基于Radon和解析Fourier-Mellin变换的篡改图像盲检测算法

复制粘贴（Copy-Move）是一种极为常见的图像篡改方式。为了快速有效地检测图像经过旋转、缩放等操作后的篡改图像,本文提出了一种基于Radon和解析Fourier-Mellin变换的篡改图像盲检测方法。文章首先对图像进行分块,之后将图像块进行Radon和解析Fourier-Mellin变换,并提取计算变换结果后的矩特征值,最后计算矩特征值的相关性。本文算法不需要对灰度图像进行二值化与归一化处理,而是直接从图形的Radon变换与Fourier-Mellin变换的结果中提取不变特征,理论分析与实验结果表明,本文提出算法的检测结果优于基于正交矩的检测方法,而且对均值为0的白噪声的鲁棒性显著高于基于正交矩的检测方法。      

基于大脑层状皮质模型的立体图像质量评价

针对利用相机传感器模式噪声的篡改检测在待测 图像纹理复杂区域存在较高的虚警,提出了一种考 虑纹理复杂度的自适应阈值检测算法。根据Nyman-Pierson(N-P)准则,确定不同纹理复杂 度对应的相关性匹配 判定阈值,而得到相关性阈值与纹理复杂度的关系拟合函数。在不重叠分块计算待测 图像噪声残差 和其来源相机传感器模式噪声对应块相关性的基础之上,根据待测图像块不同的纹理复杂度 进行相关性匹 配,确定大致篡改位置;再用快速零均值归一化互相关(ZNCC) 算法计算两噪声图像中大致篡改区域对应点的相关性,实现精确定 位。在手机图像库上的实验表明,与现有的固定阈值方法相比,本文算法的检测率达 到了98.8%,而虚 警率仅为1.897%,有效地降低纹理复杂区域的虚警率,并实现对篡改 区域的精确定位;同 时,与传统的滑动窗口方法相比,本文算法检测效率平均提高了26倍 。     

基于统计噪声水平分析的图像拼接检测

图像拼接是最常用的图像篡改操作之一,针对篡改图像噪声水平不一致性的现象,本文提出了一种基于统计噪声水平分析的图像拼接检测方法。首先,将检测图像分割成大小相同的非重叠图像块,然后,利用一种非参数估计算法来估计每个图像块的噪声值,并且采取聚类法对图像块的噪声值进行聚类,聚类结果分为可疑部分和非可疑部分两大类。最后,通过一个由粗到细的两阶段策略对篡改区域进行定位。哥伦比亚未压缩图像拼接检测评估图像库的实验结果表明,本文方法能够准确地估计图像块的噪声和定位出拼接区域,性能优于现有方法。     

RHFM结合形态学滤波的数字图像Copy-Move篡改取证方法

针对图像易受到Copy-Move篡改攻击问题,提出一种圆谐-傅里叶矩结合形态学滤波的图像Copy-Move篡改取证方法。首先,将检测图像分成相互重叠的多个圆形区域块;然后,利用圆谐-傅里叶矩(RHFM)提取出圆形区域块中的不变性特征,并对特征进行字典排序;接着,通过计算和比较特征向量间的欧式距离匹配区域块,获得检测图;最后,利用窗口滤波和形态学操作去除检测图中错误的匹配结果,获取最终检测图。实验结果表明,该方法能够有效检测Copy-Move篡改攻击,且对篡改图像的仿射变换和信号处理攻击具有很好的鲁棒性。     

基于残留噪声相关性的视频篡改检测算法

提出了一种基于残留噪声相关性的视频篡改检测算法.该算法利用双树复小波域局部维纳滤波的方法获取视频每帧的残留噪声,相邻两残留噪声帧对应块做相关性运算,根据相关系数的统计特性建立累积分布函数模型,设定最佳阈值,定位篡改区域.所提出的提取残留噪声的方法能更好地保留图像细节,减少残留噪声中的场景污迹.实验结果验证了该算法检测篡改视频的准确率更高.     

