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《吉林大学》 2017年
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数字图像复制—粘贴篡改盲取证关键技术研究

朱叶  
【摘要】:随着数字图像获取设备的日益普及,图像成为人们日常生活中获取新闻、信息的重要渠道。同时,伴随着Photo Shop等众多图像编辑工具的发展,越来越多的人可以轻松方便地对图像进行编辑,如拼接合成、背景渲染、区域复制等等,带给人们生活丰富的乐趣。但近年来,在新闻报道、学术研究、法庭证据等要求图像完全真实的场所,部分人滥用编辑篡改过的图像,达到混淆视听、自私利己的目的,严重者已触犯法律。基于此,图像篡改取证技术成为近年来研究的热点。本文对图像篡改中的常见手段复制-粘贴篡改进行研究,具体内容如下:1.基于彩色LBP的隐蔽性复制-粘贴篡改盲取证算法现有的复制-粘贴盲取证算法对彩色图像的预处理包括:○1将彩色图像转换为灰度图像,完全舍弃了图像的彩色信息,降低了篡改检测精度;○2对彩色图像的三个通道分别进行处理,计算量是单通道的三倍,大大增加了算法运行时间。基于此,本文提出基于彩色局部二值模式(Color Local Binary Patterns)图像和改进的kd树超平面划分标记split搜索方法的隐蔽性复制-粘贴盲取证算法。算法首先对彩色图像进行预处理,即建立彩色LBP纹理图像,从而实现彩色信息与LBP纹理特征的融合;其次重叠分块并提取灰度共生矩阵特征(Gray Level Co-occurrence Matrix);最后,提出改进的kd树和超平面划分标记split搜索方法,快速匹配图像块,并应用形态学操作去除误匹配,精确定位复制-粘贴区域。实验结果表明,本算法对隐蔽性复制-粘贴篡改定位准确,并对模糊、噪声、JPEG重压缩后处理操作有很好的鲁棒性。2.基于多尺度ORB特征的复制-粘贴盲取证算法二进制特征(Binary Features)具有快速提取和高匹配率特性,是近年来流行的特征描述子,其中,ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)具有平移、旋转、扭曲不变性,但不具有尺度不变性,对包含缩放操作的复制-粘贴篡改鲁棒性较差。基于此,针对目前图像复制-粘贴盲取证算法误匹配高、鲁棒性差的问题,本文提出基于多尺度二进制特征描述符ORB的复制-粘贴盲取证算法。本算法首先建立高斯尺度空间,其次分别对尺度空间提取o FAST(oriented FAST)特征点和ORB特征;然后,将o FAST特征点还原映射到初始图像,并根据海明距离匹配ORB特征;最后应用随机抽样一致(RANSAC)算法去除误匹配对,定位复制-粘贴篡改区域。实验结果表明,本算法不仅能抵抗尺度变换、旋转等几何变换,并且对模糊、噪声、JPEG重压缩等后处理具有较好的鲁棒性,同时对较难检测的隐藏痕迹类篡改图像有较好的效果。3.区分SGO真实图像和复制-粘贴篡改图像的盲取证算法自然场景中经常包含两个或多个相似但真实的目标(Similar but Genuine Objects,SGO),如商标、建筑等,给传统的复制-粘贴篡改盲取证算法带来巨大的挑战。现有的复制-粘贴图像库仅包含旋转、尺度变换等几何变换和噪声、模糊、JPEG重压缩等后处理操作,没有探讨存在多个SGO的情况。基于此,本文首先提出一个新的复制-粘贴篡改图像库(Copy-move forgery database,COVERAGE),该图像库包含100幅SGO的真实图像和其对应的复制-粘贴篡改图像,并采用平移、尺度变换、旋转、自由变换、光照变换(线性和非线性光照变换)、组合变换共6种篡改操作。通过对SGO真实图像和复制-粘贴篡改图像研究发现,SGO真实图像的相似目标区域不存在复制-粘贴篡改区域的仿射变换矩阵,基于此,本章提出区分SGO真实图像和复制-粘贴篡改图像的盲取证算法。4.针对光照变换的复制-粘贴盲取证算法针对目前复制-粘贴篡改盲取证算法对光照变换操作鲁棒性较差的问题,本文首先提出基于最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSERs)和局部灰度序模式(Local Intensity Order Pattern,LIOP)的复制-粘贴盲取证算法。局部灰度序模式LIOP对线性光照变换表现出较好的不变性,但对复杂光照变换鲁棒性较差。因此,针对非线性光照变换操作,本文提出基于DOG区域和混合灰度序模式(Mixed Intensity Order Pattern,MIOP)的复制-粘贴篡改盲取证算法,混合灰度序模式MIOP是全局灰度序模式(Overall Intensity Order Pattern,OIOP)和局部灰度序模式LIOP的融合,在局部特征计算中使用了与方向无关的采样策略,具有几何旋转不变性,并且对复杂光照变换具有较好的鲁棒性。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP391.41

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