数字图像盲取证技术研究综述

数字图像盲取证作为一种不依赖任何预签名提取或预嵌入信息来鉴别图像真伪和来源的新课题,正逐步成为多媒体安全领域新的研究热点,本文首先介绍了这一领域当前的研究现状和进展,接着从图像篡改遗留痕迹特征、图像内在统计特性、成像设备一致性三个方面阐述了当前图像盲取证技术的主要方法,并分析了不足之处。     

数字图像拼接篡改盲取证技术研究

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,从篡改者的角度对目前流行的篡改手段做了新的分类,详细分析了各种篡改取证技术的优缺点。提出了一种基于统计特征分类的盲检测算法,实验表明,从图像的双谱幅值和相角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。     

基于奇异值优化的图像复制粘贴篡改检测算法

数字图像篡改检测是数字取证领域的一个迅速发展的研究方向。复制－粘贴篡改作为一种最常见的图像篡改方式,它是通过复制一幅图像的部分内容粘贴至同幅图像另一处来隐藏或克隆对象的目的。针对已有检测算法效率不高的问题,本文提出了一种基于改进的奇异值分解的复制－粘贴篡改检测算法。该算法降低了奇异值特征向量的维度,并增加了向量相似度判别的步骤以提高准确性。实验结果表明,该算法能有效的检测复制－粘贴篡改区域,而且计算量小、检测效率高,并具有良好的检测精度和鲁棒性。     

数字图像模糊滤波盲取证算法

数字图像模糊滤波操作常用于美化润饰“伪造”图像.针对常用的均值滤波、空域高斯低通滤波与中值滤波,提出了一种能同时检测上述3种操作的盲取证算法.首先将高频残差作为特征提取域,然后分别基于二值局部模式LBP和自回归模型提取特征,最后使用支持向量机构造模糊滤波检测器.实验结果表明,所提算法能有效地检测模糊滤波操作,对抗JPEG压缩的鲁棒性能较好.     

精细化自动检测篡改区域的数字图像取证方法

现存的大部分篡改检测方法对篡改区域的几何变化检测比较敏感,针对该问题,提出一种利用特征图像块精细化自动检测篡改区域的数字图像取证方法,该方法适用于反射、旋转、缩放区域和JPEG压缩定位。首先将重复区域的像素映射到对数极坐标上。然后沿轴,利用反射和旋转产生一维不变描述符。此外,运用每个单独块中提取的特征向量来减少每个阶段的计算时间。最后利用一个精细化阶段复制几何变换后的重复区域。实验对尺寸为24×24和32×32的块进行检测,比较两种情况下获得的定位结果可知,导致较高的真阳性率的测试同时也会导致较低的假阳性。此外,对篡改和未篡改的图像分别进行检测实验,结果表明,与其他算法相比,该算法对几何变换后的图像具有较高的篡改定位准确率和较低的错误匹配率。     

图像内区域复制粘贴篡改鉴定

区域复制粘贴篡改检测算法是以图像块匹配为基础的,然而传统的匹配算法计算量大,匹配速度慢,效率低下.针对现有的图像内区域复制粘贴检测算法计算量大,时间复杂度高的问题提出一种有效快速的检测与定位篡改区域算法.首先利用小波变换获取图像低频区域,然后对得到的图像低频部分进行分割,然后对分割后得到的每个图像块进行DCT变换,通过特征向量排序缩小匹配空间,最后通过经验阈值进行真伪鉴定,实验结果表明该算法过程中除掉图像冗余,减少检测块数,降低了时间复杂度,提高了检测效率.     

基于SVD和直方图的JPEG图像篡改盲检测算法

现有的大多数图像篡改检测算法不能够很好地检测多次篡改区域,针对此不足,提出了一种有效的基于SVD和直方图的JPEG图像篡改盲检测算法。该算法首先以设定的窗口块在待检测图像上依次滑动一个像素得到每个单独的滑窗分块,每个分块用奇异值分解(SVD)值表征;然后字典排序所有分块量化后的SVD值矩阵,并通过统计排序后的矩阵的偏移频率来得到直方图;最后通过直方图设定阈值以判断分块是否属于复制粘贴块。实验结果表明,该算法不仅能对单次篡改区域进行准确定位,还能较好地检测到多次篡改区域。     

基于深度学习的数字图像篡改定位方法综述

日益进步的图像处理技术让数字图像编辑的门槛变得越来越低.利用触手可及的图像处理软件,人们可以方便地改动图像内容,而篡改后的图像往往十分逼真,以至于肉眼难以辨认.这些篡改图像已对个人隐私、社会秩序、国家安全造成了严重的威胁.因此,检测及定位图像中的篡改区域具有重要现实意义,并已成为多媒体信息安全领域中的重要研究课题.近年...     

基于RG-SIFT的图像复制粘贴篡改取证算法

在以审判为中心背景下的刑事诉讼制度改革中,图像证据的审查与采信尤为重要.数字图像篡改操作中最为常见的就是复制粘贴,通过复制图像中的一块区域粘贴到其他部分,以达到增加或掩盖部分图像内容,同时伴随着几何变换以增加真实性.当前存在的检测类似篡改的算法大多数只能应对某种几何变换,计算复杂性较高且不能应对多区域复制粘贴的情况.为...     

