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自然图像复制粘贴和模糊操作篡改盲取证

作　者: 方君丽
导　师: 李兴华
学　校: 北京交通大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 数字图像篡改取证复制粘贴篡改模糊操作
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 333次
引　用: 9次
阅　读: 论文下载

内容摘要

图像数据作为信息传递的一个重要载体,被广泛应用在新闻报道、智能信息收集、犯罪调查、安全监控、医疗和科学研究等领域。但随着低成本、高性能、友好操作界面的图像处理软件的不断推出,数字化的图像信息面临着极大的安全隐患(即图像信息易被恶意篡改),因此数字图像真实性认证已经成为目前的研究热点。当前,对数字图像真实性认证研究主要有两个大方向,一种是基于数字水印的主动式数字图像取证安全技术,其基本思想是通过在图像中嵌入附加信息来进行真实性和完整性认证,但是这类方法通用性差;另一种是被动式数字图像盲取证安全技术,直接依据图像本身的信息对数字图像内容进行鉴别。虽然数字图像被动盲取证技术不及主动式数字图像取证技术成熟,但是其必然会成为图像的内容真实性认证的主要方面。本文首先分析了图像生成和篡改过程引入的图像特征的变化,对目前的主要的取证方法的相关理论、算法思想和算法实现进行分析,确定了针对数字图像篡改中最基本的复制粘贴操作和模糊润饰操作作为本文的研究重点。针对现有的复制粘贴检测算法中字典排序运算量大的缺点,本文将小波变换的思想引入,提出了基于离散小波变换的自相关法检测复制粘贴操作的方法,该方法提取能够对图像最佳逼近的小波分解低频子带作为特征向量,大大减小了特征向量的维数和排序矩阵的行数,提高了相似块的匹配检测效率。针对现有的拼接检测算法大都无法对拼接后进行过润饰处理的数字图像进行检测,本文针对拼接后的模糊操作进行了研究。通过分析图像边缘特性和人工模糊操作的特点,使用同态滤波增强了人工模糊操作中的模糊边界和边界内外像素的区别,快速准确地完成了拼接边缘模糊后的篡改区域的检测与定位。

全文目录

致谢  5-6
ABSTRACT  6-7
中文摘要  7-10
1 绪论  10-19
  1.1 研究背景和意义  10-13
  1.2 数字图像取证技术发展  13-18
    1.2.1 数字图像主动取证技术概述  13-16
    1.2.2 数字图像被动取证技术概述  16-18
  1.3 本文研究内容和章节安排  18-19
2 自然图像篡改方法及取证技术简介  19-36
  2.1 自然图像生成过程及主要篡改方式  19-23
    2.1.1 自然图像生成过程  19-22
    2.1.2 自然图像的篡改方式  22-23
  2.2 重取样取证和双重JPEG压缩取证方法  23-27
    2.2.1 重采样取证  23-25
    2.2.2 双重JPEG压缩取证  25-27
  2.3 图像拼接操作图像来源取证技术分析  27-33
    2.3.1 基于CFA插值的数码相机类型取证  27-30
    2.3.2 利用传感器噪声对复制遮盖篡改的检测  30-31
    2.3.3 其他图像来源取证方法  31-33
  2.4 基于图像双谱的取证  33-35
  2.5 本章小结  35-36
3 基于小波变换的复制粘贴取证技术研究  36-52
  3.1 现有复制粘贴检测方法分析  37-40
    3.1.1 穷尽搜索算法  37
    3.1.2 自相关算法  37-38
    3.1.3 精确匹配算法  38
    3.1.4 基于DCT系数的复制粘贴检测  38-39
    3.1.5 基于PCA的复制粘贴检测  39
    3.1.6 基于主转移向量的复制粘贴检测  39
    3.1.7 目前算法存在问题小结  39-40
  3.2 离散小波分解  40-45
    3.2.1 小波变换基本理论  40-42
    3.2.2 离散小波分解过程  42-45
  3.3 基于离散小波变换的自相关检测方法  45-51
    3.3.1 算法思想  45-46
    3.3.2 算法描述  46-47
    3.3.3 检测流程  47-48
    3.3.4 检测结果  48-50
    3.3.5 计算复杂度分析  50-51
  3.4 本章小结  51-52
4 基于数学形态学和同态滤波的模糊操作取证研究  52-68
  4.1 模糊操作和同态滤波概述  52-59
    4.1.1 图像离焦模糊和人工模糊  52-53
    4.1.2 人工模糊操作的原理  53-55
    4.1.3 频域增强  55-56
    4.1.4 同态滤波  56-57
    4.1.5 使用同态滤波进行图像增强的数学基础和流程  57-59
  4.2 人工模糊操作的检测  59-67
    4.2.1 算法思想  59-60
    4.2.2 检测流程  60
    4.2.3 使用同态滤波方法放大人工模糊边界  60-61
    4.2.4 利用数学形态学进行模糊边缘提取  61-64
    4.2.5 对拼接图像人工模糊操作检测  64-67
  4.3 本章小结  67-68
5 总结与展望  68-70
  5.1 本文小结  68
  5.2 展望  68-70
参考文献  70-76
学位论文数据集  76

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