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《华南理工大学》 2012年
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数字取证在图像来源辨识和视频篡改检测中的应用研究

林旭峰  
【摘要】:利用颜色滤波器阵列(color filter array, CFA)的插值特性进行图像来源分类是数字图像源辨识的重要方法之一。该类方法大都利用线性模型对像素间关系进行建模,然后估算插值公式的权值系数,以此为特征区分图像的来源。然而CFA插值算法同样会在颜色通道之间引入相关性,这种颜色通道间的相关性可作为像素间相关性的有效补充用于图像源辨识。同时,随着廉价、高质量的数码摄像机以及功能齐全的数字编辑软件的出现,针对视频的恶意篡改也变得越来越容易。近年来数字视频网站的迅速兴起也使得利用计算机进行视频恶意篡改检测的需求日益迫切。 本文从数字图像源辨识和数字视频篡改检测两个方向开展研究工作。在对典型的图像源辨识算法进行分析和仿真的前提下,提出我们的改进算法,并将该方法应用到数字视频篡改检测中。主要的工作如下: 1、分析和仿真了Ho等人基于颜色通道相关性的数字图像源辨识算法,提取不同颜色通道之间的频谱差分系数方差图作为区分不同插值算法的依据,并指出其存在的缺点。通过分析方差图的特点,提出一种利用方差图形状和纹理特征而非方差图本身的改进算法。该算法对R和B通道区别对待,并去掉不必要的EM(expectation maximization)算法估计方差的过程,然后从颜色平面频谱差分系数的方差图中提取出24维形状和纹理特征,作为模式分类特征,最后借助Adaboost分类器对图像的来源相机进行分类。该算法不用考虑复杂的CFA模型和不同的插值算法,具有简单、快速的特点。与同类算法相比,算法在准确率、鲁棒性以及计算效率上均有一定程度的提高。 2、分析并仿真了两篇有代表性的视频篡改检测文章。一篇是利用MPEG (movingpictures experts group)视频双压缩引入的静态和时间上的统计扰动来检测篡改;另一篇针对去隔行和隔行视频分别提出两种视频篡改检测方法:对于去隔行视频,去隔行算法会引入行与行间的相关性,通过检测篡改对这种统计相关性的扰动来检测篡改;对于隔行视频,通过检测场间运动向量和帧间运动向量间的不一致性来检测篡改。另外,我们还把基于CFA插值的数字图像取证技术应用到视频篡改检测中,获得了一定的效果。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP391.41

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