图像区域复制篡改快速鲁棒取证

图像区域复制篡改就是将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外一个区域, 是一种简单而又常见的图像篡改技术. 现有的算法大多对区域复制后处理的鲁棒性比较差, 并且时间复杂度高. 本文针对该篡改技术, 提出一种有效快速的检测与定位篡改区域算法. 该算法首先将图像进行高斯金字塔分解, 将低频图像进行块分解, 提取每块的Hu矩不变特征, 并将特征向量排序, 然后为每个特征向量搜索符合阈值的相似特征向量; 最后利用区域面积阈值去除错误的相似块, 并结合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地对抗如高斯白噪声、高斯模糊以及JPEG压缩这些后处理操作, 而且减少了块总数, 缩小了块匹配搜索空间, 提高了运算效率.     

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。     

小波低频子带提取特征的图像复制篡改检测

针对数字图像取证中一类常见的图像篡改-复制粘贴图像伪造,提出了一种利用小波变换和图像块灰度分布提取特征的检测算法。相对于原图,小波分解的低频子带仍然保持原图像的概貌和空间特性,但在尺寸上减小了很多;对小波低频子带进行重叠分块,再对各重叠块进行灰度分布特征的提取;利用迭代划分法结合相似性匹配搜索相似图像块,进一步减少了检测的计算量;配合图像块的偏移位置信息,进行图像复制伪造区域的检测和定位。实验表明该算法能够较精确地定位出复制和粘贴的图像伪造区域,并有效地减少了运算量,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.     

低频快速切比雪夫矩的篡改图像检测算法

针对图像复制粘贴篡改的检测及篡改区域定位的研究,提出了一种低频快速切比雪夫矩的篡改图像检测算法.首先用非抽样小波变换对图像分解,选取图像的低频部分进行重叠分块,提取改进的低频快速切比雪夫矩做为特征向量,然后采用PatchMatch算法对提取的块特征匹配,最后用稠密线性拟合算法去除误匹配并且用形态学操作完成最后的篡改区域定位.与现有的篡改图像检测算法相比,所提出的算法对于单区域篡改、单区域多次篡改以及多区域篡改均具有较好的定位效果,并且减少了算法的运行时间,提高了实时性.     

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Tamura纹理特征的Copy-Move图像篡改盲检测

针对图像盲认证中一种常见的Copy-Move型图像篡改,提出了基于图像的Tamura纹理特征的Copy-Move型篡改区域的检测和定位算法。该算法提取每一图像块的Tamura纹理特征组成图像的特征向量,用字典排序法对特征向量进行排序,利用欧式距离计算图像块的相似性,以检测和定位被篡改的图像区域。实验结果表明,该算法能有效地检测和定位被篡改的图像区域。     

采用指数矩的图像区域复制粘贴篡改检测

目的 图像区域复制粘贴篡改是目前众多图像篡改技术中一种简单而且常见的方式。针对目前大多数区域复制粘贴篡改检测算法鲁棒性不强,提出一种基于指数矩的图像篡改检测算法。方法 首先将图像分成重叠的图像子块,然后提取每一图像子块的指数矩作为特征向量进行字典排序,利用向量相似度和位移初步确定疑似图像子块,再根据疑似图像子块的相邻子块个数和角度方差去除误匹配块,得到最终篡改区域。结果 该算法具有良好的鲁棒性,与采用圆谐-傅里叶矩的算法相比,在图像受到噪声干扰时,检测率平均提高26.66%,错误率平均降低33.77%。结论 本文算法利用图像的指数矩,针对图像区域复制粘贴篡改操作,能有效检测出图像的篡改区域。检测图像在经过旋转、高斯模糊和添加噪声等后期处理时,算法依然有效。     

图像拼接篡改的自动色温距离分类检验方法

拼接篡改是一类常见的图像伪造手段,现有取证方法难以实现图像中拼接篡改区域的自动检测与精确定位,导致拼接篡改伪造图像的取证长期依赖人工经验.基于图像中原始区域与拼接篡改区域所反映的光源色温的差异性,提出一种自动色温距离阈值分类的图像拼接篡改检测与定位方法.首先,变换待检验图像至YCbCr色彩空间,并按照Grid-based方式结构化分解为大小的子图像块;然后,利用自动白平衡（Automatic white balance,AWB）中的白点检测原理对每一个子图像块进行色温估计,计算子图像块与参考区域之间的色温距离;最后,采用最大类间方差法自适应地求取色温距离分类的最佳阈值,对子图像块进行分类标注,实现了图像拼接篡改区域的自动检测与精确定位.实验表明,该方法能够实现图像拼接篡改区域的自动检测与定位,具有较高的量化检测精度.     

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。