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基于prnu与多重分形谱特征的数字图像来源取证

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基于PRNU与多重分形谱特征的数字图像来源取证

作者：周牒岚湖南大学

学位级别：硕士

随着图像获取设备及处理软件功能日趋强大,丰富多彩的数字图像逐渐充斥着人们的视野,给生活和工作带来了极大地便利,然而,数字图像安全隐患问题也随之而来。因此,开展数字图像取证技术的研究具有重要的应用价值,成为信息安全领域的研究... 详细信息

随着图像获取设备及处理软件功能日趋强大,丰富多彩的数字图像逐渐充斥着人们的视野,给生活和工作带来了极大地便利,然而,数字图像安全隐患问题也随之而来。因此,开展数字图像取证技术的研究具有重要的应用价值,成为信息安全领域的研究热点。数字图像取证技术源于计算机取证,是对取证数据进行收集、分析识别并出示法庭的过程。其研究的核心是根据数字图像固有特征,验证图像来源、内容完整性以及是否被篡改等。本文回顾了已有数字图像取证技术的经典算法,讨论了自然图像和计算机生成图像来源取证研究的理论基础。在现有研究技术的基础上,重点研究了图像CFA插值特性、prnu特性及回归分析残差图像的多重分形谱特性,提出了两种鉴别自然图像和计算机生成图像来源的算法。本文的主要研究成果如下:1)提出了一种基于CFA插值对prnu相关性影响的自然图像和计算机生成图像来源取证算法。首先分析了CFA插值对图像邻域相关性的影响。并根据自然图像成像过程,prnu的产生位于CFA插值前,因而这种邻域相关性特征将在prnu中表现。从而提取图像prnu邻域方差直方图特征。最后采用SVM对两类图像进行来源鉴别,平均鉴别率达99.43%。实验分析表明算法能有效抵抗缩放、JPEG压缩、旋转和加噪等攻击。2)提出了一种基于回归分析和多重分形的自然图像和计算机生成图像来源取证算法。首先分析了自然图像和计算机生成图像对多元线性回归模型的拟合度差异,指出自然图像能较好地拟合多元线性回归模型,在此基础上提取图像的拟合度特征。然后分析了两类图像回归分析所得残差图像的差异,并对残差图像做直方图统计及多重分形分析,提取残差直方图特征及残差多重分形谱特征。共提取24维分类特征来鉴别两类图像。采用SVM分类,平均鉴别率达98.69%,且算法能有效抵抗JPEG压缩、旋转、加噪等攻击。但缩放操作对算法平均鉴别率存在一定的影响。本文提出的算法能有效鉴别自然图像和计算机生成图像,在数字图像被动取证研究领域具有广泛的应用前景。

关键词：数字图像取证 CFA插值 prnu 回归分析多重分形谱

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星载差分吸收光谱仪噪声分析及处理方法

光谱学与光谱分析 2018年第9期38卷 2976-2981页

作者：张泉黄书华田禹泽鲁月林赵敏杰周海金赵欣王煜司福祺中国科学院安徽光学精密机械研究所安徽合肥230031 中国科学技术大学安徽合肥230026

噪声对星载大气痕量气体差分吸收光谱仪信噪比具有重大影响,其是衡量光谱仪成像质量和痕量气体反演能力的标准。为量化并去除光谱仪系统噪声从而提高信噪比,分析了光谱仪噪声来源并给出了相应噪声模型,在此基础上建立了光谱仪信噪比模... 详细信息