一种基于DWT与SVD的数字图像水印算法

利用小波变换和矩阵奇异值的固有特性,提出了一种基于小波变换和奇异值分解的数字图像水印算法.算法对原始载体图像进行小波变换和奇异值分解;对水印图像进行Arnold变换和奇异值分解;把分解后的水印信息嵌入到分解后的原始载体图像中,再进行相应的变换处理,得到嵌有水印的图像.实验结果表明,该算法具有良好的安全性和鲁棒性.     

基于奇异值分解的小波域水印算法

结合奇异值分解（SVD）和离散小渡变换（DWT）的特点,提出一种基于SVD的小波域数字图像水印算法。该算法将二值水印图像经过取反置乱后嵌入到原始图像小波中频子带的奇异值中,具有较高的抗攻击能力。仿真实验证明,该算法不仅具有良好的透明性,而且对常见攻击,如：叠加噪声、JPEG压缩、滤波及几何攻击具有较好的鲁棒性。     

基于奇异值分解的DCT域音频数字水印算法

提出了一种基于DCT直流分量的音频数字水印算法。算法根据音频信号在DCT域能量较大处可以隐藏较多信息的水印嵌入原则,结合音频信号在DCT域能量分布特征,首先把原音频信号先进行分段处理,然后对每段做DCT变换,找出水印嵌入点,实现了在一段音频信号中隐藏一幅二值图像的奇异值向量。实验结果表明,该算法对MP3压缩、低通滤波、重采样等恶性攻击具有较强的鲁棒性和不可感知性。     

基于量化和关系的图像水印算法

提出了一种基于量化和关系的奇异值分解水印算法。算法先对载体图像进行互不重叠的8×8分块;其次对选取的分块进行1级离散小波变换和分别对生成的低频子带和高频子带进行奇异值分解;最后对低频和高频子带奇异值分解后的最大奇异值分别采用量化和关系的嵌入方法嵌入预处理后的水印。实验表明,该算法具有较好的透明性和鲁棒性。与其他算法相比,对于大多数的攻击,该算法具有更好的性能。     

一种基于DWT-SVD的彩色图像水印嵌入方法

为了进一步加强多媒体的信息安全和版权保护问题,文中基于离散小波变换和奇异值分解理论,提出将RGB三色通道的水印图像分别嵌入到载体RGB三色通道中,其特点是以彩色图像作为水印.实验结果表明,该算法水印具有不可见性好、嵌入信息量大、抗攻击能力强等特点.     

基于SVD的小波变换图像去噪方法

针对传统SVD图像去噪方法的不足,提出了一种基于SVD分解的小波分解图像去噪方法。通过对小波变换的系数矩阵进行奇异值分解,将其中的信号特征成分和噪声分解到不同的正交子空间中,在子空间中选取集成信号特征成分的奇异值矢量进行重构,从而提取出淹没在噪声中的信号成分。实验结果表明该文提出的方法适用于图像信号的提取,与传统的SVD去噪方法相比,它提取出的信号特征成分更完整,信噪比更高。     

基于非抽样小波变换的彩色图像水印算法

图像水印技术已成为维护版权、抵制盗版和非法复制的重要手段,本文提出一种基于非抽样小波变换的彩色图像水印算法。非抽样小波变换不需进行下抽样操作,可获得与源信号同等长度的分解结果,具有信息冗余性和平移不变性的特点,提高了水印算法的鲁棒性和水印嵌入容量,算法同时结合奇异值分解,实现水印鲁棒性、不可见性和容量的统一。实验表明,该算法相对于基于离散小波变换的图像水印算法,能更好地抵抗噪声、压缩、剪切、旋转、平移等攻击。     

基于DWT SVD域的彩色图像水印算法

针对数字产品的版权保护问题,提出了一种结合整数小波变换（DWT）和矩阵奇异值分解（SVD）的彩色图像非盲水印算法。该算法首先对待处理图像的蓝色分量进行整数小波分解,再将得到的低频子带的小波系数矩阵进行奇异值分解,然后对水印灰度图像进行奇异值分解,水印图像的奇异值被嵌入到由源图像小波系数分解得到的奇异值中。经过奇异值分解逆变换及整数小波逆变换得到含水印图像。实验结果表明,该算法对加噪、滤波、JPEG压缩、剪切、缩放和旋转攻击均有较强的抵抗力,具有较好的实用价值。     

基于噪声分析的混浊数字图像水印算法

本文提出了一种具有较强鲁棒性的混沌数字图像水印算法。首先,根据特定的初始条件和参数产生混沌序列,从而构造出数量大、保密性好、自相关性强、互相关性弱的数宇水印信号。对于水印的嵌入,根据小波分解后高频系数的能量来决定水印嵌入的区域,进而根据各层可容纳的噪声信号强度来控制水印的嵌入强度。水印的检测过程中先对图像进行几何配准,能够有效的提高水印检测的准确性。实验证明该水印嵌入算法易于实现,且具有较强的鲁棒性及视觉上的难以感知性。