數(shù)字圖像的盲被動檢測算法研究.pdf

1、近年來，數(shù)字圖像真實(shí)性的檢測和判定已經(jīng)逐漸成為圖像自動化處理領(lǐng)域的一個重要分支。它非常廣泛地應(yīng)用于現(xiàn)代社會生活的各個方面，如司法取證，商標(biāo)防偽，醫(yī)學(xué)圖像檢測等。數(shù)字圖像的真?zhèn)涡詸z測算法研究分為主動檢測和盲被動檢測兩個途徑。主動檢測算法是在數(shù)字圖像中預(yù)先置入識別信息，在檢測時通過檢驗(yàn)識別信息來區(qū)分圖像的真?zhèn)?。而盲被動檢測算法不預(yù)先在圖像中置入識別身份的特征，僅僅通過圖像本身自有的各種特征信息進(jìn)行檢測與識別真?zhèn)?。由于不用提前置入識別信息，被

2、動檢測算法有更為廣泛的應(yīng)用，此方向的研究逐漸成為數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的一個熱點(diǎn)。
　　本文以數(shù)字圖像的盲被動檢測算法的研究為重點(diǎn)，詳細(xì)介紹此算法研究的背景及現(xiàn)實(shí)意義，國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和算法碰到的難點(diǎn)。主要工作與研究成果如下：
　　1）介紹了基于圖像自身特征進(jìn)行檢測的一些常用算法，其中重點(diǎn)介紹最常見的檢測算法—基于圖像塊匹配的算法。以及以此算法為核心衍生出很多不同的檢測方法：窮舉搜索法，基于模糊不變矩匹配，基于奇異值分解匹配，基于主

3、成分分析匹配等。在此基礎(chǔ)上，在算法中增加了轉(zhuǎn)移向量統(tǒng)計模塊，可以進(jìn)一步定位篡改區(qū)域。
　　2）介紹了針對最常見到的JPEG格式圖像進(jìn)行被動檢測的算法。詳細(xì)論述JPEG格式圖像的生成過程并討論對此類格式圖像進(jìn)行被動檢測算法的特殊性。介紹了針對JPEG格式圖像的三種檢測算法：基于BAG（Block Artifact Grid)錯置而誤匹配的檢測算法，基于背景噪聲不一致的估計量化表檢測算法，基于雙壓縮周期性檢測算法。
　　3）比較

4、了三種檢測算法，分析其優(yōu)劣后，得出了結(jié)論：基于BAG錯置被動檢測算法更具有優(yōu)勢，有很多優(yōu)良的特性。但是也具有一個重大的缺陷——檢測結(jié)果常常會有比較多的錯誤，把圖像的原始真實(shí)的區(qū)域定位成圖像的偽造區(qū)域。尤其是在JPEG圖像質(zhì)量較高或圖像灰度值梯度變化劇烈時，常常會出現(xiàn)很高的虛警率，嚴(yán)重影響檢測結(jié)果。但是從大量實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，在JPEG圖像的篡改偽造區(qū)域和檢測結(jié)果虛警區(qū)域有一個重要的差異，即經(jīng)過人工處理的區(qū)域中會有相鄰的錯置BAG網(wǎng)格邊界在豎直