基于边缘羽化检测的虚假图像盲识别算法

本文针对羽化操作的篡改方式,提出了一种新的图像肓识别算法,这种算法使用纹理分析方法.该方法的基本思想是首先进行图像分解,根据纹理图像进行轮廓构建.在轮廓构建中先对纹理图像进行类似纹理再提取,去除当中少量的噪声,其中使用了双树复小波,变换.利用得到的数据,进行轮廓构建.实验表明,该算法在没有任何数字水印和数字签名的前提下,能提高篡改区域的检测精度,有效的检测大面积光滑的图像.     

稳健性图像复制-黏贴篡改被动认证

图像复制-黏贴(copy-move)是一类的常见的图像篡改手段,篡改通过将图像中一部分区域复制并黏贴到同一幅图像另一区域后起到掩盖被覆盖内容的目的。由于篡改者为了使篡改更加逼真或者试图增加检测难度,往往在黏贴图像块之前对图像块进行加噪、模糊或者旋转缩放等后续处理。目前检测这类篡改的认证方法主要归纳为三类：变换域鲁棒特征子块匹配方法、旋转不变特征子块匹配方法和特征点匹配方法。本文对采用这三类方法的国内外文献进行了系统的分析和归纳并对未来研究方向进行了展望。     

基于图像背景噪声特性的篡改检测

数字图像都包含有一部分来自成像过程或者数字压缩的背景噪声,如果两幅不同背景噪声的图像被拼接在一起,则图像篡改区域和其他区域的噪声特性会有差异。本文基于一种估计信道信噪比的高阶统计量法提出了一种新的图像背景噪声的盲估计算法。通过对图像进行分块计算每块的噪声方差,从而检测图像篡改部分。此算法通过二次加噪的方法解决了高阶统计量法中必须已知原始信号的问题,实现了待检测图像噪声的盲估计。实验结果显示该算法能有效估计图像的噪声方差从而达到检测局部篡改的目的。并且图像的缩放和压缩对检测结果影响很小,算法具有较好的鲁棒性。      

图像空域分析下的图像篡改检测算法

提出一种图像空域分析下的图像篡改检测算法。首先,利用GPAC分割出相似性区域;然后,利用双边滤波对相似性区域的灰度图进行去噪,并得到其噪声图像;最后,通过比较噪声图像的灰度值分布是否相同或噪声分布规律相似性程度来判断图像的真伪,并判断出其篡改方式。通过实验证明该算法能有效的检测出篡改图像。     

稳健性图像复制-粘贴篡改被动认证

图像复制-粘贴(copy-move)是一类常见的图像篡改手段,篡改者通过将图像中一部分区域复制并粘贴到同一幅图像另一区域后起到掩盖被覆盖内容的目的。由于篡改者为了使篡改更加逼真或者试图增加检测难度,往往在粘贴图像块之前对图像块进行加噪、模糊或者旋转缩放等后续处理。目前检测这类篡改的认证方法主要归纳为3类:变换域稳健特征子块匹配方法、旋转不变特征子块匹配方法和特征点匹配方法。对采用这3类方法的国内外文献进行了系统的分析和归纳并对未来研究方向进行了展望。     

具有几何不变性的图像复制-粘贴盲鉴别算法

提出一种具有几何不变性的复制-粘贴盲鉴别算法.该算法首先定义灰度级别和灰度结构,根据像素的灰度级别划分图像块,再结合其灰度结构定位可疑块对;然后对每一组可疑块对进行基于对数极坐标变换的相位相关,并粗略定位篡改区域;最后,精确计算篡改区域之间的旋转角度、缩放尺度及平移量,从而定位复制-粘贴区域.实验结果表明,该算法不但具有旋转、缩放等几何不变性,而且具有较高检测效率及较强的鲁棒性.     

