复制-粘贴图象改的被动认证算法研究.pdf

复制-粘贴图象篡改的被动认证算法研究 研究生：刘潘梅 导师：张显全 教授 学科专业：计算机软件与理论 研究方向：图形图象处理 年级：2006 级 中文摘要 随着数字图象的应用日益广泛,数字图象编辑处理工具越来越先进，利用这些工具精 心修改过的图象很难发现其改动痕迹，图象篡改的事件屡见不鲜。当前，数字图象认证成 为了现在研究的一个热点。数字图象认证技术分为主动认证和被动认证两种。数字图象主 动认证技术的主要特点是必须对图象事先进行预处理, 如要加入数字签名或水印信息等。 数字图象被动认证是一种不需要其他参考信息而直接对图象的真伪和来源进行鉴别的技 术。图象被动认证技术可用于网络中图象的真实性过滤、电子政务和电子商务系统中文书 和证书图象的鉴别、法律证据图象的取证和军事图象信息的鉴别等，其应用前景广阔。 数字图象篡改主要分为合成、复制-粘贴、变形、修饰、增强、计算机软件生成和绘 画等方式。本文根据数字图象被动认证技术存在的问题，结合国内外数字图象被动认证方 法，研究了数字图象复制-粘贴篡改被动认证的相关技术，主要工作有： 1．提出了基于小波特征和主成分分析的被动认证算法。该算法首先对篡改图象进行 分块，通过分析分块的大小对检测时间和检测效果的影响，得出时间效率高和检测效果好 的分块大小；再对各子块进行小波变换，提取最大尺度下的近似小波系数作为子块特征； 根据图象子块不同层数小波变换所得到的小波特征对篡改认证检测结果的影响，得出合适 的子块小波变换层数范围；利用主成分分析进行特征向量二次提取，以减少特征向量的维 数；最后采用Pearson 相关系数检测子块之间的相似度，并根据相关系数确定篡改块对， 从而得出篡改检测结果。 2．提出了基于模糊不变矩和区域生长的篡改认证算法。该算法根据图象模糊原理， 分析复制-粘贴篡改区域的特点，结合不变矩理论,采用24 个模糊不变矩表示图象子块特 征；通过子块特征的相似度确定篡改区域的侯选种子，再根据侯选种子的邻域块对的相似 度找出篡改区域的真种子，并通过中心连接区域生长法从真种子中生长出经过模糊的篡改 区域。 3. 提出了基于R-变换与奇异值分解的篡改认证算法。该算法将图象分为部分重叠的 子块，对各子块进行R-变换，并对变换后的数据进行归一化，提取归一化后的数据奇异值， 根据子块奇异值的相似度来确定复制-粘贴篡改块对，从而得出篡改检测认证结果。 本文对复制-粘贴篡改图象进行了实验，结果表明： 1. 基于小波特征和主成分分析的被动认证算法，算法简单，无需进行错误检测区域 剔除操作，对模糊、JPEG 有损压缩和噪声以及它们的混合干扰的篡改图象的检测均有比较 好的稳定性。 I 2. 基于模糊不变矩和区域生长的篡改认证算法，能有效地检测出经过模糊处理的篡 改区域，并具有较好的鲁棒性。 3. 基于R-变换与奇异值分解的篡改认证方法，能有效地检测出经过旋转的篡改区域， 有较好的检测效果。 本文针对复制-粘贴篡改图象的复制区域和粘贴区域间有很大的相似性，提出了新的 检测认证方法。本文算法能检测出大部分的篡改区域，对由于噪声污染、模糊退化或有损 压缩等原因而导致质量较差的篡改图象和对篡改区域进行了模糊、旋转的篡改图象仍有较 好的认证效果。 关键词：被动认证；主成分分析；模糊不变矩；区域生长； R-变换 II Research on Passive Authentication Algorithms of Copy-Move Forgery in Digital Images Graduate student: Liu Pan-Mei Tutor: Professor Zhang Xian-Quan Major: Computer Software and Theory Research area: Image Processing Grade: 2006