區(qū)域篡改的數(shù)字圖像被動認(rèn)證算法研究.pdf

1、隨著各種高質(zhì)量圖像處理設(shè)備及大量圖像編輯軟件的普及應(yīng)用,對一幅數(shù)字圖像內(nèi)容的惡意篡改變得越來越容易,人們往往無法根據(jù)肉眼辨別圖像的真?zhèn)?眼見不再為實。圖像認(rèn)證是用來檢測圖像是否被惡意篡改并在發(fā)現(xiàn)篡改時找出篡改位置的技術(shù),是多媒體安全技術(shù)的嶄新發(fā)展,目前正成為信息技術(shù)研究的新熱點。僅根據(jù)待認(rèn)證的圖像本身判斷其是否經(jīng)過篡改、合成、潤飾等偽造處理的被動認(rèn)證技術(shù)是實用性更強的圖像認(rèn)證方法。
　　本文在詳細(xì)分析了單幅圖像復(fù)制粘貼篡改特點的基

2、礎(chǔ)上,從數(shù)字圖像被動認(rèn)證技術(shù)的應(yīng)用角度出發(fā),提出了一種基于傅立葉變換的數(shù)字圖像被動認(rèn)證算法。并在詳細(xì)分析了單幅圖像區(qū)域旋轉(zhuǎn)篡改特點的基礎(chǔ)上,提出了一種基于Zernike矩的數(shù)字圖像區(qū)域旋轉(zhuǎn)篡改的被動認(rèn)證算法。
　　在基于傅立葉變化域數(shù)字圖像被動認(rèn)證算法的研究方面,主要做了如下工作:(1)為了降低虛警率,在傅立葉變換之前首先對數(shù)字圖像利用Canny算子進行邊緣提取。(2)對圖像進行分塊傅立葉變換,獲取小塊的幅度和相位信息作為檢測篡改

3、的特征。(3)為了檢測到圖像篡改區(qū)域,利用Pearson相關(guān)系數(shù)檢測方法進行塊與塊之間的匹配。
　　在基于Zernike矩的數(shù)字圖像區(qū)域旋轉(zhuǎn)篡改的被動認(rèn)證算法方面,主要利用Zernike不變矩的旋轉(zhuǎn)不變性特點,先計算圖像的分塊Zernike矩,然后字典式排列各小塊的Zernike矩幅度值矩陣,最后通過比較字典式矩陣中相鄰行之間的相關(guān)性,實現(xiàn)圖像旋轉(zhuǎn)區(qū)域的篡改檢測。實驗表明該方法不僅能夠?qū)πD(zhuǎn)篡改區(qū)域進行精確定位,還能夠計算出篡改區(qū)