噪声对星载大气痕量气体差分吸收光谱仪信噪比具有重大影响,其是衡量光谱仪成像质量和痕量气体反演能力的标准。为量化并去除光谱仪系统噪声从而提高信噪比,分析了光谱仪噪声来源并给出了相应噪声模型,在此基础上建立了光谱仪信噪比模型。研究了入射光强度、积分时间和系统增益对系统信噪比的影响。通过光谱仪辐射定标试验数据对不同工作模式和不同参数与信噪比的关系进行了对比验证。并提出主要系统噪声的处理方法:利用线性拟合取截距法确定系统偏置噪声;在地面利用暗电流温度相关性获得温度修正因子实现载荷在轨暗电流校正;在探测器响应线性范围内利用两点校正法对prnu噪声进行修正。结果表明:全幅成像模式下,可见1通道电子学偏置噪声响应DN值2 625,可见2通道电子学偏置噪声响应DN值2 763;暗电流噪声在CCD成像面温度高于0℃时占主要部分,温度下降至-20℃时其余噪声起主导作用,验证了CCD最佳制冷温度;光谱仪信噪比随着入射光响应和积分时间的增加而增大,系统增益不会影响信噪比;prnu噪声通过校正得到明显改善,由3.32%下降到0.47%,提高了光谱仪成像质量。该噪声分析和处理方法对后期光谱数据的痕量气体反演提供帮助。

关键词： CCD 暗电流噪声成像光谱仪 prnu 信噪比

星载痕量气体差分吸收光谱仪非均匀性校正研究（英文）

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光谱学与光谱分析 2015年第9期35卷 2578-2582页

作者：赵敏杰邹莹司福祺陆亦怀王煜汪世美周海金曾议刘文清中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室安徽合肥230031 上海航天技术研究院上海201109

星载痕量气体差分吸收光谱仪是一种大视场天底观测方式的成像光谱仪,采用面阵CCD探测器。在成像光谱仪空间维的每列探测像元存在响应非均匀性,会在观测的遥感数据中引入仪器相关的高频光谱结构。星载痕量气体差分吸收光谱仪的像元响应... 详细信息

星载痕量气体差分吸收光谱仪是一种大视场天底观测方式的成像光谱仪,采用面阵CCD探测器。在成像光谱仪空间维的每列探测像元存在响应非均匀性,会在观测的遥感数据中引入仪器相关的高频光谱结构。星载痕量气体差分吸收光谱仪的像元响应非均匀性的校正需要考虑两个因素:光谱弯曲效应和大视场。基于此,提出来一种像元响应非均匀性校正方法。结果表明,光谱图像的光谱弯曲和像元响应的非均匀性得到了有效的校正,去除了光谱图像中的高频光谱结构。

关键词：光谱弯曲 prnu 图像处理

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岩心图像的校正方法应用研究

江汉石油学院学报 2004年第4期26卷 65-66页

作者：张传立胡述龙长江大学机械工程学院湖北荆州434023

照明光源、光学成像系统、CCD本身光敏单元感光的不一致性等 ,都会对岩心图像采集仪的图像质量产生较大影响 ,而针对这些影响因素进行逐一校正会引入累计误差。为此提出了三点拉格朗日插值方法对图像进行一次校正 ,不仅效率高 ,而且将... 详细信息

照明光源、光学成像系统、CCD本身光敏单元感光的不一致性等 ,都会对岩心图像采集仪的图像质量产生较大影响 ,而针对这些影响因素进行逐一校正会引入累计误差。为此提出了三点拉格朗日插值方法对图像进行一次校正 ,不仅效率高 ,而且将计算误差减到最小。

关键词：岩心图像 prnu 图像校正

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视频监控系统的视频溯源与伪造检测方法研究

视频监控系统的视频溯源与伪造检测方法研究

作者：刘宇鹃西安电子科技大学

学位级别：硕士

视频监控作为平安城市、天网工程的重要组成部分,是重点区域监测、城市治安防控的主要手段。视频设备及其内容的伪造攻击是分布式视频监控系统面临的主要安全问题。视频内容的原始性和真实性是视频监控系统广泛应用的重要基础。本文依... 详细信息

