利用对噪声的盲估计来检测篡改

由于有功能强大的计算机和图像处理软件的存在,普通用户可以将数字图像篡改成他们想得到的任何形式。所以检测数字篡改变成了一个非常严峻的问题。每幅数字图像都包含固有的噪声。这些噪声一般均匀的分布在整幅图像上。本文通过检测这些固有的噪声是否改变来检测图像是否被篡改了。对多幅图像进行操作。实验证明效果不错。     

利用颜色滤波阵列特性和模糊估计检测篡改

由于有功能强大的计算机和图像处理软件的存在,普通用户可以将数字图像篡改成他们想得到的任何形式.如果这些篡改图用在媒体或法律上,对社会将造成很大的影响,所以检测数字篡改变成了一个非常严峻的问题.在大多数情况下,数字篡改图像是很逼真的,但是在处理过程中也会留下一些痕迹.将图像的颜色滤波阵列特性和模糊估计的方法结合起来对图像进行篡改检测,对多幅图像操作,实验证明有不错的检测效果.     

基于数码相机固有特性的篡改检测

由于现今功能强大的图像编辑软件很容易就可以得到，所以对数字图像进行操作和编辑变得非常的容易，在一幅图像中添加或移掉一个重要的人或物并且不留任何痕迹是很有可能的。如果这些篡改图像用在媒体或法律上，对社会将造成很大的影响。随着数码相机和摄像机的不断普及，验证数字图像变得越来越重要了。文章利用数码相机的两个固有特性对图像进行篡改检测，对多幅图像进行操作，实验证明有不错的检测效果。     

基于量化噪声的JPEG图像篡改检测

JPEG图像篡改引入的双重压缩会导致篡改区域的原始压缩特性发生改变,因此可以利用篡改区域压缩特性的不一致性来检测图像的篡改。利用该原理,提出了一种基于量化噪声的JPEG图像篡改检测算法。算法对待检测图像进行分块,计算每块的量化噪声,求取图像块的量化噪声服从均匀分布和高斯分布的概率,从而检测出篡改过的双重压缩区域。实验结果表明：该算法能有效检测双重压缩的JPEG图像篡改,并能定位出篡改区域。     

基于半色调技术的印前图像篡改检测方法

本文印前图像特指图像数字排版经编辑确认后的数字印刷样张,其以栅格处理器分色后的加网二进制形式存储.数字样张一经确认,其来源的合法性便不受怀疑.但是,从印刷的整体流程来看,数字样张的存储、传输过程中仍有较大的篡改风险.现有的复制移动篡改检测算法存在特征维度高、计算开销大或检测率较低等问题,而且不适用于分色后的二进制样张.本文提出了一种基于半色调图像网点密度特征的Copy-Move篡改检测方法,该方法针对分色处理后的CMYK目标图像的二值量化处理,采用滑动分块的方法对目标图像进行分块,通过提取图像块CMYK四个通道的局部网点密度特征对图像块进行篡改检测.实验结果表明,该方法在图像篡改检测上较以往方法相比具有较低的时间复杂度和较高的检测率,并且对图像篡改区域的旋转攻击、小尺度缩放攻击等具有较好的鲁棒性.     

一种改进的双流Faster R-CNN图像篡改识别模型

针对目前大多数图像篡改算法只能针对一类图像篡改进行检测，以及双流Faster R-CNN算法提取的RGB流和噪声流特征对多种图像篡改检测精度不高的问题，提出一种通用的基于改进的双流Faster R-CNN图像篡改识别算法。提取图像的YCrCb颜色空间，代替之前的RGB颜色空间，以更好找出篡改的痕迹；对提取噪声特征的三个隐写分析丰富模型(SRM)滤波器进行旋转变换，以更好区别真实区域和篡改区域的噪声不一致，从而提高对篡改图像的识别精度；通过双线性池化，输入网络训练和分类，完成对图像篡改的检测与篡改区域定位。为验证算法的性能，在CASIA和NISIT16两个数据集上进行了实验。结果表明，与双流Faster R-CNN算法相比，提出的图像篡改识别算法在拼接检测、复制移动检测和移除检测上平均精度(AP)分别提升0.9百分点、1.5百分点和2.6百分点。     

