基于量化表不一致性的JPEG图像篡改盲检测

利用篡改后JPEG图像量化表不一致的特性,提出一种针对JPEG图像的篡改盲检测新方法。通过智能选取若干图像块,迭代估计出待测图像的原始量化表,大致定位出篡改区域。然后用估计出的原始量化表对篡改区域再进行一次JPEG压缩,由压缩前后图像像素值的差值最终确定篡改位置。实验结果表明,提出的估计量化表算法复杂度小,精度高。检测算法能有效地检测出多种篡改类型的JPEG图像,且对篡改区域和未篡改区域压缩因子相差较小的JPEG合成类篡改,检测正确率更高。     

基于JPEG量化失真的合成图像盲检测

主要针对JPEG图像合成伪造,提出了一种基于量化失真的合成图像盲检测算法。首先针对合成图像以JPEG和非JPEG不同的存储方式,分别估计原始量化矩阵;然后用估计的原始量化矩阵对合成图像再压缩,计算压缩前后的量化失真;最后通过判断合成图像不同区域量化失真的大小,实现窜改区域的自动检测和定位。实验结果表明:算法能有效地检测JPEG和非JPEG两种不同存储方式的合成图像。     

利用模糊估计和传感器噪声检测篡改图像

由于有功能强大的计算机和图像处理软件的存在,普通用户可以将数字图像篡改成他们想得到的任何形式。所以检测数字篡改变成了一个非常严峻的问题。在大多数情况下,数字篡改图像是很逼真的,但是在处理过程中也会留下一些痕迹。文章将图像的模糊估计和传感器的模板噪声检测篡改的方法结合起来,对多幅图像操作,实验证明有不错的检测效果。     

JPEG图像篡改的盲检测技术

数字图像被动认证技术是一门不依赖数字水印或者签名等图像先验知识而对图像来源和内容真实性进行认证的新兴技术,JPEG图像篡改的盲检测已成为当前被动认证的研究热点。详细分析了三种基于JPEG压缩的盲检测算法：JPEG压缩历史检测和量化表的估计,块效应不一致性的篡改区域检测,JPEG二次压缩的检测,系统阐明了现有算法的基本特征和优缺点,最后展望了未来的研究方向。     

基于块效应不一致的JPEG图像篡改区域检测

利用JPEG图像经篡改后块效应不一致的特性,提出一种根据JPEG篡改图像块效应值的分布检测篡改区域的方法。改进一种通过参照DCT系数的功率谱直方图估计量化表的方法,根据量化表求得图像每个8×8块的块效应,然后根据块效应值的分布规律检测出图像篡改区域。实验表明算法的应用范围广,具有一定的实践意义。     

基于传感器模式噪声特性的图像篡改检测方法

针对传统基于传感器模式噪声特性的图像篡改检测算法由于需要知道参考图像数据库因而应用局限性大的问题,提出了一种基于噪声子空间投影的图像篡改检测框架,分别采用主成分分析（ PCA）、二维主成分分析（2DPCA）和核主成分分析（KPCA）实现了基于图像噪声特性的篡改检测,并通过实验验证了此方法的有效性。     

基于JPEG块效应差异的图像篡改区域自动定位

不同JPEG栅格位置或不同压缩质量的图像区域被合成为篡改图像时会出现JPEG块效应的差异,据此提出了一种能自动定位篡改区域的图像盲被动取证方法。算法先通过一种基于小波的图像去噪方法提取噪声,利用噪声衡量局部JPEG块效应以提高块效应信号的信噪比;然后通过迭代方法寻找到合适的阈值,在块效应直方图中分离出篡改区域。针对不同类型的篡改区域的实验说明了算法的有效性。     

利用对噪声的盲估计来检测篡改

由于有功能强大的计算机和图像处理软件的存在,普通用户可以将数字图像篡改成他们想得到的任何形式。所以检测数字篡改变成了一个非常严峻的问题。每幅数字图像都包含固有的噪声。这些噪声一般均匀的分布在整幅图像上。本文通过检测这些固有的噪声是否改变来检测图像是否被篡改了。对多幅图像进行操作。实验证明效果不错。     

基于量化表估计的JPEG篡改图像盲检测

传统JPEG篡改图像盲检测算法采用不同质量因子对待测图像进行尝试性再压缩.为了缩短检测时间,减少计算量,提出一种基于量化表估计的JPEG篡改图像盲检测有效算法.首先通过DCT系数直方图估计出篡改图像某一部分量化表,然后通过计算小块DCT系数中分别是对应量化步长整数倍的个数进一步判定该小块是否属于篡改区域.实验结果表明,提出的量化步长估计算法复杂度小,正确率高;检测算法能准确检测出copy-move和合成类图像篡改.此外,改进方法不仅对标准量化表压缩的JPEG篡改图像具有非常好的检测结果,而且对非标准量化表压缩的JPEG篡改图像检测也有效.     

