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。     

利用模糊估计和传感器噪声检测篡改图像

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。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。文章将图像的模糊估计和传感器的模板噪声检测篡改的方法结合起来,对多幅图像操作,实验证明有不错的检测效果。     

基于数字水印技术的图片内容认证实现

随着计算机应用的越来越普及,数字图像的篡改及其引发的确纠纷越来越多,本文介绍了一种在数字图像中嵌入数字水印来保护图像的方法,能够有效地检测到被保护图像的被篡改部分,从而判定图像的确真伪。     

数字图像重压缩检测研究综述

随着数字图像处理技术的广泛应用,数字图像处理软件在给人们的工作和生活带来便利的同时,由恶意篡改图像所引发的一系列社会问题也亟待解决,因此能够对图像的真实性和完整性进行判断的数字图像取证技术显得尤其重要。篡改图像必然会经过重压缩这一步骤,因此数字图像重压缩检测能够为数字图像取证提供强有力的辅助依据。文中对数字图像重压缩检测研究进行了系统的梳理,提出了数字图像重压缩检测的技术框架,详细阐述了无损图像压缩历史检测、有损压缩图像双重压缩检测、有损压缩图像多重压缩检测以及其他格式的重压缩检测的取证算法和思路,对现有算法进行了性能分析和评价。然后,总结了图像重压缩检测的应用。最后,分析了数字图像重压缩检测目前存在的问题,并对未来的发展方向进行了展望。     

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。     

基于背景噪声的图像伪作检测

一幅真实的数字图像中的噪声特征具有一致性,而由多幅数字图像拼接的合成图像的噪声特征没有一致性。本文,我们利用小波变换多分辨率的特点,依据原图像和篡改后图像的平均运算、细节运算不同的原理,采用了支持向量机（SVM）分类器的诸多常用核函数中的S形核函数进行分类识别,提出了基于图像背景噪声的图像伪作检测算法。该方法对于识别合成的数字图像具有显著效果,对合成图像的篡改操作有较好地鲁棒性。     

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。     

基于Shamir秘密共享方案的文件图像篡改检测和修复方法

提出了一种新的基于Shamir秘密共享方案的文件图像篡改检测和修复方法,该方法包含篡改保护生成和篡改检测修复2个过程.在篡改保护生成过程中,为了提高已有文件图像篡改检测和修复方法的篡改检测正确率和修复效果,首先提出了基于权重的篡改检测信号生成方法,对每个非重叠2×3图像块提取图像块特征,再利用Shamir秘密共享方案将块特征和块内容序列值生成用于块篡改检测和修复的共享信息,最后将块共享信息构成的α通道与原始图像组成可移植网络图形格式(portable network graphic format, PNG)的文件图像.在篡改检测过程中,α通道提取的共享信号可以判断图像块是否被篡改,并可以通过Shamir秘密共享方案反向操作修复篡改图像块的内容.实验表明所提方法不仅具有良好的篡改检测和修复效果,同时具有良好的鲁棒性,能抵抗图像裁剪、噪声攻击.     

利用传感器噪声对复制遮盖篡改的检测

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,验证数码图像变得越来越重要了.利用相机的传感器噪声对复制遮盖篡改图像进行检测,并根据其模板噪声进一步确定篡改区域.对多幅图像进行操作,实验证明效果不错.     

基于量化表的图像篡改检测算法

数字图像盲取证技术是近年来研究的一个热点问题。提出一种利用量化表来进行定位和检测数字图像双重JPEG压缩的篡改检测算法。首先对数字图像进行压缩消除图像本身的噪声,然后利用图像压缩模型来描述图像首次压缩与第二次压缩之间的关系进而估计首次压缩量化表,最后提出一种高效率的方法通过利用量化表来定位图像篡改区域。实验结果表明,该算法能够有效地对双重JPEG压缩的图像进行检测和定位,并具有很好的鲁棒性。     

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.     

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。     

基于二维直方图移位的图像认证算法

针对如何检测数字图像内容是否完整、有无篡改,提高认证图像质量的问题,提出了一种基于二维直方图移位的图像认证算法。首先,在棋盘格结构中利用两种预测差值计算方法构建原始图像的二维直方图,由预先设定的参数选择可嵌入信道,并确定可嵌入信道峰值点的位置,将可嵌入信道移位。然后结合直方图信息嵌入方法将认证信息嵌入到图像分块中。在篡改检测过程中采用分层篡改检测方法,有效提高篡改检测准确度。实验结果显示,该算法不仅可以抵抗噪声攻击,而且当参数设定为2和4时,认证图像的平均峰值信噪比(PSNR)分别为52.37 dB和50.33 dB,进一步提高了图像质量。实结果表明,所提算法安全性高,可实现可逆水印,并准确定位出篡改区域。     

基于数字水印的图像认证技术

伴随着数字水印技术的发展，用来解决数字图像的真实性问题的图像认证技术在近年来发展迅速．它主要包括两大部分：篡改检测与篡改定位．有两种技术手段可供它使用：数字签名和数字水印．该文详细讨论了在设计基于数字水印的图像认证算法时常见的若干关键问题，阐述了基于数字水印的精确认证和模糊认证算法各自的发展过程及其国内外现状，并指出了将来继续努力的方向．     