精确的图像篡改定位与恢复的三水印算法

针对目前图像篡改定位与恢复的水印算法在篡改定位精度和篡改恢复性能方面存在的不足,提出一种精确的图像篡改定位与恢复的三水印算法。该算法在最低有效位(LSB)方法的基础上,采用二进制编码的方式生成检测水印、定位水印和恢复水印等三种水印,并嵌入到图像的低位。篡改检测和篡改恢复采用基于分块的检测水印和恢复水印,篡改精确定位采用基于单像素的定位水印。仿真实验表明,该算法对任意大小的亮度图像、RGB图像具有高精度的篡改定位能力,并且具有很好的篡改恢复性能。     

基于噪声一致性的数字语音异源拼接篡改检测算法

异源拼接是一种常见的数字语音篡改行为,其主要借助音频编辑软件将不同场景中录制的语音片段拼接在一起,以达到改变语音语义的目的。考虑到不同场景中所包含的背景噪声特性往往存在差异,提出了一种基于噪声一致性的数字语音异源拼接篡改检测算法。首先,采用时间递归平均（TRA）算法提取待检测语音中所含噪声;然后,通过突变点检测（CPD）算法检测噪声方差是否存在突变来判定待检测语音是否经过篡改,并对篡改位置作出定位。实验仿真结果表明,所提算法能对数字语音中的异源篡改位置进行有效检测。     

基于重采样痕迹的图像伪造检测

检测重采样痕迹是数字取证中判断图像是否被篡改的有效途径之一。针对现有重采样检测方法大多只考虑单次重采样情况,对再次经历重采样的伪造图像不能有效区分定位篡改区域这一问题,提出一种基于重采样痕迹的图像伪造检测算法。首先定义出能够描述并区分不同重采样痕迹的两个特征量,将待测图像重叠分块,计算每块的特征量,然后利用特征量的不一致性检测定位篡改区域。实验结果表明,该方法能够区分旋转与缩放的操作历史痕迹,进行篡改伪造图像的自动判断与篡改区域定位;并且当伪造图像再次经历重采样操作后,仍能区分出图像中的不同插值区域,即对再次重采样操作具有一定的鲁棒性。     

基于传感器模式噪声特性的图像篡改检测方法

针对传统基于传感器模式噪声特性的图像篡改检测算法由于需要知道参考图像数据库因而应用局限性大的问题,提出了一种基于噪声子空间投影的图像篡改检测框架,分别采用主成分分析（ PCA）、二维主成分分析（2DPCA）和核主成分分析（KPCA）实现了基于图像噪声特性的篡改检测,并通过实验验证了此方法的有效性。     

基于圆形描述算子的 CSIFT 图像复制粘贴检测算法

随着图像处理技术的快速发展,数字图像处理软件的功能今非昔比,即使普通人也能够很轻易地对图像内容进行篡改,一幅图像的内容再也不能眼见为实。图像篡改而导致的掩盖真相的性质增加了社会的不公平性,图像篡改的危害也越来越严重。在图像篡改手段中,图像的复制粘贴是最常见也是最隐蔽的篡改手段。复制粘贴篡改取证主要分为同幅图像的复制粘贴与异幅图像的复制粘贴,文章将重点研究同幅图像的复制粘贴篡改检测算法。为解决已有的 SIFT 算法在数字图像复制粘贴篡改检测操作中使用范围小、效率不高的问题,文章通过分析此类算法的原理,提出了一种基于圆形描述算子的 CSIFT 数字图像复制粘贴篡改检测算法。该算法在原有 SIFT 算法的基础上采用颜色不变量的梯度方向作为方向特征,使用圆形描述算子进行特征匹配,适当扩大了原有算法的适用范围,降低了特征维数。大量实验表明该算法比原有SIFT 算法具有更高的检测质量与检测效率。     

基于边界平滑检测的虚假图像盲识别算法

凭借着高性能的计算机、高分辨率的数码照相机以及成熟的照片编辑软件,用户可以轻松地按照自己的意愿来修改数字图像.由于成功的伪造不会在图像上留下篡改的视觉痕迹,也就不会被人眼所感知,但是也会不可避免地留下一些修改过的电子痕迹.大多数的伪造会在篡改图像之后采用边缘和区域平滑的方法来使图像显得完整、统一.描述了图像在修改前后的区别,之后将引入"不和谐点"的概念,然后提出了一种在图像的任意地方自动检测平滑区域的方法,以表明可能存在的篡改.该技术方法不需要嵌入任何信息.     