Secure fragile watermarking method for image authentication with improved tampering localisation and self-recovery capabilities

In this paper, we present a new fragile watermarking method aimed at providing improved tampering localisation and self-recovery capabilities. First, a secure block-wise mechanism, resilient to cropping, is used to localise distorted blocks of pixels. Subsequently, the tampering localisation accuracy is refined by means of an iterative pixel-wise mechanism, which estimates the original watermarked pixels in altered regions. Extensive tests, using a large data-set, are presented to show to what extent the size of the tampered area influences the performance of our method. Moreover, results show that the proposed scheme compares favourably with a method presented in recent literature, in terms of tampering localisation and self-recovery performance. In fact, we show that our method is capable of partially reconstructing a cover image when 5% of its total number of pixels has been cropped.     

一种基于自适应阈值选择的干扰检测方法

针对智能视频监控系统中的干扰检测问题,提出了一种新的检测方法,并将干扰类型进行了分类。该方法对智能视频监控系统中的遮挡、失焦、亮度异常、偏色和噪声污染5种干扰分别提取检测特征,实现了对不同类型干扰的分类检测。同时,采用了自适应更新阈值的方法,降低了检测方法的复杂度,提高了其实用性。实验结果表明:在能够满足监控系统实时性的要求下,与经典方法相比,检测性能较好,适用范围较广,分类正确率达到了92.2%。     

A novel chaos-based fragile watermarking for image tampering detection and self-recovery

In this paper, a novel watermarking approach is proposed to provide enhanced tampering localization and self-recovery. A cross chaotic map is used to confuse the blocks generated by the original image. A sister block embedding scheme is proposed to improve the recovery effect after tampering. Flags and a combination of the most significant bit (MSB) and the least significant bit (LSB) mechanism are applied to improve the tampering detection rate and the defense of attacks. And an optimization scheme is given to make the recovered image have advanced visual effects. Experiment results show that the proposed schemes are more secure and have better effect on tampering detection and recovery even though the tampered area is relatively large.     

Perceptual hash-based coarse-to-fine grained image tampering forensics method

As an active forensic technology, perceptual image hash has important application in image content authenticity detection and integrity authentication. In this paper, we propose a hybrid-feature-based perceptual image hash method that can be used for image tampering detection and tampering localization. In the proposed method, we use the color features of image as global features, use point-based features and block-based features as local features, and combine with the structural features to generate intermediate hash code. Then we encrypt and randomize to generate the final hash code. Using this hash code, we present a coarse-to-fine grained forensics method for image tampering detection. The proposed method can realize object-level tampering localization. Abundant experimental results show that the proposed method is sensitive to content changes caused by malicious attacks, and the tampering localization precision achieves pixel level, and it is robust to a wide range of geometric distortions and content-preserving manipulations. Compared with the state-of-the-art schemes, the proposed scheme yields superior performance.     

图像伪造中模糊操作的异常色调率取证技术

数字图像取证技术是对图像的完整性和真实性进行鉴别．通过分析由成像系统形成的局部色彩相关性，利用成像系统和模糊操作在数字图像局部色彩属性的差异，定义数字图像异常色调集合和异常色调率的概念，提出了一种基于异常色调率的数字图像取证技术．实验表明，该方法能够有效地检测出对数码相机拍摄图像进行模糊操作的痕迹，并能够对经过模糊操作的图像局部进行准确判断．     

一种监控摄像机干扰检测模型

为减少监控干扰检测中因特殊场景引起的误检测,文中提出一种基于Siamese 架构的SCG(Siamese with Convolutional Gated Recurrent Unit)模型,利用视频片段间的潜在相似性来区分特殊场景与干扰事件.通过在Siamese架构中融合改进ConvGRU 网络,使模型充分利用监控视...     

A new semi-fragile image watermarking with robust tampering restoration using irregular sampling

This paper presents a semi-fragile watermarking method for the automatic authentication and restoration of the content of digital images. Semi-fragile watermarks are embedded into the original image, which reflect local malicious tampering on the image. When tampered blocks are detected, the restoration problem is formulated as an irregular sampling problem. These blocks are then reconstructed, making use of the information embedded in the same watermarked image, through iterative projections onto convex sets. In contrast to previous methods, the restoration process is robust to common image processing operations such as lossy transcoding and image filtering. Simulation results showed that the scheme keeps the probability of false alarm to a minimum while maintaining the data integrity of the restored images.