视频监控作为平安城市、天网工程的重要组成部分,是重点区域监测、城市治安防控的主要手段。视频设备及其内容的伪造攻击是分布式视频监控系统面临的主要安全问题。视频内容的原始性和真实性是视频监控系统广泛应用的重要基础。本文依据重要区域视频监控的准确性和可靠性要求,聚焦于视频监控系统的高效视频溯源认证和视频伪造检测。具体工作如下:在视频溯源认证方面,基于光响应非均匀性（Photo Response Non-Uniformity,prnu）的视频指纹提取方法使用GOP（Group of Pictures）组合帧或仅使用I帧,因受到视频压缩影响,其视频溯源难以满足识别率要求。根据H.264编码特性,综合考虑I帧及未受损的B、P帧可用区域,提出了一种改进的prnu视频噪声提取及指纹构造方法和设备指纹相关性检测方法,实现视频源识别。实验验证表明,在达到90%识别率的情况下,相比基于GOP组合帧的方法,本文提出的算法将提取到准确噪声所需帧数从220帧降低到58帧。源设备识别率达到95.85%,与现有视频指纹提取方法相比,识别率提升了6%,能够有效应对视频欺骗攻击,满足视频监控系统精准识别的安全要求。在视频伪造检测方面,考虑相邻视频帧之间的噪声相关性,将视频划分为重叠的子帧组,并将每个子帧组作为查询片段,给出基于子帧组之间的相关性计算方法,提出了一种基于帧间噪声相关矩阵的视频伪造检测方法,确定视频伪造类型并定位视频伪造位置。实验表明,该方法查准率和查全率均达到90%以上,能够有效检测两种帧间复制伪造,满足视频监控系统高效检测的安全要求。基于研究的技术和方法,设计并实现了视频安全监控平台,将上述溯源算法和伪造检测方法应用于平台中,利用硬件设备固有属性和视频特性,能够有效应对同源和异源视频伪造。该平台已部署应用于公安监控系统中,验证了所提出方法的可行性和有效性。

关键词：监控系统视频伪造 prnu 相关性视频取证

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数字图像局部颜色篡改检测研究

数字图像局部颜色篡改检测研究

作者：孙玉婷天津工业大学

学位级别：硕士

随着互联网的飞速发展以及数字图像设备的广泛普及,数字图像已经变成了我们主要的信息源。与此同时,大量的低成本,易于操作的图像编辑软件的出现,使得图像作为事件的事实记录的真实性受到怀疑。因此,图像的真实性检测变得异常重要。本... 详细信息

随着互联网的飞速发展以及数字图像设备的广泛普及,数字图像已经变成了我们主要的信息源。与此同时,大量的低成本,易于操作的图像编辑软件的出现,使得图像作为事件的事实记录的真实性受到怀疑。因此,图像的真实性检测变得异常重要。本文针对图像的局部颜色篡改,包括图像的色调和饱和度篡改的检测进行了研究。对于色调篡改检测,现有的检测方法需要已知被篡改图像的来源相机,以及来源相机的相机指纹。现如今,图像的来源种类十分丰富,相机,手机型号很多,在鉴别前准备这些先验知识较为繁琐。针对已有算法的缺陷,本文提出了一种基于待检测图像自身的噪声估计算法对图像局部颜色篡改进行盲检测。本文的方法通过去除待检测图像中纹理复杂和亮度过低的区域估计出一个接近图像真实噪声的估计的prnu,通过计算估计的prnu和噪声残差之间的相关性来检测篡改区域,同时对局部篡改检测加入对连通分量判断的阈值减少误检区域。实验结果证明,我们的方法可以有效的检测出局部颜色篡改区域。对于饱和度篡改检测,现有的研究还处于相对空白的阶段,本文针对Photoshop对于饱和度篡改的手段提出了基于特征提取的检测算法。本文分别对在HSV空间下高斯拟合后的饱和度直方图的均值和方差、HSI空间下的亮度和饱和度的夹角的平均值、估计的噪声方差三个特征进行特征提取,通过K-means聚类针对图像局部的饱和度篡改得到了较好的实验结果。