彩色数字图像的脆弱数字水印

针对彩色数字图像局部区域内容保护和认证,研究了彩色数字图像的脆弱数字水印.为了保证水印的安全性,利用三维二值混沌序列对原始二值水印图像进行加密,对提取的加密二值水印图像进行解密.嵌入载体图像的水印和从嵌入水印的图像中提取的水印均是加密水印.将彩色数字图像中被保护区域的三个分量的小波变换域分别嵌入加密水印,以保护其内容的完整性和不可篡改性.采用模运算实现水印的嵌入和盲提取.理论分析和实验结果表明,该脆弱水印算法对彩色数字图像保护区域内的任何篡改,都能够正确地检测和定位.     

用于内容认证的半脆弱音频零水印算法

提出了一种可用于版权和内容认证的半脆弱音频零水印算法,该算法提取载体音频的中低频分量构造零水印,确保了水印算法的不可感知性,并可实现盲检测。采用自适应的音频分帧方法,合理地分配了水印图像的像素点,从而提高了算法的篡改定位能力和对于常规攻击的鲁棒性。同时利用多级置乱技术消除水印图像的相关性,提高了算法的安全性以及对于常规攻击的鲁棒性。算法不但可进行完整性认证,还可以通过篡改评估准确定位篡改区域。实验结果表明,该算法对于常规攻击具有较好的鲁棒性,对恶意攻击还体现了很强的篡改定位能力。     

基于Markov过程和伪极坐标快速傅里叶变换的重采样篡改检测

针对图像中的重采样篡改操作导致的离散余弦变换(DCT)系数之间相关性的变化,提出了一种新的图像重采样篡改检测方法。首先,提取Markov特征,利用高阶统计量分析重采样图像中离散余弦变换系数之间的关系;然后,将图像所在的笛卡儿坐标映射到伪极坐标(Pseudo-Polar)轴上提取图像的光滑度作为纹理特征,利用纹理特征检测图像的重采样操作;最后,将提取的两类特征输入到支持向量机(SVM)中训练和分类,从而检测出图像中的重采样篡改操作。实验结果表明:所提方法可以检测出图像中的重采样篡改操作,并具有较好的检测率,且对于一定范围内的加噪处理也具有鲁棒性。     

数字视频区域篡改的检测与定位

目的 数字视频区域篡改是指视频帧图像的某个关键区域被覆盖或被替换,经过图像编辑和修补之后,该关键区域的修改痕迹很难通过肉眼来分辨。视频图像的关键区域承载了视频序列的关键语义信息。如果该篡改操作属于恶意的伪造行为,将产生非常严重的影响和后果。因此,视频区域篡改的检测与定位研究具有重要的研究价值和应用前景。方法 数字图像的复制粘贴篡改检测已经取得较大的研究进展,相关研究成果也很多。但是,数字视频区域篡改的检测与定位不能直接采用数字图像的复制—粘贴篡改取证算法。数字视频区域篡改检测与定位是数字视频被动取证研究领域中的一个新兴的研究方向,近年来越来越多的学者在该领域开展研究工作。目前,数字视频的区域篡改检测与定位研究还缺少完善的理论支撑和通用的检测与定位算法。在广泛调研最近几年的最新研究成果的基础上,对数字视频区域篡改的被动取证概念及重要性进行了介绍,将现有的数字视频区域篡改被动取证算法分为4类：基于噪声模式的算法、基于像素相关性的算法、基于视频内容特征的算法和基于抽象统计特征的算法。然后,对这些区域篡改检测与定位的算法进行对比分析,并介绍现有的视频区域篡改软件和算法,以及篡改检测算法的测试数据库。最后,对本研究领域存在的问题和挑战进行总结,并对未来的研究趋势进行展望。结果 选取了20篇文献中的18种算法,分别介绍每种算法的算法原理,并对这些算法进行对比分析。大部分的算法都宣称可以检测并定位出篡改可疑区域,但是检测和定位的精度、计算复杂度都各有差异。其中,基于时空域的像素相关性分析的算法具有较好的检测和定位效果,并且支持运动背景视频中的运动目标删除篡改检测和定位。基于光流平滑性异常的算法和基于运动目标检测的算法都是基于公开的视频篡改测试库进行比较测试的,两种算法都具有较好的检测和定位效果。基于隐写分析特征提取的集成分类算法虽然只能实现时域上的篡改定位,不能实现更精细的空域篡改定位,但是该算法为基于机器学习的大规模视频篡改取证研究提供了新思路和可能的发展方向,具有较大的指导意义。结论 由于视频编码压缩引入噪声,以及视频区域篡改软件工具和技术的改进,视频区域篡改检测和定位仍是一个极具挑战的课题。未来几年,基于视频内容特征和抽象统计特征的视频区域篡改检测和定位算法,有可能结合深度学习算法,得到进一步的研究和发展;相关的理论算法、系统模型和评价标准等研究成果将逐步完善。     

