采用圆谐-傅里叶矩的图像区域复制粘贴篡改检测

现有检测方法大多对图像区域复制粘贴篡改的后处理操作鲁棒性不高.针对这种篡改技术,提出一种新的基于圆谐-傅里叶矩的区域篡改检测算法.首先将图像分为重叠的小块;然后提取每个图像块的圆谐-傅里叶矩作为特征向量并对其进行排序;最后根据阈值确定相似块,利用位移矢量阈值去除错误相似块以定位篡改区域.实验结果表明,该算法能有效抵抗噪声、高斯模糊、旋转等图像后处理操作,且与基于HU矩的方法相比有更好的检测结果.     

基于几何均值分解的图像区域复制篡改检测方法

针对现有大多数图像区域复制篡改检测算法提取图像块的特征向量维数较高的缺点,提出一种新的基于几何均值分解的检测算法.将可疑图像分成大小相等的可重叠的子块;并对每个图像块进行几何均值分解并用其表征该子块的特征,形成1维的特征向量;最后对所有的特征向量进行字典排序,并结合图像块的相等位移矢量的发生频率信息,检测并定位出篡改区域.实验结果表明,该算法不仅能够有效检测并定位多区域复制篡改区域,而且对高斯模糊、对比度调整、曝光度调整的后处理操作具有较强的鲁棒性,并且有效地降低了特征向量的维数,提高了检测效率.     

鲁棒的区域复制图像篡改检测技术

区域复制把数字图像中一部分区域进行复制并粘贴到同一幅图像的另一个区域中,以达到去除图像中某一重要内容的目的,是一种简单而有效的图像篡改技术.现有检测算法对区域复制后处理的鲁棒性较差.文中针对此篡改技术,提出了一种有效的检测与定位篡改区域算法.该算法首先将图像分解为小块并比较各小块间的相似性,最后利用"主转移向量"方法去除错误的相似块对得到篡改的区域.实验数据说明该算法能有效地对抗多种区域复制的后处理操作,包括高斯模糊、加性白高斯噪声、JPEG压缩及它们的混合操作.     

一种检测图像Copy-Move篡改鲁棒算法

针对现有的复制粘贴(Copy-Move)检测算法鲁棒性较差,时间复杂度高,提出一种有效快速的检测与定位篡改区域算法.利用小波变换获取图像低频区域,引入几何矩提取分块鲁棒特征,通过特征向量排序缩小匹配空间,最后通过经验阈值和数学形态学定位篡改区域.实验结果表明该算法不仅能有效抵抗如高斯白噪声、JPEG压缩等常规图像后处理操作,而且减少块总数,算法的时间复杂度大大降低.     

利用Harris特征点和环形均值描述的图像区域复制篡改的被动取证

提出一种利用Harris特征点和环形均值描述的图像区域复制篡改检测算法。首先对图像进行自适应维纳滤波,并利用Harris算子提取图像的特征点,然后通过对每个特征点的环形邻域进行均值描述生成特征向量矩阵,并采用字典排序和阈值化处理进行相似性匹配,从而确定候选匹配点,最后利用RANSAC算法剔除错误的匹配点,实现复制和篡改区域的标识定位。实验结果表明,算法对于复制区域的旋转和翻转变换具有较强的鲁棒性,并且可以有效抵抗常见的后处理攻击,包括高斯模糊、加性高斯白噪声、JPEG压缩以及它们的混合操作,尤其能够抵抗非显著视觉结构的平坦区域和小区域的复制、粘贴、篡改操作。     

基于Krawtchouk不变矩的复制-粘贴篡改盲检测算法

针对数字图像检测中一类常见的复制-粘贴图像篡改,提出一种基于小波变换和径向Krawtchouk不变矩的盲检测算法。算法利用小波变换提取图像的低频分量,对低频分量分块提取径向Krawtchouk不变矩特征,这种特征描述方式对图像旋转后处理具有鲁棒性,然后将特征向量进行按字典排序,并结合数学形态学进行图像复制篡改区域的检测和定位。实验表明该算法能有效地定位出复制和粘贴的图像篡改区域,并对粘贴区域旋转操作具有很强的鲁棒性。     

