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基于数字图像篡改的被动取证方法研究

基于数字图像篡改的被动取证方法研究

作者：曹广成上海应用技术大学

学位级别：硕士

数字图像取证技术是对数字图像改动进行检测的技术,广泛应用在真实性鉴别以及法院证据等。数字图像取证技术就是对改动进行检测,找出人为修改的地方,然后标记出修改的地方。相比于数字图像主动取证需要对验证图片作预先嵌入信息,数字图... 详细信息

数字图像取证技术是对数字图像改动进行检测的技术,广泛应用在真实性鉴别以及法院证据等。数字图像取证技术就是对改动进行检测,找出人为修改的地方,然后标记出修改的地方。相比于数字图像主动取证需要对验证图片作预先嵌入信息,数字图像被动取证技术是在不预先加入验证密码的情况下,即可对数字图像的内容人为修改做出鉴别的方法,应用更为广泛,有更高的研究价值。近年来,修图软件发展迅速,功能强劲。然而,数字图像被动取证并没有与之匹配的发展速度,这样的滞后也是理所当然的。因为,只有新的篡改手段的出现,才会促使人们去研究怎么样检测出篡改的地方。这样的发展也符合研究的基本过程,发现问题到解决问题的过度。这样的状况,也暴露了取证技术针对性较强,一对一的检测效率较低。同时,检测的准确性一直是现在检测技术的软肋,在多种篡改手段综合应用在一幅数字图像上时,单一的检测算法检测的准确性确实不能令人满意。本文针对数字图像修改检测进行研究,涉及复制-粘贴篡改的数字图片被动取证和基JPEG图片篡改的被动取证方法,对已有算法进行实验分析与总结,根据已有方法的不足之处,提出了两种改进的数字图像被动取证算法,基于保局投影算法的复制-粘贴篡改被动取证研究和基于随机抽样的最大似然估计的JPEG图像被动取证方法研究。本文的工作主要基于下面两个研究：本文针对图像块的特征提取和降维处理展开研究,提出保局投影算法对特征向量进行降维,其目标是寻找一个转换矩阵P,将高维空间中的数据集映射到地位空间。投影矩阵P是在相似度矩阵S的约束下求解的,后面对Y进行字典排序,找出篡改部分并精确定位。最后,本文提出一个基于随机抽样最大似然估计(RSMLE)的方法,首先对滤波器进行优化,得到改进型增强交叉差分滤波器,以加强块效应和减少来自图像边缘和纹理的干扰,然后集成随机抽样,投票两种方法对最大似然法进行改进,得到新的块估计方法,即基于随机抽样最大似然估计(RSMLE),以提高块大小估计的准确性。

关键词：数字图像被动取证复制-粘贴保局投影算法字典排序抽样最大似然估计

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基于卷积神经网络的图像缩放参数估计研究

基于卷积神经网络的图像缩放参数估计研究

作者：彭琳湖南大学

学位级别：硕士

图像缩放是日常生活中对图像编辑或修饰的常见操作,通过缩小或放大操作,图像可以达到最佳的视觉效果。图像缩放检测是数字图像取证领域的重要研究方向之一,它通过对图像缩放痕迹的追踪,验证图像的真实性和完整性。而图像缩放参数估计研... 详细信息