关键词：图像盲检测 prnu 纹理复杂度饱和度篡改

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数字图像来源设备辨识研究

数字图像来源设备辨识研究

作者：汪海燕南京理工大学

学位级别：硕士

随着多媒体信息技术的迅速发展,数字图像数据急剧增长。数字图像在给人们生活带来便利的同时也滋生了一系列社会问题,如数字图像内容容易被篡改,引发人们对数字图像内容的真实性、来源的可靠性产生了质疑。为了解决此类问题,数字图像取... 详细信息

随着多媒体信息技术的迅速发展,数字图像数据急剧增长。数字图像在给人们生活带来便利的同时也滋生了一系列社会问题,如数字图像内容容易被篡改,引发人们对数字图像内容的真实性、来源的可靠性产生了质疑。为了解决此类问题,数字图像取证技术应运而生。数字图像来源设备辨识技术是其中一个分支,主要任务是通过分析成像设备在成像过程中遗留在数字图像内的痕迹从而追溯数字图像的来源。数字图像来源设备辨识算法一般被认为是多分类问题,传统的算法主要通过手工设计特征进行分类。本文提出两种数字图像来源设备辨识算法:基于卷积神经网络的数字图像来源设备辨识算法,基于特征融合的数字图像来源设备辨识算法。针对这两种算法,取得如下研究成果:(1)提出一种基于卷积神经网络的辨识算法,通过高斯滤波、提取模式噪声的预处理操作对原始图像增加了两种图像数据,建立具有三个独立通路的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)分别对原始图像的三个不同形态进行训练,最终将三通道的组合输出作为模型的输出。该算法还对单通道CNN的网络做了优化,在传统的CNN网络结构中添加了多级特征提取结构。最后通过实验验证了所提算法的有效性。(2)针对单一特征不能完全刻画图像特征这一特点,提出了基于特征融合的辨识算法,探究了利用卷积神经网络提取所得特征和传统手工设计特征的多源性对辨识效果的影响。其中传统特征选取了具有代表性的光响应非均匀性模式噪声(Photo Response Non Uniformity,prnu)特征和与共生矩阵特征,CNN特征的提取则沿用本文所提出的第一个算法。采用特征级融合和决策级融合两种策略对两种不同来源的特征进行融合,分类器选用支持向量机。通过实验对该算法进行了验证,结果显示相较于单一特征提取算法,本文所提算法可以达到更高的辨识率。(3)此外,本文还研究了将卷积神经网络作为特征提取器,利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器对提取所得特征进行分类,最终效果要稍优于单一的卷积神经网络分类输出结果。

关键词：数字图像来源设备辨识卷积神经网络支持向量机特征融合 prnu

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基于残差神经网络的图像来源取证研究

基于残差神经网络的图像来源取证研究

作者：陈静湖南大学

学位级别：硕士

各种成像设备和图像处理软件的广泛使用一方面给人们的生活带来了极大的便利,另一方面也导致了数字媒体的真实性和完整性受到挑战。社会上频频发生的篡改伪造数字媒体事件,引发了人们对数字内容取证技术的关注。图像来源取证作为数字内... 详细信息

