术已变得越来越重要，目前已成为了一个非常热门的研究方向。数字图像的篡改方式是多种多样的，其中复制-粘贴是数字图像篡改中最为主要的篡改手段之一，数字图像复制-粘贴篡改根据复制区域的来源不同可分为同幅图像的复制-粘贴篡改和异幅图像的复制-粘贴篡改。数字图像的篡改检测方法主要有：穷举搜索法、自相关检测法、基于DCT检测法及基于PCA检测法等等，这些方法从不同的方面对数字图像篡改进行检测，但都存在检测复杂度高，准确性不高等问题。本文主要研究了同幅图像中的复制-粘贴篡改检测方法，在学习检测方法的基础上，提出了一种基于PCA聚类的复制粘贴篡改检测算法。该算法首先将篡改图像分块处理，每个分块图像作为一个样本数据，所有分块图像集合构成分析的样本集合。然后，对样本集合进行主成分分析，将分块图像集合映射到主特征空间，在主特征空间对图像集合进行聚类分析，最后对每个聚类中的图像进行相似度判断来检测图像是否被复制-粘贴篡改。实验结果表明该算法能够有效的检测同幅图像中的复制-粘贴篡改。
【作者】单薇；
【导师】姚望舒；
【作者基本信息】苏州大学，计算机技术（专业学位），2014，硕士
【关键词】数字图像篡改；复制粘贴；主成分分析；聚类；

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