基于噪声分布规律的伪造图像盲检测算法*

提出了一种基于噪声分布规律的伪造图像盲检测方法。首先利用基于边缘保护的滤波方法检测出图像中的噪声;然后计算图像中同质区域噪声的均值、方差和信噪比等统计量,通过比较图像中同质区域的噪声分布规律的相似性程度实现伪造图像鉴别。实验证明该算法能有效地检测出伪造图像。     

基于噪声方差估计的伪造图像盲检测方法

针对不同来源合成伪造数字图像提出了一种盲检测方法,不同数字图像背景噪声存在差异,因而伪造图像区域噪声方差不同。从待测图像小波分解后的高频子带中去除相应边缘区域的高频干扰,改进了噪声方差估计算法,并对所得噪声图像进行分块处理估计每一个分块的噪声方差,将方差相近的块进行融合,最后比较图像中纹理接近的同质区域,找出方差异常的位置。通过实验研究了方差估计精度,对不同来源的伪造图像进行了检测,结果表明算法提高了图像噪声方差的估计精度,在图像纹理接近的同质区域中可以定位图像的伪造区域。     

JPEG图像双重压缩偏移量估计的篡改区域自动检测定位

目的 为了解决现有图像区域复制篡改检测算法只能识别图像中成对的相似区域而不能准确定位篡改区域的问题,提出一种基于JPEG(joint photographic experts group)图像双重压缩偏移量估计的篡改区域自动检测定位方法。方法 首先利用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取图像的特征点和相应的特征向量,并采用最近邻算法对特征向量进行初步匹配,接下来结合特征点的色调饱和度(HSI)彩色特征进行优化匹配,消除彩色信息不一致引发的误匹配;然后利用随机样本一致性(RANSAC)算法对匹配对之间的仿射变换参数进行估计并消除错配,通过构建区域相关图确定完整的复制粘贴区域;最后根据对复制粘贴区域分别估计的JPEG双重压缩偏移量区分复制区域和篡改区域。结果 与经典SIFT和SURF(speeded up robust features)的检测方法相比,本文方法在实现较高检测率的同时,有效降低了检测虚警率。当第2次JPEG压缩的质量因子大于第1次时,篡改区域的检出率可以达到96%以上。 结论 本文方法可以有效定位JPEG图像的区域复制篡改区域,并且对复制区域的几何变换以及常见的后处理操作具有较强的鲁棒性。     

基于JPEG双量化效应的图像盲取证

JPEG图像的双量化效应为JPEG图像的篡改检测提供了重要线索.根据JPEG图像被局部篡改后,又被保存为JPEG格式时,未被篡改的区域(背景区域)的离散余弦变换(DCT)系数会经历双重JPEG压缩,篡改区域的DCT系数则只经历了1次JPEG压缩.而JPEG图像在经过离散余弦变换后其DCT域的交流(AC)系数的分布符合一个用合适的参数来描述的拉普拉斯分布,在此基础上提出了一种JPEG图像重压缩概率模型来描述重压缩前后DCT系数统计特性的变化,并依据贝叶斯准则,利用后验概率表示出图像篡改中存在的双重压缩效应块和只经历单次压缩块的特征值.然后设定阈值,通过阈值进行分类判断就可以实现对篡改区域的自动检测和提取.实验结果表明,该方法能快速并准确地实现篡改区域的自动检测和提取,并且在第2次压缩因子小于第1次压缩因子时,检测结果相对于利用JPEG块效应不一致的图像篡改盲检测算法和利用JPEG图像量化表的图像篡改盲检测算法有了明显的提高.     

基于量化表的图像篡改检测算法

数字图像盲取证技术是近年来研究的一个热点问题。提出一种利用量化表来进行定位和检测数字图像双重JPEG压缩的篡改检测算法。首先对数字图像进行压缩消除图像本身的噪声,然后利用图像压缩模型来描述图像首次压缩与第二次压缩之间的关系进而估计首次压缩量化表,最后提出一种高效率的方法通过利用量化表来定位图像篡改区域。实验结果表明,该算法能够有效地对双重JPEG压缩的图像进行检测和定位,并具有很好的鲁棒性。     

使用背景噪声盲估计的图像真伪鉴别

数字图像获取过程中会在整幅图中产生一致的噪声,而由不同图像拼接而成的图像往往会在噪声的统计特性上不一致。本文利用这一特点,提出了一种基于背景噪声分析的图像真伪被动鉴别算法。该算法利用了图像数据的高阶统计特性对背景噪声进行盲估计,并通过相邻重叠分块间的特征估计来判断图像哪些部分被篡改。实验结果表明,该方法对于鉴别拼接而成的篡改图像有显著效果。     

利用传感器噪声对复制遮盖篡改的检测

由于现今功能强大的图像编辑软件很容易就可以得到,所以对数字图像进行操作和编辑变得非常的容易,在一幅图像中添加或移掉一个重要的人或物并且不留任何痕迹是很有可能的.如果这些篡改图用在媒体或法律上,对社会将造成很大的影响.随着数码相机和摄像机的不断普及,验证数码图像变得越来越重要了.利用相机的传感器噪声对复制遮盖篡改图像进行检测,并根据其模板噪声进一步确定篡改区域.对多幅图像进行操作,实验证明效果不错.