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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等场合,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的研究热点,有着广泛的应用前景。本论文面向图像被动取证研究图像缩放、旋转和压缩的频谱特征,将它们应用于图像篡改的盲检测,取得了优良的效果。主要内容如下:(1)在改进Gallagher算法的基础上,提出一种统一的图像放大和缩小倍率盲估计方法。实验表明该方法对于加性噪声、非线性滤波、图像剪裁以及JPEG压缩等图像后期处理具有较强的鲁棒性。(2)提出一种图像旋转角度的盲估计方法。旋转和缩放一样都不可避免要使用图像插值,旋转后的图像因为插值同样具有周期性。图像与拉普拉斯模板卷积后可得到一个边缘图像,通过检测该边缘图像的Fourier幅度谱峰值所对应的频率,估计图像的旋转角度。估计误差随图像尺寸的增大而减小。实验表明该方法对于采用双线性和双三次插值法在不同的图像后期处理下均具有较好的鲁棒性。(3)提出缩放和旋转处理过程的区分方法,针对连续缩放、缩放?旋转、旋转?缩放以及连续旋转等四种顺序的图像几何变换,指出它们之间的相互关联和具体参数的估计方法。(4)提出一种基于缩放和旋转参数估计的图像篡改检测方法。通过分析图像的分块频谱直方图,检测由于缩放或者旋转导致的频谱异常,区分篡改区域并估计缩放倍率和旋转角度,为还原图像篡改过程提供有力的佐证。(5)给出一种基于频谱的块效应不一致性的JPEG合成图像盲检测方法,其前提是假设合成图像中的篡改对象和背景区域源于不同的JPEG文件,其块效应是不一致的。基于图像频谱幅值构造JPEG块效应测度,利用块效应不一致性区分篡改区域。