面向JPEG图像篡改的盲取证技术综述

简要阐述了目前国内外学者在JPEG图像篡改的被动取证技术方面的主要研究成果。基于篡改和检测方法的不同,目前检测方法可分为双重JPEG压缩检测方法和JPEG块效应不一致性检测方法。对两类检测方法的代表性方法进行了性能评价,指出了其存在的问题,并对JPEG图像篡改盲取证技术进行了展望。     

数字图像取证技术的发展

随着图像处理技术的快速发展,数字图像被广泛地应用于互联网.与此同时,视觉上难以觉察的篡改图像也日益泛滥.数字图像被动取证作为一种不依赖任何预签名提取或预嵌入信息来鉴别图像真伪和来源的技术,正成为多媒体安全领域新兴的研究热点,有着广泛的应用前景.     

图像模糊篡改盲取证

针对图像篡改人工模糊润饰操作,提出了一种新的盲取证技术。首先用保持边缘平滑滤波结构增强源图像模糊区域,并对滤波图像进行边缘检测;然后采用能量比和信息熵构建模糊边缘约简规则来检测源图像自然强边缘;接着设计模糊隶属度函数,计算源图像每个像素的模糊隶属度,并用该隶属度集合对初始模糊边缘图像进行处理,得到模糊边缘图像;最后对前面的图像进行融合并经过闭运算处理,得到准确清晰的人工模糊边缘。实验结果显示,本文算法能够很好地区分模糊边缘与自然强边缘,篡改区域的定位效果较好。     

图像复制-粘贴篡改快速取证

提出了一种新的篡改检测算法,将图像分为大小相同的重叠块,然后提取每块的特征向量,并对所求出的特征向量通过基数排序来减少搜索空间,减少运算量。对排序后的特性向量求相邻的特征向量的差异(偏移向量),并对偏移向量进行统计,如果存在大量的相同偏移向量可认定为篡改区域。最后利用数学形态学操作获得最终的篡改定位结果。     

基于光源方向不一致性的局部光源图像盲鉴别方法

针对在局部光源照射下生成的图像,提出一种新的数字图像盲鉴别方法。根据测量强度与计算强度间的误差函数和局部光源模式的规范项来计算图像中场景的光源方向,从而判断图像的真伪。经过对实验图像库中的486幅图像进行检测,算法的正检率达到了77.16%,最小误差和最大误差分别为0.2°和1.0°。     

具有几何约束匹配的SIFT图像盲检测研究

复制粘贴是常见的图像篡改手段之一。SIFT是常用的一种匹配算法,也是一种有效的图像复制粘贴篡改检测方法。该算法只采用欧式距离作为度量图像复制区域和粘贴区域特征点向量间的相似性,并未加入其他的匹配约束,由此会产生特征点的误匹配;因此,对得到的匹配点对采用方向一致性几何约束,剔除误匹配点对,提高匹配的正确率和算法后续几何评估中RANSAC算法的执行效率。最后,分别对缩放、旋转,以及在篡改图像中添加噪声等情况进行实验。实验证明改进算法对上述情况的性能提升明显。     

基于人工神经网络的数字图像盲取证

数字图像盲取证技术是一项通过图像本身统计特性来鉴别图像是否被篡改的技术。文章基于数码相机的成像原理,利用人工神经网络来预测成像过程中由于CFA(color filter arrays)插值算法导致图像像素点之间出现的相关性关系,由于没有篡改的图像采用的CFA插值算法是相同的,而被篡改的图像则可能存在两种以上的CFA插值算法,两种情况下图像预测误差会出现差异,本算法利用这种差异实现数字图像的盲取证。实验结果表明本算法具有一定的有效性。     

基于边缘特征的伪造图像盲检测算法

文章针对伪造图像中常用的羽化操作,提出了一种基于边缘特征的检测伪造图像的方法.首先介绍了羽化操作模型,然后定义了象素的方向特征,并将梯度的概念应用到彩色图像中,最后结合象素的方向特征相容度和梯度方向角相容度,定位出图像的伪造区域.实验证明,该算法可以很好地检测出图像的真伪.     

基于量化表估计的 JPEG 合成图像盲检测

利用块效应测度值大小定位篡改区域的关键在于能否准确得到原始图像量化表。本文研究一种量化表估计方法,首先将待测图像使用不同的质量因子对应的量化表求取量化误差,然后根据得到的量化误差进行极小值判定,极小值对应的质量因子即为原始图像量化表对应的质量因子。实验表明,该方法在检测JPEG复制粘贴型篡改时准确率高,算法复杂度小。     

JPEG合成图像的盲篡改检测及定位

提出一种经过JPEG压缩且保存为BMP格式的图像盲篡改检测方法。该算法基于原始量化表不一致性实现篡改定位。首先根据压缩图像特性定位DCT块;然后依据块划分估计原始量化表;最后计算图像块偏离量化表程度,并寻找合适阈值,实现篡改区域的自动检测和定位。改进原始量化表估计算法的实验结果表明:改进算法能实现直流(DC)分量的量化系数估计,并提高量化表估计的正确率,且能有效检测单次JPEG压缩图像的篡改及定位。     

Image Tampering Detection Using No-Reference Image Quality Metrics

In this paper,a new approach is proposed to determine whether the content of an image is authentic or modified with a focus on detecting complex image tampering.Detecting image tampering without any prior information of the original image is a challenging problem since unknown diverse manipulations may have different characteristics and so do various formats of images.Our principle is that image processing,no matter how complex,may affect image quality,so image quality metrics can be used to distinguish tampered images.In particular,based on the alteration of image quality in modified blocks,the proposed method can locate the tampered areas.Referring to four types of effective no-reference image quality metrics,we obtain 13 features to present an image.The experimental results show that the proposed method is very promising on detecting image tampering and locating the locally tampered areas especially in realistic scenarios.     

