基于重采样痕迹的图像伪造检测

检测重采样痕迹是数字取证中判断图像是否被篡改的有效途径之一。针对现有重采样检测方法大多只考虑单次重采样情况,对再次经历重采样的伪造图像不能有效区分定位篡改区域这一问题,提出一种基于重采样痕迹的图像伪造检测算法。首先定义出能够描述并区分不同重采样痕迹的两个特征量,将待测图像重叠分块,计算每块的特征量,然后利用特征量的不一致性检测定位篡改区域。实验结果表明,该方法能够区分旋转与缩放的操作历史痕迹,进行篡改伪造图像的自动判断与篡改区域定位;并且当伪造图像再次经历重采样操作后,仍能区分出图像中的不同插值区域,即对再次重采样操作具有一定的鲁棒性。     

基于图像纹理复杂度和奇异值分解的重采样检测

针对图像篡改时可能会经历重采样操作,而重采样过程中的插值步骤会对重采样图像像素引入一定的线性相关性的问题,提出一种重采样检测算法.采用奇异值分解度量像素间的线性相关性,针对纹理复杂程度不同的子像素块分析插值处理对其线性相关性的影响;以零奇异值个数和奇异值均值作为分类特征,结合SVM进行重采样检测.实验结果表明,该算法能够实现对重采样图像和原始图像的准确分类.     

基于重采样检测的JPEG图像拼接篡改取证

数字图像在进行拼接篡改时,为了不留下视觉上的明显篡改痕迹,往往会对篡改的区域进行缩放、旋转等重采样操作。针对这一现象,本文提出一种新的基于重采样检测的JPEG图像拼接篡改取证算法,该算法通过对JPEG图像局部区域二阶导数进行Radon变换,并求其自协方差后进行快速傅里叶变换,在频域中消除JPEG压缩的影响,最后判断该局部区域是否经过重采样操作,以作为判断被检测的JPEG图像是否经过拼接篡改的证据。实验结果表明,本文算法对于经过包括缩放和旋转等重采样操作后拼接成的JPEG图像有较好的篡改取证效果。     

基于相位谱差值的WAV音频压缩历史检测算法

音频压缩历史检测是音频取证领域的重要部分,有助于检测音频是否经过篡改和伪造.文中提出基于相位谱差值统计特征的WAV音频压缩历史检测算法.利用相位谱差值的均值、方差及峰度作为检测特征,能较准确地判断待测WAV音频是否被常见的4种编码器中的任一种进行压缩解压处理,并能进一步估计该WAV音频被压缩时采用的比特率.实验表明文中算法能有效检测WAV音频的压缩历史,且性能优于现有算法.     

基于冗余性的图像重采样检测

数字图像取证中,目前的重采样检测算法都是检测图像中是否存在插值过程引入的周期性,而周期性的判定一般通过在频域的幅度谱中寻找峰值来进行,进而通过峰值的位置来计算重采样因子。但是由于重采样过程中的频率混叠问题导致了重采样因子不能完全确定。针对这个问题,本文提出一种时域中计算重采样因子的方法。重采样图像中每个像素行（或列）和相邻行（或列）的冗余性大小不同,并且冗余性大小呈现出周期性的分布。通过检测此特征就可以实现对重采样的取证,并且确定重采样因子。实验显示,在未压缩的图像中算法可以正确地估计出所有重采样因子,在压缩图像中本文的算法较之前的算法也有明显的优势。     

一种针对手写体图像的取证算法

数字图像取证是信息安全领域的研究热点.在手写体图像方面,现有的取证算法对于图像采用各种重采样技术的篡改,其检测效果并不理想.在本文中,我们根据源区域和篡改区域的特征值不变性,提出一种简单有效的盲取证算法.该算法实现了手写体图像篡改的自动检测和篡改区域的定位,并且比现有的重采样检测方法对相同的手写体图像具有更好的检测率,尤其是在图像中的字有模糊、缺损的情况下检测的优势更明显.实验结果表明,对于经过各种重采样处理的手写体图像,该算法比现有取证算法的检测率高20%,当虚警率小于1%时,本算法的检测率达96.9%以上.     

基于广义高斯模型的音频篡改盲检测

针对音频篡改被动取证的问题,提出了一种基于改进离散余弦变换(MDCT)域的盲检测方法.音频信号MDCT系数直方图可用广义高斯分布模型进行拟合.原始音频的广义高斯模型形状参数集中分布在一定的区间内,而篡改后的音频信号在篡改发生边界,其广义高斯模型的形状参数将发生明显变化,通过设置形状参数阈值区分音频信号是否遭受篡改.实验结果表明,对于改变音频内容的删除、替换和拼接操作,该方法在篡改检测和定位方面具备有效性.     