图像缩放是日常生活中对图像编辑或修饰的常见操作,通过缩小或放大操作,图像可以达到最佳的视觉效果。图像缩放检测是数字图像取证领域的重要研究方向之一,它通过对图像缩放痕迹的追踪,验证图像的真实性和完整性。而图像缩放参数估计研究进一步实现对图像缩放程度的探究,达到基本还原图像篡改历史和图像溯源的目的。传统的图像缩放参数估计研究主要依赖于缩放过程中使用插值算法引入的像素相关性和周期性,然而人工设计提取特征的取证方法效果有待提高。近年来,随着深度学习的发展,卷积神经网络实现自动提取特征被广泛应用于图像取证领域。本文将围绕基于卷积神经网络的图像缩放参数估计展开研究,主要研究成果如下:(1)本文从分类的角度出发,设计了一个基于双滤波预处理的图像缩放参数估计分类网络。将图像缩放参数估计研究看作一个多分类问题,参数空间被划分为多个离散的非重叠参数区间,每个缩放参数对应不同类别。该分类网络通过设计一个双滤波预处理结构对图像同时进行高阶高通滤波和低阶高通滤波处理提取残差特征,利用特征融合的思想将高-低阶滤波器的输出特征进行融合,再通过多层卷积训练提取图像的深层缩放痕迹特征,根据不同缩放参数的特有特征差异实现对图像缩放参数估计的分类研究。实验结果表明,与现有先进的图像缩放参数估计分类方法相比,所提出的基于双滤波预处理的图像缩放参数估计分类网络结构能够显著提高参数估计性能。(2)本文从回归的角度出发,考虑到图像缩放参数空间是一个连续空间,多分类器存在只能提供一个连续参数空间的粗量化而无法实现细粒度估计的问题,设计了一个基于双流差分滤波的图像缩放参数估计卷积神经网络回归框架。该框架包含两个子分支,将图像RGB通道分离后选取不同参数下缩放痕迹差异相对明显的R、G通道,分别经过垂直和水平方向的差分滤波处理后得到差分图像,再对应输入到两个子分支进行卷积训练,并引入网络浅层特征和深层特征融合的思想进行特征融合,最后利用一个神经元回归输出网络估计的缩放参数值。实验结果表明,设计的基于双流差分滤波的图像缩放参数估计回归框架可以进一步提高参数的估计精度,实现图像缩放参数的细粒度回归估计。

关键词：数字图像被动取证图像缩放参数估计卷积神经网络残差特征

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双重压缩的JPEG图像篡改检测研究

双重压缩的JPEG图像篡改检测研究

作者：王虹长沙理工大学

学位级别：硕士

图像是信息传递最直观的表现方式之一，其信息量大、形象生动等优点，使得图像广泛的存在于网络、报纸、杂志中。但随着各种图像高级处理算法及相应的图像编辑软、硬件的出现，非专业人士非常容易对图像进行篡改，并使人眼很难甚至无法... 详细信息

图像是信息传递最直观的表现方式之一，其信息量大、形象生动等优点，使得图像广泛的存在于网络、报纸、杂志中。但随着各种图像高级处理算法及相应的图像编辑软、硬件的出现，非专业人士非常容易对图像进行篡改，并使人眼很难甚至无法识别，这给社会各界带来了很多的麻烦，并引发了信任危机，因此，针对数字图像的真实性的检测就显得尤其重要。本文主要针对双重压缩的JPEG图像的被动取证展开研究，阐述了JPEG图像双重压缩操作的基本原理，并利用其内部特征进行篡改检测，本文主要工作如下：首先，总结了数字图像取证技术的理论背景、体系结构、技术分类及针对常用篡改手段的检测算法，并介绍了图像被动取证技术的国内外研究现状。第二，对JPEG双重压缩的操作原理进行分析，得出了JPEG双重压缩操作后图像引入的一些统计分布特征，并讨论了针对常用的双重JPEG压缩这种篡改手段所用的两种检测算法。第三，通过对图像在JPEG压缩过程中引入的内部量化噪声的特征进行分析，提出了一种基于量化噪声的图像篡改检测算法，并用此算法检测图像是否经过篡改和定位篡改区域。第四，由于图像在经过一次JPEG压缩和双重JPEG压缩之后其DCT系数具有一定的相关性，通过对这种相关性进行分析，提出了一种基于JPEG图像双重压缩特性的图像篡改检测算法，并用此算法检测图像是否经过篡改和定位篡改区域。最后，对本文中的工作做了简单的总结，并展望了JPEG图像篡改被动取证技术的研究和发展。

关键词：数字图像被动取证双重JPEG压缩量化噪声压缩特性

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基于图像背景噪声特性的数字图像盲取证研究

基于图像背景噪声特性的数字图像盲取证研究

作者：鞠娅莉北京交通大学

学位级别：硕士

在过去的几十年,随着计算机科学及相关多媒体技术的迅速发展及普及以及各类功能强大的数字图像处理软件的开发及应用,图像处理技术都已经蔓延到各个领域,使得制造出逼真的伪造图像变得轻而易举。那些人肉眼很难分辨出的篡改图像,给新闻... 详细信息

