数字图像复制粘贴篡改盲检测研究

作     者：叶雨晴 

作者单位：南京邮电大学 

学位级别：硕士

导师姓名：邱晓晖

授予年度：2018年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：图像盲取证 复制粘贴 Hu不变矩 SIFT 

摘      要：随着数字化的不断快速发展,数字图像处理技术越来越大众化,市面上出现了各种不同的图像处理软件,使得普通用户都可以利用这些软件轻松地编辑数字图像。然而有些人却故意篡改、伪造图像试图扭曲事实真相,以对他人造成伤害,影响社会和谐。因此,开展针对数字图像篡改检测技术的研究具有十分重要的意义。图像的复制粘贴操作是图像篡改的常见操作,与此对应的复制粘贴篡改盲检测也是图像篡改检测的重要组成部分,本文针对图像复制粘贴篡改盲检测技术进行分析和研究。图像复制粘贴篡改盲检测方法主要包含两类,一类是基于块匹配的图像盲检测算法,一类是基于特征点匹配的图像盲检测算法。基于块匹配的方法是先将图像滑窗分块,对每个块提取特征,通过寻找相似的图像块来定位篡改区域;基于特征点匹配的方法主要是通过提取一定数量辨识度较高的关键点,并在这些点周围提取局部特征来构造特征向量。与基于图像块的方法相比,此类方法需要提取的关键点的数量远小于重叠图像块的数量,所以具备更好的实时性。然而,基于特征点匹配的方法对于纹理单一的图像区域(如天空、大地、湖泊等)提取的特征点数量较少,因此对检测效果不理想。本文分别对这两类检测方法开展研究,详细分析了图像复制粘贴篡改模型、复制粘贴常见篡改手段以及现有对复制粘贴篡改盲取证技术认证算法,主要研究工作包括:(1)针对离散情况提出了一种基于比例不变的Hu不变矩算法。首先通过理论推导分析发现在离散情况下,Hu不变矩受比例因子的影响,不具有比例不变性。因此改进了Hu不变矩,构造出6个新的不变矩,通过理论推导和实验证明了改进后的Hu不变矩在离散情况下仍满足比例不变性。(2)针对纹理单一区域的复制粘贴篡改,提出了纹理单一性图像复制粘贴篡改盲检测算法。纹理单一区域的复制粘贴篡改本身没有意义,但是通过复制纹理单一区域粘贴到图像中的某一目标上达到隐藏目标的目的,这一篡改手段在现实生活中应用广泛,因此检测此类篡改很有意义。该算法属于基于图像块匹配的检测算法,结合基于比例不变的Hu不变矩和Lab颜色空间三通道特征共同表征图像块,利用图像子块特征向量相关性来识别图像篡改并定位其位置。实验结果表明,该算法对纹理单一区域的复制定位准确,并且同样能准确定位经过尺度变换、旋转等几何变换的非纹理单一篡改区域,对于亮度变化、JPEG重压缩、噪声、模糊等后处理操作有很好的鲁棒性。(3)对于非纹理单一区域的复制粘贴篡改,为了进一步提高图像篡改盲检测的效率,针对基于特征点匹配的检测算法,分析传统SIFT算法缺陷,提出一种改进SIFT算法,该算法利用K-means算法对SIFT特征向量矩阵的列向量进行聚类,通过选取与整体差异最小的列向量作为初始聚类中心,最终提取该初始聚类中心所在类的特征向量进行匹配,大大降低了特征向量的维数。该算法首先利用改进的SIFT算法提取图像关键点,然后进行特征点匹配,并利用RANSAC算法剔除误匹配对,最终识别并定位篡改区域。实验结果表明:与传统的SIFT算法以及PCA-SIFT算法相比,本文算法具有更高的检测效率,并对于复制区域的平移、尺度缩放与旋转操作都具有较高的鲁棒性。(4)对本文提出的两种图像复制粘贴篡改检测算法进行实验对比分析,得出如下结论:当检测纹理单一区域的复制粘贴篡改时,本文提出的纹理单一性图像复制粘贴篡改盲检测算法更有优势,能够精准定位篡改区域,而在检测非纹理单一区域的复制粘贴篡改时,本文提出的基于SIFT与K-means的图像复制粘贴篡改盲检测算法检测效率更高。