各种成像设备和图像处理软件的广泛使用一方面给人们的生活带来了极大的便利,另一方面也导致了数字媒体的真实性和完整性受到挑战。社会上频频发生的篡改伪造数字媒体事件,引发了人们对数字内容取证技术的关注。图像来源取证作为数字内容取证中的一个重要模块,关注于数字图像由哪种设备捕捉得到。正确的检测图像来源对刑事案件的调查和审判至关重要。现常见的来源取证方法,大部分都是基于直接从成像设备获取到图像的情况。而事实上,我们都是在社交平台上接触到待检测的数字图像,所以这些图像很有可能经历了裁剪,重压缩,对比度增强等篡改操作。基于更实际的取证场景中,本文将基于卷积神经网络对篡改后图片的来源取证展开研究,主要研究成果如下:(1)提出一种基于残差神经网络的图像来源取证框架,该框架包含三个不同大小的残差模块,其中每个残差模块都可以实现对网络不同层级的特征融合。浅层卷积操作直接对输入图像进行小卷积操作,从图像的单个像素间提取源设备特征。而深层卷积操作则通过依次连接的卷积层组合来挖掘更高级的相关特征,网络的后续部分则对提取到的两类特征进行合并,实现对图像来源的取证。该策略采用卷积神经网络来提取特征并完成分类任务,避免了人工设计特征易受主观因素影响的缺陷。实验表明,本文提出的基于残差神经网络的图像来源取证框架具有良好的检测性能。(2)对于经过篡改的图像,根据篡改前后光照响应不一致噪声(Photo Response Non-Uniformity,以下简称prnu)的变化,将篡改操作分为有影响操作和无影响操作两大类。并且,若篡改操作属于有影响和无影响组合,在来源取证问题上可将其当作只经过有影响操作的图片来处理。在综合考虑了不同篡改操作对光照响应不一致噪声的影响后,设计了多维噪声提取层,该噪声提取层由一个预处理层和三个平行的不同大小的卷积层组成,涵盖不同类型篡改操作可能发生的像素范围,从而保护被提取的图像来源特征的完整性。再依次融合三个平行残差网络模块,池化层,全连接层,以提取所得到的图像噪声中包含的更高级的来源特征,然后输入到分类函数中判断图像来源,构建最终完整的篡改图像来源鉴别模型。实验结果表明,本文所提出的图像来源鉴别模型不仅能准确的判别单操作篡改后图像的来源,对部分双操作链也有着很好的鲁棒性。

关键词：图像来源取证 prnu 篡改图像操作链残差神经网络

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面向平安城市的数字视频溯源及伪造检测技术

面向平安城市的数字视频溯源及伪造检测技术

作者：陈博闻西安电子科技大学

学位级别：硕士

大规模视频监控支撑着平安城市、雪亮工程等,成为城市管理、社会治理的有效手段。针对海量分布式摄像头的设备假冒以及视频伪造导致大规模视频监控系统面临严峻的信息安全挑战。本文聚焦于大规模视频监控系统的视频溯源与伪造检测。具... 详细信息

大规模视频监控支撑着平安城市、雪亮工程等,成为城市管理、社会治理的有效手段。针对海量分布式摄像头的设备假冒以及视频伪造导致大规模视频监控系统面临严峻的信息安全挑战。本文聚焦于大规模视频监控系统的视频溯源与伪造检测。具体工作如下:监控视频源识别因视频特征的提取方式不当导致识别率以及算法效率低下。基于视频prnu统计特征的算法难以达到理想的识别率。本文将高阶小波统计(HOWS)应用于prnu噪声的表示,提出一种视频特征的表示方法。在此基础上,提出了一种视频设备指纹提取算法和一种融合HOWS特征与视频帧prnu统计特征的视频溯源算法。经系统实验验证,所提出的算法具有96.375%的高识别率以及对处理过的视频具有稳健性。有效解决了监控视频源识别准确率低的问题,满足监控系统对欺骗攻击进行有效防范的需求。针对监控视频非法篡改的问题,提出了基于关键点的视频伪造检测的被动取证方法。该方法主要解决视频的帧复制-移动篡改问题,共分为视频帧关键点提取算法、可疑帧研判算法和重复帧检测算法三个部分。对于视频帧关键点的提取,利用高效的ORB算法可以大幅度提高视频篡改检测方法的效率。使用随机抽样一致性算法(RANSAC)进行帧匹配,检测视频中的重复帧。实现了高效快速检测视频篡改的目标,解决了监控视频伪造攻击的问题。实验结果表明,在保证100%准确检测和定位被篡改的帧的前提下,该算法的效率比基于SIFT特征点的视频伪造检测算法提高10倍,平均检测时间为212.75ms。基于以上提出的技术与方法,设计并实现了平安城市监控视频安全管理平台,结合视频特征提取算法和视频监控系统本身的特性,将本文提出的监控视频溯源算法和视频伪造检测方法应用到平台中。并将平台部署在公安系统中,验证了所提出算法的可行性。

关键词：视频监控 prnu 视频溯源伪造检测平安城市