数字图像篡改盲检测综述

随着近些年成本低廉的高性能电子成像设备的不断普及和操作简单的数字图像编辑软件的广泛应用,人们制作一幅篡改图像已经变得越来越容易。这些技术使得人们很难察觉和辨识那些使用专业技术处理过的篡改图像的伪造痕迹,因而对包括新闻传播、司法取证、信息安全等诸多领域带来了严重的威胁,数字信息的安全性和可靠性也因此越来越受到国际社会的广泛关注。综上所述,开展针对数字图像篡改检测方法的研究有着极其重要的意义。本综述围绕数字图像篡改盲检测方法开展工作。首先,本文根据数字图像篡改检测方法所依赖的线索对篡改检测方法进行层次化分类,将图像篡改检测方法分为两个方面:基于成像内容及成像系统印记一致性的检测方法和基于篡改及JPEG重压缩痕迹的检测方法。然后,按照内容的来源和篡改操作所处的阶段,将以上两方面篡改检测方法进一步分为四个分组:基于成像内容一致性的检测方法、基于成像系统印记一致性的检测方法、基于篡改及其后处理痕迹的检测方法和基于JPEG重压缩痕迹的检测方法;又根据目前文献涉及话题的分布情况,再将四个分组细分为十二个分类:基于光照一致性的检测方法、基于特征提取与分类的检测方法、基于成像色差印记一致性的检测方法、基于自然模糊印记一致性的检测方法、基于成像系统噪声印记一致性的检测方法、基于彩色滤波阵列插值印记一致性的检测方法、基于几何变换及插值痕迹的检测方法、基于人为模糊痕迹的检测方法、基于中值滤波痕迹的检测方法、基于特征匹配的检测方法、基于对齐JPEG重压缩假设的检测方法和基于非对齐JPEG重压缩假设的检测方法。接着,本文梳理出每种分类的主干的思想脉络并对该类中重要的算法加以详尽分析和论述。除此以外,本文还对各类方法中典型的算法的性能做了比较,并归纳总结了在各种方法中常见的性能衡量标准和公开数据集,便于后续研究使用。最后,本文对各方法存在的问题加以总结,并对未来发展的趋势做出预测。希望此综述能够对数字取证有关的研究者提供研究文献的参考、研究方法上的启发和研究思路上的借鉴。     

数字水印技术在印刷品防伪中的应用

防伪技术一直是人们关注的一个热点,针对印刷品盗版特定场合防伪存在成本较高的问题,在分析印刷扫描给电子图象带误差的基础上提出了一种用于印刷品防伪的数字水印技术,该方法中水印的添加采用了线性运算,而水印的提取则采用了阈值判断法,在提高算法的鲁棒性方面,水印的构造采用了简单但非常有效的重复构造法,另外,为了保证实验结果的稳定性,算法还采用了CIElab色彩空间,实验结果表明,在对参数优化后,该算法能较好的满足防伪的一般要求,同时与其他防伪技术相比,不仅大大减少了防伪成本,而且该算法还可用于普通证件的防伪。