SSRGFD:双目超分辨率图像通用篡改检测数据集 |
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引用本文: | 尹承禧,张博林,罗俊伟,朱春陶,付婧巧,卢伟.SSRGFD:双目超分辨率图像通用篡改检测数据集[J].中国图象图形学报,2023,28(11):3386-3399. |
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作者姓名: | 尹承禧 张博林 罗俊伟 朱春陶 付婧巧 卢伟 |
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作者单位: | 中山大学计算机学院广东省信息安全技术重点实验室, 广州 510006;中山大学计算机学院机器智能与先进计算教育部重点实验室, 广州 510006;中山大学信息管理学院, 广州 510006 |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目(62072480,U2001202);广东省普通高校特色创新项目(自然科学)(2022KTSCX041);广州市海珠区科技计划项目(海科工商信计2022-45) |
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摘 要: | 目的 图像编辑软件的普及使得篡改图像内容、破坏图像语义的成本越来越低。为避免恶意篡改图像对社会稳定和安全的威胁,检测图像的完整性和真实性尤为重要。面对新型成像设备和算法,需要重新验证现有图像篡改检测算法的有效性并针对双目超分辨率图像的安全性展开进一步研究。但由于双目超分辨率图像篡改数据集的缺乏,难以满足研究的需要。为此,构建了一个双目超分辨率图像通用篡改检测数据集SSRGFD(stereo superresolution forensic general dataset)。方法 数据集构建考虑复制黏贴、拼接和图像修复3种常见的篡改类型。为使数据集图像更贴合真实篡改场景,本文从篡改图像内容和隐藏篡改痕迹两方面出发为不同篡改类型设计了不同的篡改标准。首先使用超分辨率算法PASSRnet (parallax attention stereo image super-resolution network)从Flickr1024数据集生成双目超分辨率图像,分别基于3种篡改标准通过手工或深度学习算法对图像进行篡改,构建了2 067幅篡改图像,并为每一幅篡改图像提供了对应的篡改区域掩膜。结果 实验从主观和客观两个角度评估数据集图像视觉质量。通过双刺激连续质量分级法得到的主观质量平均评分差异基本都低于1.5。客观质量评价方法BRISQUE(blind/referenceless image spatial quality evaluator)、NIQE(natural image quality evaluator)和PIQE(parent institute forquality education)的平均评估结果分别为30.76、4.248和34.11,与真实图像十分接近。实验使用多种检测方法在SSRGFD和单目图像数据集上进行比较。QMPPNet (multi-scale pyramid hybrid loss network)的性能指标均表现最优,但所有检测方法在SSRGFD上的性能相比于在单目图像数据集上的性能显著下降。结论 构建的SSRGFD数据集内容丰富且具有较好的视觉质量,能够为双目超分辨率图像篡改检测研究工作提供良好的数据支持。SSRGFD数据集可以从https://github.com/YL1006/SSRGFD上获取。
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关 键 词: | 数字图像取证 图像篡改检测 双目超分辨率图像篡改数据集 复制黏贴篡改 拼接篡改 图像修复篡改 图像视觉质量评价 |
收稿时间: | 2022/6/10 0:00:00 |
修稿时间: | 2023/1/23 0:00:00 |
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