一种图像篡改可恢复的认证水印方法

针对数字图像的篡改恢复问题,提出一种自嵌入的脆弱认证水印方法。提取图像2×2分块的灰度均值,经混沌映射加密、嵌入位平面确定和自同构映射后,作为水印信息嵌入原始图像所有像素的2个最低有效位中。该方法在图像认证时无需原始图像和任何有关水印的附加信息,可实现对细小图像篡改的准确检测定位并恢复到图像分块。实验结果与分析表明,该方法对任意的篡改极其敏感,恢复图像质量较好,安全性能较高。     

基于融合的高分辨率彩色图像拷贝—变换—移动篡改检测

拷贝—变换—移动篡改是一种操作简单但非常有效的数字图像篡改方法,现有检测框架无法检测。同时,在处理高分辨率篡改图像时,基于穷举搜索的现有算法框架会有计算量的困难。针对高分辨率彩色图像拷贝—变换—移动篡改提出了基于图像融合和尺度不变特征变换(SIFT)特征点匹配的检测算法。首先利用基于加权多尺度基本形的图像融合方法将降采样后的彩色图像信息融合至单幅灰度图像中,然后设计快速匹配方法得到融合图像中匹配的SIFT特征点作为种子点,最后根据图像处理规则和SIFT特征点的尺度和方向信息制定合适的生长策略逐步生长出被篡改区域。对手动制作的篡改图片和可疑新闻图片的实验结果表明,该算法对常用的润色操作和亮度调整以及JPEG有损压缩有较强的稳健性。     

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MATLAB的复合数字水印认证系统的设计与应用

为实现多媒体图像的知识产权保护,进行有效的防篡改认证,设计了复合数字水印认证系统。利用该系统可以对单个或批量的多媒体图像嵌入鲁棒性水印及脆弱性水印。仿真实验证明,多媒体数字图像嵌入复合数字水印后和原始图像几呼一样,水印隐蔽效果好;当图像被篡改后,用该系统进行水印认证,可以清晰看到版权标志信息是否被篡改以及定位显示篡改的内容。     

边缘与区域不一致性引导下的图像拼接篡改检测网络

目的 针对已有图像拼接篡改检测方法中存在的真伪判断分类精度不高、拼接篡改区域定位不准确问题，本文设计了一种篡改边缘两侧和篡改区域内外不一致性引导下的重点关注篡改区域与篡改边缘的图像拼接篡改检测卷积神经网络。方法 图像内容在篡改过程中，拼接物体的边缘都会留下篡改痕迹，这是图像拼接篡改检测的重要线索。因此，本文设计了一条篡改边缘提取分支，通过学习拼接物体边缘两侧的不一致性，重点提取拼接篡改区域的边缘轮廓。考虑到篡改边缘像素点过少会导致网络难以收敛，提出一个边缘加粗策略，形成一个边缘加粗的"甜甜圈"，使得篡改边缘提取结果更具完整性。在不同图像采集过程中，所用相机设备和光线条件等因素不同，导致每幅图像包含的信息也不尽相同。对此，设计了一条篡改区域定位分支，重点学习来自不同图像拼接区域与周围区域之间不一致性的差异化特征，并将注意力机制引入图像拼接篡改检测的篡改区域定位分支，进一步提高对拼接篡改区域的学习关注程度。面向真伪判断设计了一条图像是否经过拼接篡改的二分类网络分支，不但可以快速有效地给出输入图像是否为篡改图像的判断结果，而且可以与上述两条分支的输出结果一起提供给用户，由用户结合视觉语义信息进行综合判断。结果 本文算法与已有的4个代表性方法在4个专业数据集上进行算法实验和性能比较。在真伪判断分类的精确度方面，在Dresden、COCO（common objects in context）、RAISE（a raw images dataset for digital image forensics）和IFS-TC（information forensics and security technical committee）数据集上分别提高了8.3%、4.6%、1.0%和1.0%；在篡改区域定位的准确度方面，F1评分与重叠度IOU（intersection over union）指标较已有方法分别提升了9.4%和8.6%。结论 本文算法将真伪判别分类、篡改区域定位和篡改边缘提取融合在一起，互相促进，较大提升了各分支任务的性能表现，在图像拼接篡改检测方面取得了优于已有方法的效果，为数字图像取证技术领域的研究工作拓展了思路。     

基于压缩感知的视频异源篡改检测

考虑到视频序列固有噪声特征的特点,提出一种基于压缩感知的视频异源篡改检测算法。提取视频中每帧图像的噪声信息并建立噪声矩阵,通过引入压缩感知理论对噪声矩阵进行压缩,极大地降低每帧图像噪声信息的冗余度,对压缩噪声矩阵使用[cos]相似性衡量,得到帧图像间的相似度矩阵,并构造篡改度量,利用参数模型对视频的异源篡改图像进行检测。实验表明提出算法能以较小的压缩比对视频序列中的异源篡改位置进行有效检测,并得到比现有两种算法更高的篡改检测准确率。