基于分形和统计的复制-粘贴篡改图像的检测

现在大多数图像“复制-粘贴”篡改检测算法对于区域复制后的进一步混合处理不能进行有效检测。为此提出了一种新的基于分形和统计的检测方法。首先将图像分块并提取每块的特征向量,该特征向量由分形维数和三个统计量组成;接着对所有特征向量进行字典排序;最后,利用图像块的位置信息和欧氏距离定位篡改区域。此方法不仅能够检测传统的复制-粘贴型篡改,而且还能够检测经过旋转、翻转以及旋转和翻转混合的多区域复制-粘贴型篡改;此方法也能够抵抗高斯模糊、对比度调整和亮度调整等攻击。实验结果表明了该方法的有效性。     

同幅数字图像中Copy-Move型篡改的盲检测

为了快速有效地检测复制-粘贴(Copy-Move)图像篡改,提出了一种基于重叠块统计值的Copy-Move型篡改图像盲认证方式.该算法先将图像进行一次离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)并取其低频部分分解为重叠块,接着统计各重叠块的7个统计值并计算重叠块间的相似性找出相似块,最后返回原篡改图像找出篡改部分.仿真结果表明,该方法能快速有效地检测出篡改部分经过JPEG有损压缩、高斯白噪声污染和这两者结合的篡改图像.     

篡改图像的识别技术研究与仿真

研究图像的篡改识别问题,由于数字图像能够被轻易的篡改并且很难发现改动痕迹,对篡改像素不融合现象识别不清,导致图像篡改很难被肉眼识别.为解决上述问题,提出了一种根据小波的篡改图像鉴定识别技术,通过提取图像块特征得到图像块的特征向量矩阵,并对特征向量矩阵进行小波分解,从而提取篡改图像特征点灰度融合程度,利用定义的判别阈值实现对篡改区域的准确定位与检验.实验表明,改进方法通过检测可以准确识别出篡改后的图像,为篡改图像的识别提供了依据.     

噪声水平不一致性的图像拼接区域检测方法

针对图像拼接篡改检测与篡改定位技术进行研究,提出了一种噪声水平不一致性的图像拼接篡改定位方法.该方法利用改进的拉普拉斯算子对噪声具有双倍加强作用的特点,结合奇异值分解,提取非重叠图像块的局部图像梯度矩阵和噪声特征,然后利用基于聚类的阈值算法,对得到的特征进行分类并定位出篡改区域.与现有的基于噪声的图像拼接区域检测方法相比,所提出的方法不仅能够检测拼篡改区域,而且当拼接区域与原始区域之间的噪声差异较小时依然有效,并且对于内容保持的图像处理操作如JPEG压缩、高斯模糊、伽玛校正、下采样等是鲁棒的.     

基于Tchebichef矩的区域复制窜改检测算法*

提出了一种新的数字图像被动认证算法,用于检测同幅图像的区域复制窜改问题。算法首先利用离散小波变换提取图像的低频分量,再对低频分量进行分块并提取每一块的离散正交Tchebichef矩特征;然后将特征矢量进行字典排序,比较相邻两组特征矢量的相似性;最后利用阈值判别实现窜改伪造区域的检测和定位。实验结果证明,算法能较好地检测及定位出图像中复制与窜改区域,且具有运算量小、检测效率高、鲁棒性好等特点。     

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.     

使用背景噪声盲估计的图像真伪鉴别

数字图像获取过程中会在整幅图中产生一致的噪声,而由不同图像拼接而成的图像往往会在噪声的统计特性上不一致。本文利用这一特点,提出了一种基于背景噪声分析的图像真伪被动鉴别算法。该算法利用了图像数据的高阶统计特性对背景噪声进行盲估计,并通过相邻重叠分块间的特征估计来判断图像哪些部分被篡改。实验结果表明,该方法对于鉴别拼接而成的篡改图像有显著效果。     

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。     

Detecting copy-move forgery under affine transforms for image forensics

In copy-move forgery, the copied region may be rotated and/or scaled to fit the scene better. Most of the existing methods fail when the region is subject to affine transforms. This paper presents a method for detecting this kind of image tampering based on circular pattern matching. The image is first filtered and divided into circular blocks. A rotation and scaling invariant feature is then extracted from each block using Polar Harmonic Transform (PHT). The feature vectors are then lexicographically sorted, and the forged regions are detected by finding the similar block pairs after proper post-processing. Experimental results demonstrate the efficiency of the method.