在过去的几十年,随着计算机科学及相关多媒体技术的迅速发展及普及以及各类功能强大的数字图像处理软件的开发及应用,图像处理技术都已经蔓延到各个领域,使得制造出逼真的伪造图像变得轻而易举。那些人肉眼很难分辨出的篡改图像,给新闻诚信、国家政治、司法公正、科学求实等方面都带来了很大的麻烦,引发了互联网和整个社会的信任危机,所以检测图像篡改已经成为一个非常严峻的问题。本文首先分析了现有的数字图像盲取证技术的原理、特点、数学模型及算法,而后着重研究了数字图像背景噪声的特性。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。本文在对数字图像的背景噪声进行研究的基础上,提出了两种检测篡改图像的盲估计算法。其中一种是基于估计信道信噪比的高阶统计量法,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。另一种方法是基于图像小波域的熵值与其噪声方差的相关关系实现对噪声方差的估计。主要原理是利用了小波变换后图像信号的熵值将大幅度降低而高斯噪声熵值却保持不变的特性以及噪声熵值与方差所呈现的近似对数变化关系的规律,并从数学角度定量地分析推导了这种变化规律,从而利用这种规律通过计算含噪图像小波域的熵值以实现对高斯噪声方差的盲估计,最终定位识别出噪声异常的区域为篡改区域。之后,本文对提出的两种方法进行了仿真实现与分析,实验结果显示上述两种算法均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。第一种方法中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。两种方法相对于传统的小波估计法均能获得更为准确的估计值。最后,对全文的工作进行了总结,并为今后的工作指明了努力方向。

关键词：数字图像被动取证背景噪声盲估计熵高阶统计量分块

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数字图像区域复制粘贴篡改检测研究

数字图像区域复制粘贴篡改检测研究

作者：贺佩长沙理工大学

学位级别：硕士

目前，随着功能强大的图像处理软件的飞速发展，使得对数字图像进行篡改变得更加容易，从而导致信息传递面临着极大的真实性问题。数字图像被动取证技术作为一种检测图像真实性的新兴技术，开始逐渐受到人们的重视。它不需要事先给图像... 详细信息

目前，随着功能强大的图像处理软件的飞速发展，使得对数字图像进行篡改变得更加容易，从而导致信息传递面临着极大的真实性问题。数字图像被动取证技术作为一种检测图像真实性的新兴技术，开始逐渐受到人们的重视。它不需要事先给图像添加任何信息，仅需利用图像本身的特性实现认证，具有广泛的应用。区域复制粘贴篡改作为一种最为简单且有效的篡改方法，如何选择合适的算法解决其在研究中存在的一些问题，显得十分重要。在图像区域复制粘贴篡改过程中，伪造者为了掩盖篡改痕迹，会对篡改的图像进行一些后处理，导致检测图像时效率降低。本文针对这种常见的篡改手段，提出基于不变矩特征的复制粘贴篡改检测算法。由于不变矩特征变换对旋转操作具有不变性，因此，该算法即使面对经过旋转处理的图像，也能具有较强的鲁棒性，克服了经典的PCA算法不能检测出经过旋转操作的篡改图像的不足。为了掩盖篡改痕迹，篡改者有时不仅会对图像进行旋转操作，还会进行加噪处理。基于这两种后处理，本文提出基于形状边缘方向直方图的复制粘贴篡改检测算法。该算法利用改进的Canny算子进行边缘提取，能有效的将边缘点和噪声点区别开来，使其具有较强的抗噪能力，另外，由于直方图特征具有平移和旋转变换不变性，所以提取的基于边缘方向的直方图特征同时满足平移和旋转变换不变性，并具有较强的抗噪能力。实验结果表明该算法对旋转操作、加噪处理均具有较强的鲁棒性，克服了经典的PCA算法不能检测出经过旋转操作以及加噪处理的图片的不足。

关键词：数字图像被动取证不变矩形状特征边缘检测直方图特征

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数字图像复制-粘贴篡改被动检测研究及实现

数字图像复制-粘贴篡改被动检测研究及实现

作者：胡奕璇西安电子科技大学

学位级别：硕士

通信技术和数字设备的飞速发展促进了数字图像的传播,作为通过互联网等社交通信模式传输信息的重要载体,数字图像表达的信息远比文字要更加的丰富和吸人眼球。同时,数字图像常常被当作有效证明出现在司法、新闻等领域。受到传统观念的影... 详细信息

