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数字图像内容人为篡改检测

作　者: 康丽
导　师: 程小平
学　校: 西南大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 离散小波变换奇异值分解欧氏距离数学形态学复制-粘贴篡改
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 119次
引　用: 1次
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内容摘要

随着社会的发展,数字图像在我们生活中起着越来越重要的作用,它作为我们交流的载体,包含大量很重要的信息。比如,一张可信的数字照片在法庭上可以作为呈堂证据,每天的报纸杂志与数字图像密不可分,医生诊断病情也需要依赖数字图像等。但是由于高性能数码相机的出现,以及图像处理和编辑软件的功能日益强大并广泛使用,使得数字图像极易被篡改而不留下明显的痕迹。数字图像的真实性和完整性正受到极大的威胁,因此发展鉴别图像真伪的技术变得十分重要和迫切。数字图像检测技术正是在此背景下产生的一个新的研究领域。数字图像检测技术按照是否预先在数字图像中嵌入附加信息可以分为主动检测和被动盲检测两种。由于主动检测具有很大的局限性,在实际应用中受到很大的限制。主动检测需要图像提供方对图像进行预处理,嵌入数字水印会使图像的质量下降,目前很多数码相机还没有嵌入水印的功能,水印很容易被攻击和破坏,检测时需要可信赖的第三方机构参与,并且第三方机构还需要得到认证双方和法庭的认可等等。所以仅仅根据图像内容本身进行篡改检测的被动盲检测技术将成为图像检测技术的一个研究热点。本文以作者现有的学术论文为基础,运用数字图像被动盲检测技术对数字图像内容人为篡改中最常用的复制一粘贴篡改进行了分析和研究,主要的研究工作如下：第一,介绍了本论文的研究背景和研究意义,总结了数字图像主动检测和被动盲检测技术的相关研究现状,以及数字图像主动检测技术的局限性。第二,对数字图像被动盲检测的相关理论进行了介绍,总结了六种常见的数字图像篡改手段,对数字图像被动盲检测进行了定义,提出了本文要研究的问题一数字图像复制-粘贴篡改检测问题,以及对目前常用的一些检测方法进行了介绍,并比较了各自的优缺点。第三,对基于奇异值分解和欧氏距离的数字图像复制-粘贴篡改检测算法进行了研究,这是本文的研究重点。重点对该算法用到的关键技术进行了研究,该算法的关键技术主要包括离散小波变换、奇异值分解、欧氏距离和数学形态学等,并对其中的奇异值分解进行改进,以提高算法的检测效率,最后提出了本算法的检测流程,并对算法步骤进行总结。第四,为了验证本文提出的算法的正确性、可行性和有效性,本文用matlab软件对经过复制-粘贴篡改的图像进行仿真实验。给出了灰度图像的检测结果、彩色图像的检测结果、不同JPEG压缩因子下以及添加不同信噪比的高斯白噪声的篡改图像的检测结果,并对实验结果进行分析,实验结果表明本算法具有较强的检测能力、具有抵抗JPEG压缩和噪声的能力。第五,对论文的研究内容进行了总结,指出了本算法的不足之处,并对以后的研究工作进行了展望。综上所述,本文的工作主要集中在数字图像复制-粘贴篡改检测方法的研究上,在理论和应用上都取得了一定的成果,这些成果将对数字图像被动盲检测技术的发展产生积极的推动作用。

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-9
第1章绪论  9-16
  1.1 研究背景和意义  9-10
  1.2 数字图像检测技术的相关研究  10-14
    1.2.1 数字图像主动检测技术的研究现状  10-12
    1.2.2 数字图像主动检测技术的局限性  12-13
    1.2.3 数字图像被动盲检测技术的研究现状  13-14
  1.3 论文研究的主要内容和结构  14-16
第2章数字图像被动盲检测的相关理论  16-19
  2.1 数字图像内容人为篡改方法  16
  2.2 数字图像被动盲检测的定义  16-17
  2.3 数字图像复制-粘贴篡改及检测问题  17-18
  2.4 本章小结  18-19
第3章基于奇异值分解和欧氏距离的图像复制-粘贴篡改检测算法  19-32
  3.1 数字图像复制-粘贴篡改模型  19-20
  3.2 离散小波变换  20-24
    3.2.1 小波变换基本理论  20-21
    3.2.2 离散小波分解过程  21-24
  3.3 奇异值分解与改进  24-25
    3.3.1 奇异值分解与其特征  24-25
    3.3.2 对奇异值分解的改进  25
  3.4 数学形态学相关理论  25-28
    3.4.1 腐蚀操作  26-27
    3.4.2 膨胀操作  27
    3.4.3 开操作  27-28
    3.4.4 闭操作  28
  3.5 算法步骤与检测流程  28-31
    3.5.1 算法步骤  28-30
    3.5.2 检测流程  30-31
  3.6 本章小结  31-32
第4章仿真实验与结果分析  32-40
  4.1 仿真实验准备  32
  4.2 仿真实验目的与方案  32
  4.3 仿真实验的结果与分析  32-39
    4.3.1 参数选取  32-34
    4.3.2 灰度图像检测结果  34-35
    4.3.3 彩色图像检测结果  35-36
    4.3.4 不同JPEG压缩因子下的图像检测结果  36-38
    4.3.5 添加噪声后的图像检测结果  38
    4.3.6 结果分析  38-39
  4.4 本章小结  39-40
第5章总结与展望  40-42
  5.1 算法的主要创新点  40
  5.2 算法的主要缺陷  40-41
  5.3 未来的工作展望  41-42
参考文献  42-45
致谢  45-46
攻读硕士学位期间公开发表的论文  46

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