数字图像处理的边缘检测技术研究

主要分析几种应用于数字图像处理中的边缘检测算子,根据它们在实践中的应用结果进行研究,主要包括:Robert边缘算子、Prewitt边缘算子、Sobel边缘算子、Kirsch边缘算子以及Laplacian算子等,根据实验处理结果讨论了几种检测方法的优劣.     

基于数学形态学的图像边缘检测

图像边缘检测通常是以类似于素描图的图像表达出物体的要素和特征,其任务是使图像边缘准确定位和抑制噪声。分析了两种基于数学形态学的边缘检测技术,即基于多尺度形态梯度的边缘检测和基于形态学多级平均的图像边缘检测,并对其进行了理论分析和比较,得出了相应结论。     

投影与光照方向一致性的图像篡改检测

针对在自然光照条件下拍摄的图像遭到篡改的情况,提出了一种新的篡改检测方法. 光照射到物体上在物体表面会发生漫反射现象,同时会在投影平面上产生阴影,一旦图像遭到篡改很难保持这些自然特征的一致性. 因此,根据物体表面估计出的光照方向与投射阴影得到的光源区域的一致性,不仅可以检测有多个物体的篡改图像,还可以检测出只有1个物体的图像是否被篡改.     

基于改进的形态学算子的灰度图像边缘检测

提出一种改进的形态学图像边缘检测算法.针对单结构元素在检测时出现检测结果边缘线条粗、不连续性的问题,该算法提出了利用6种具有代表性的结构元素进行膨胀组合,形成多尺度结构元素,从而弥补了传统边缘检测算法提取灰度图像细节边缘少及抑制噪声能力差的缺点.     

利用数学形态学与图像二值化进行车牌定位

在车牌识别中,车牌的准确快速定位尤为重要,文章采用数学形态学运算得到多块类似车牌的候选区域。再对候选区域二值化后进行中间行扫描,利用行扫描中的黑、白跳变规律,确定车牌区域。该方法基于单行扫描,能够减少运算时间,提高对车牌定位的速度。     

基于Canny算子的白酒显微图像边缘提取

文章提出了一种改进的Canny算子和数学形态学相结合的白酒显微图像边缘检测方法。首先采用二维高斯函数的一阶偏导数同时构造x和y方向滤波器计算梯度幅值,然后通过四阈值边缘检测方法进行边缘定位,最后引入了数学形态学对边缘进行融合。实验仿真表明,该方法对酒分子结构边缘检测精度较准、抗噪性能良好,能有效的克服图像边缘模糊与断点,提高了边缘的连续性。     

利用MATLAB进行数字图像的边缘检测

介绍了数字图像处理的主要研究领域及图像分割中的边缘检测方法即Sobel和 拉普拉斯算子法.介绍了MATLAB语言的主要特点;说明了Matlab语言适用于数字图像处理. 给出了相应程序及处理结果.说明采用拉普拉斯算子法的处理效果要优于Sobel算子法.     

图像边缘检测Laplace算子的改进

目的改进原有Laplace算子在检测图像边缘时的精度和清晰度,进一步准确地研究图像的基本特征.方法通过将原有的模板从3×3矩阵形式扩展成7×7矩阵形式.除了对特殊方向的边缘进行检测外,增加对非特殊方向边缘的检测.同时根据各点与中心点的距离远近设置合理的权系数,以提高边缘检测的效果.结果通过比较原有算子和改进算子的实验效果图表明,运用改进的Laplace算子进行边缘检测,边缘更加连续、准确和清晰,有效避免了伪边缘的出现.同时检测出一些原有的Laplace算子检测不出来的边缘,弥补了原有的Laplace算子的缺陷,取得了较好的效果.结论对Laplace算子的改进,提高了图像边缘检测的效果,较好的保持边缘的连通性,准确地检测图像的边缘.     

数字图像处理技术在荧光磁粉探伤系统中的应用

磁粉探伤是一种利用磁性粉末检查钢铁零件近表面缺陷的方法.为了提高生产效率,解放劳动力,将数字图像处理的相关技术应用到磁粉探伤中.本文介绍了作者设计的航空用钢制轴类工件的荧光磁粉自动探伤系统,从图像的采集、处理和分析3个方面探讨了数字图像处理技术在系统中的具体应用.该算法能较准确、较迅速地定性、定量分析出裂纹缺陷的特征.