通信技术和数字设备的飞速发展促进了数字图像的传播,作为通过互联网等社交通信模式传输信息的重要载体,数字图像表达的信息远比文字要更加的丰富和吸人眼球。同时,数字图像常常被当作有效证明出现在司法、新闻等领域。受到传统观念的影响,人们更倾向于相信看到的图像都是真实的,往往不会去考虑这些图像是否存在篡改或是伪造。然而,随着各类图像编辑软件的出现,图像编辑和伪造的成本越来越低,网络中的数字图像鱼龙混杂,有些恶意篡改的图像甚至会给社会生活带来巨大的影响和破环。因此,如何保护数字图像的完整性和真实性成为众多研究人员关注的问题,与需要预先在图像中嵌入数字水印、数字签名等保护信息的主动取证技术相比,仅从图像本身出发的被动取证更具应用价值,也是当前的研究热点之一。本文主要针对图像篡改中最常见的复制-粘贴篡改方式展开研究,其具体工作和贡献如下:（1）提出了一种基于彩色局部二值模式和离散余弦变化的复制-粘贴篡改检测方案。该方案中用彩色局部二值模式代替传统的局部二值模式,保留图像的颜色信息,并将其与图像的纹理特征融合;其次对建立的彩色LBP图像重叠分块并通过离散余弦变换得到系数矩阵,从中提取图像块的特征向量;然后对特征向量进行基数排序,初步匹配相似的图像块;最后根据匹配图像块在待检测图像上的实际距离,来消除误匹配。在现实生活中,利用图像中的平滑区域对某一目标进行遮掩的篡改方式十分常见,实验结果表明,该方案能有效检测此类篡改,且对篡改区域的定位较准确,同时对图像中存在多处粘贴区域的情况也能取得良好的检测结果。（2）提出了一种基于SURF特征点和HSI颜色特征的复制-粘贴篡改检测方案。SURF算法是一种应用广泛的经典特征点提取算法,得到的SURF特征具有旋转、缩放不变性,对JPEG有损压缩、模糊等后处理操作具有较强的鲁棒性。在提取彩色图像的特征点之前,SURF算法需要对其进行灰度化处理,忽略大部分的颜色信息,导致检测结果中存在颜色信息不一致的误匹配。在该方案中提取待检测图像的SURF特征点,获取特征点的描述符,并通过逆序广义2近邻算法和层次聚类完成特征点的匹配过程;然后利用特征点的HSI颜色特征来消除颜色信息不一致的误匹配特征点对。实验结果表明,该方案虽然匹配的特征点数较少,但仍可以指出伪造区域,且不管是对几何篡改操作,还是后期痕迹隐藏操作都具有较好的鲁棒性。（3）借助Matlab R2018b中的GUI开发工具,设计和实现一个数字图像复制-粘贴篡改检测的仿真系统。

关键词：数字图像被动取证复制-粘贴篡改彩色局部二值模式颜色特征 SURF特征点

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基于深度学习的数字图像来源取证研究

基于深度学习的数字图像来源取证研究

作者：姚宏伟杭州电子科技大学

学位级别：硕士

鉴定数字图像完整性、真实性和原始性已经成为当前一个亟需面对的问题。一方面,最近的研究主要采用低效率的手工特征提取算法,另一方面,随着数字图像伪造技术的不断改进,数字图像来源、内容伪造痕迹变得越来越隐蔽,检测难度不断提升。... 详细信息