改进的基于颜色滤波阵列特性的篡改检测

随着图像编辑软件的普及,数字图像可以很容易地被编辑和修改,但如果恶意篡改,后果可能会非常严重,因此图像篡改检测越来越重要。大部分数码相机都使用单传感器和颜色滤波阵列,并通过插值获得彩色图像。插值引入了相关性,而篡改操作会破坏这种相关性,可以使用EM算法对其进行检测。通过对已有模型进行改进,用拉普拉斯分布代替插值点残留误差的正态分布,使分布情况更符合实际。实验证明该算法可以检测出不同插值算法下的篡改痕迹,并且改进后的模型加快了EM算法的收敛速度,缩短了篡改检测的时间。     

多特征联合的语音被动取证方法

在分析篡改音频特征变化的基础上,提出了一种语音被动取证方法。采用语音的美尔倒谱域参数及其动态特征参数和小波域统计矩特征来建立模型,并选取支持向量机(SVM)作为分类器以寻找最优分类平面,实现对可疑语音信号真实性的盲取证。实验结果表明,该方法对语音片段的删除、剪接和替换等改变语音内容真实性的篡改操作能够达到较高的检测准确率。     

数字音频篡改被动检测研究综述

数字音频篡改被动检测是指不依赖任何预先嵌入的信息来鉴别数字音频真伪的技术,其最主要研究内容是判定数字音频的真实性和完整性,在司法取证、新闻公正、知识产权保护等领域有着广泛的应用前景。目前领域内相关综述主要从数字音频主动、被动取证总体框架开展,并未专门针对数字音频篡改被动取证研究进行系统全面总结,且涉及被动取证部分存在时效性不足的问题。据此首先总结了数字音频篡改被动检测的任务模型和取证框架,接着依据篡改手段、检测策略、所使用的统计特征及模型,将目前的数字音频篡改被动检测方法分为四类：基于篡改操作的检测方法、基于数字音频重压缩的检测方法、基于录音设备和音频录制环境的检测方法、基于数字音频信号自身统计特性的检测方法,然后分析了每种方法所采用的典型算法和扩展手段,并对不同检测算法进行性能比较,然后对这四类方法的检测特点和使用范围进行总结。最后综合近年来国内外研究人员的主要成果,总结了数字音频篡改被动检测研究面临的问题和挑战,并对未来的研究进行了展望。     

信息取证中图像重采样检测

经过重采样后的数字图像，实质是原始图像信号和周期信号的叠加。通过期望最大化算法对两种信号进行聚类分析，便可以检测其中的重采样痕迹。通过对已有的模型进行改进，将原始信号分布代替均匀分布并增加了先验概率的迭代，使得分布情况更符合实际。同时，通过增加小补偿量的方法避免EM算法可能遇到的奇异点。实验证实该算法可以检测出对于未压缩图像的缩小、放大和旋转及图像是否被JPEG压缩过。     

基于隐式分段自回归模型的图像插值算法

利用自然图像信号的分段统计稳态性可以有效地对图像信号进行建模.其分段统计稳态区域往往具有非规则的形态.采用规则窗口对图像统计稳态区域内的统计量进行估计存在较大的误差.提出一种基于概率描述的隐式分段自回归模型来刻画分段统计稳态区域形态,并基于该模型提出了一种改进的图像插值算法.实验结果表明,该方法可以较好地改善插值图像中在边缘处的模糊、振铃和噪声等瑕疵现象.     

基于量子行为粒子群优化算法的图像插值方法

传统图像插值方法简单,容易实现,但经过插值后的图像会增加一定的虚假内容，导致图像模糊。为提高插值图像的质量和图像的分辨率，提出一种基于量子行为粒子群优化（QPSO）算法的图像插值方法。该方法利用QPSO算法在以传统插值图像为基础形成的解空间中，寻找符合目标函数的最优高分辨率图像。实验证明，该方法实用、可行，且能得到质量较好的插值图像。     

基于内容的自适应小波域数字音频水印算法研究

以整型提升小波变换、静态图像压缩编码、人类听觉系统（HAS）为基础，提出了一种将灰度图像（即二维数字水印）嵌入到数字音频信号的新水印算法．该算法具有以下特点：（1）应用静态图像压缩编码技术，实现了以灰度图像作为水印信号的数字音频水印算法；（2）充分利用人类听觉系统（HAS），实现了二维数字水印的自适应嵌入，增强了算法的透明性和鲁棒性，（3）二维数字水印的提取不需要原始音频信号．仿真实验表明：该自适应数字音频水印算法不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、有损压缩、低通滤波、重新采样、重新量化等攻击均具有较好的鲁棒性．     