鉴定数字图像完整性、真实性和原始性已经成为当前一个亟需面对的问题。一方面,最近的研究主要采用低效率的手工特征提取算法,另一方面,随着数字图像伪造技术的不断改进,数字图像来源、内容伪造痕迹变得越来越隐蔽,检测难度不断提升。因此研究指纹提取效率、检测正确率和精度更高的数字图像取证算法成为当前数字图像取证领域中的一个研究热点和难点。本文针对JPEG格式数字图像来源识别和伪造区域与原始图像为不同成像来源的数字图像篡改问题展开了深入研究。首先,为了提升检测正确率,设计了一个基于卷积神经网络的数字图像来源取证算法。利用一种改进的CNN网络结构,实现64 × 64图像块上的图像来源检测;随后基于多数投票算法,综合多个图像块的投票结果来鉴定整幅图像来源,从而提升图像级别来源检测正确率。实验结果表明,在无攻击情况下,来源取证检测器对64 × 64图像块检测平均正确率高于93%;采用多数投票算法检测正确率接近100%;在JPEG压缩和添加随机噪声等攻击的情况下,提出的图像来源取证算法在图像块级别上正确率高于80.8%。其次,针对伪造区域与原始图像为不同成像来源的图像内容篡改检测问题,设计了一个基于成像来源的数字图像内容取证算法。将每个标签的输出置信度与图像块纹理度融合生成CNN置信度,并采用检测密度系来数调整误检测率,从而提升了图像级别篡改检测正确率和像素级别图像篡改定位的精细度。实验结果表明,提出的CNN置信度融合算法有效降低篡改区域边缘、低文理区域的误检测,并在图像级别篡改检测达到92.2%平均正确率;在像素级别的图像篡改定位上,采用融合算法后的最小检测单元从64 × 64降低到32×32,并在篡改区域达到90.5%检测正确率。本文研究了基于卷积神经网络的数字图像来源取算法和基于成像来源的数字图像内容取证算法,创新性地通过改进的CNN网络结构来提升图像来源检测的鲁棒性,并引入临近图像块的CNN检测置信度综合评估图像检测结果,为深度学习技术应用于数字图像来源和内容取证领域进行了有益探索。

关键词：数字图像被动取证数字图像来源取证数字图像内容取证卷积神经网络

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基于统计特征的数字图像重采样检测方法研究

基于统计特征的数字图像重采样检测方法研究

作者：陈孟原长沙理工大学

学位级别：硕士

先进数码设备和图像编辑工具的普及给人们是日常生活带来了极大的便利,同时,使得对原始生成的图像进行随意修改变得愈发容易。被恶意篡改的图像也被应用于新闻、司法、以及学术研究等领域,这严重影响到正常的社会秩序和安定,给人们的生... 详细信息

先进数码设备和图像编辑工具的普及给人们是日常生活带来了极大的便利,同时,使得对原始生成的图像进行随意修改变得愈发容易。被恶意篡改的图像也被应用于新闻、司法、以及学术研究等领域,这严重影响到正常的社会秩序和安定,给人们的生活和工作带来了令人担忧的负面影响。因此数字图像取证技术为了判断图像的真实性逐渐受到人们的重视。本文运用图像内在统计特征的变化,针对数字图像重采样的被动取证展开研究,阐述重采样操作的基本原理,并利用二阶导数周期性的特性进行图像的重采样检测,本文主要工作如下:本文首先研究现有图像取证技术的理论背景、研究意义及国内外研究现状,分析了数字图像被动取证技术的原理、方法和特点,讨论了图像被动取证技术的常用方法。通过对一维信号和图像重采样操作原理的分析,得出了进行重采样操作后图像像素间的相关性。讨论了重采样常用的两种基本方法,并确定本文的重采样检测思路。首先,通过对插值信号周期性的分析得到图像的频谱特征图并估测其缩放比例,从而检测图像是否经过拼接并确定具体的篡改区域。针对现存的重采样算法主要适用于无损压缩图像检测的现状,提出一种算法克服了有损压缩与重采样操作在图像像素间产生的相似统计特性难以被检测的局限性,并保证了较高的准确性。最后,总结本文中的工作,并展望数字图像被动取证技术的研究和发展。

关键词：数字图像被动取证重采样检测统计特性 JPEG压缩

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数字图像取证技术的发展

上海电力学院学报 2012年第4期28卷 369-374页

作者：魏为民胡胜斌赵琰上海电力学院上海200090 上海宝信软件股份有限公司上海201203

随着图像处理技术的快速发展,数字图像被广泛地应用于互联网.与此同时,视觉上难以觉察的篡改图像也日益泛滥.数字图像被动取证作为一种不依赖任何预签名提取或预嵌入信息来鉴别图像真伪和来源的技术,正成为多媒体安全领域新兴的研究热点... 详细信息

随着图像处理技术的快速发展,数字图像被广泛地应用于互联网.与此同时,视觉上难以觉察的篡改图像也日益泛滥.数字图像被动取证作为一种不依赖任何预签名提取或预嵌入信息来鉴别图像真伪和来源的技术,正成为多媒体安全领域新兴的研究热点,有着广泛的应用前景.

关键词：数字取证图像篡改篡改检测数字水印数字图像被动取证