基于局部梯度的WaDi图像插值

线性插值算法容易产生细节模糊和边缘锯齿效应,为了较好地保持图像的边缘信息,改善图像的主观视觉效果,提出了一种改进的Warped Distance（WaDi）图像插值方法。传统的WaDi算法是对空间线性插值的改进,但它仅仅利用了图像边缘的局部不对称特征来计算WaDi。除了局部不对称特征,局部梯度特征也是图像边缘的一种重要特征。文中采用将局部不对称特征和局部梯度特征相结合的方法来计算WaDi,可同时保持图像边缘的细节特征和非边缘的光滑性。实验结果表明,用该方法能获得高精度的插值图像。     

一种新的混合域自适应数字音频水印算法

以MP3压缩等攻击特点厦局部音频相关特性为基础，提出了一种新的混合城数字音频盲水印算法．首先，结合MP3压缩等攻击特点，对原始数字音频进行自适应的分段处理；再对每个音频数据段进行DWT和DCT；最后，结合局部音频特性与听觉掩蔽特性，自适应确定量化步长．并将水印信号嵌入到音频数据段的低频分量中．仿真实验表明，本文算法不仅具有较好的透明性，而且对诸如重新采样、重新量化、叠加噪声、低通滤波等攻击均具有较好的鲁棒性．特剐地，该算法对于最为普通的MP3压缩攻击具有极强的抵抗能力．     

一种改进的边缘方向插值算法

已有的边缘方向插值算法利用高低分辨率图像局部方差之间存在的对偶性实现自适应非线性插值。其性能明显优于传统线性插值算法，但图像边缘噪声可能仍然比较明显。为了获得更好的视觉效果。提出了一种改进算法。充分利用局部降采样像素之间的相关信息，用和被插点相邻的6个降采样像素估计高分辨率图像的局部协方差。该算法应用于灰度和彩色图像的分辨率增强，不仅降低了运算复杂度，而且有效地抑制了边缘噪声，进一步提高了插值图像的视觉质量。     

纹理细节和边缘结构保持的图像插值算法

针对图像重建过程中产生的边缘结构被破坏和纹理细节丢失问题,提出一种纹理细节和边缘结构保持的图像插值算法。首先,采用自适应阈值的八方向边缘检测划分图像区域;其次,构造双变量有理函数模型,它可在有理模型和多项式模型之间转换;最后,提出基于边缘数据的局部不对称性和梯度特征调整待插值点空间距离的方法,调整边缘部分待插值点坐标并代入有理模型实现插值,而非边缘部分采用多项式模型插值。实验表明,该算法的峰值信噪比平均提升了0.48~2.17 dB,结构相似性平均提升了0.004~0.028,获得了较高的客观评价数据。该算法将原空间距离不变的插值修正为空间距离变化的插值,有效地保持了图像的边缘结构和纹理细节,使得重建结果具有较好的视觉效果。     

自适应小波域数字音频水印嵌入算法研究

以整型提升小波变换、人类听觉掩蔽特性、数字音频局部邻域特性为基础，提出了一种自适应小波域数字音频水印嵌入算法，该算法具有以下特点：（1）结合人类听觉系统的掩蔽特性，实现了水印嵌入位置的自适应确定；（2）引入了高效的整型提升小波变换；（3）利用数字音频的局部邻域特性，实现了数字水印嵌入深度的智能调节；（4）数字水印信息的提取不需要原始音频信号．对比实验表明：该自适应数字音频水印算法不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、有损压缩、低通滤波、重新采样、重新量化等攻击均具有较好的鲁棒性（特别是叠加噪声与低通滤波）。     

新的特征点强鲁棒音频水印技术

以均值量化索引调制（MQIM）、特征点为理论基础,提出一种新颖的强鲁棒性数字音频水印技术。该算法选取数字音频的局部能量峰值点作为特征,提取稳定的特征点;以特征点为标记,对特征点后的区域进行分段,利用均值量化索引调制将水印嵌入到原始音频的小波域中。水印提取时无需原始图像。仿真实验表明,提出的算法对常规信号处理（MP3压缩、叠加噪声、重新采样、重新量化等）和去同步攻击（随机剪切、幅度缩放、变调、抖动等）均具有较好的鲁棒性。