基于同幅圖像的復制粘貼篡改的盲檢測.pdf

1、隨著數(shù)碼相機、高性能智能手機的普及和高性能攝像頭的不斷革新，數(shù)字圖像作為日常生活中的信息載體越來越得到普遍應用。隨著數(shù)字圖像處理編輯軟件也大量出現(xiàn)，雖然對圖像處理帶來了很大的益處，但任何事情都是“雙刃劍”，這也給那些心懷叵測之人帶來了危害社會的更加容易的手段。目前，網(wǎng)絡上和社會上充滿著大量偽造圖片在混淆視聽，已經(jīng)對人們的切身利益造成了傷害。是以，針對偽造圖像的識別與研究具備重大價值，也應該提到探索日程上來。
　　當前圖像篡改檢測算

2、法琳瑯滿目，我國關于這方面的研究雖然取得了非常大的成就，但目前還處于初步階段，也存在許多不足之處，算法性能比較單一。本文中主要針對數(shù)字圖像區(qū)域復制粘貼篡改手段盲檢測研究，區(qū)域復制粘貼篡改屬于局部篡改手段類別。目前，針對圖像區(qū)域復制粘貼篡改盲檢測技術主要分為基于圖像塊檢測算法和基于特征點檢測算法，本文對前人算法不足進行分析，并提出相應的改進算法。論文主要工作:
　　1、論文首先具體講述了關于數(shù)字圖像篡改認證技術研究背景與意義、國內(nèi)外

3、研究現(xiàn)狀，系統(tǒng)的分析了圖像篡改的方式，著重介紹了同幅圖像copy-move篡改手段，詳細分析了圖像copy-move篡改模型以及概述現(xiàn)存對copy-move篡改盲取證技術認證算法，詳細介紹了現(xiàn)存較為經(jīng)典檢測方法。
　　2、本文第三章針對圖像盲檢測技術基于圖像塊檢測算法，分析現(xiàn)存圖像塊算法的優(yōu)缺點基礎上，提出了基于改進Hu矩和Zernike矩結合的圖像塊匹配法。該算法基于改進Hu矩和Zernike矩來表征特征向量，該算法首先對圖像進

4、行滑動分塊，提取圖像塊特征向量，利用圖像子塊特征向量相關性來識別圖像篡改且定位其位置，該算法實時性得到提高，且對平移、旋轉魯棒性較好。實驗結果表明該算法可以有效抵制對篡改區(qū)域進行旋轉、平移操作處理。
　　3、本文第四章針對圖像盲檢測算法基于特征點檢測算法，分析傳統(tǒng)SIFT算法缺陷，提出了融合高斯幾何不變矩的改進SIFT的特征點圖像篡改取證算法。該算法中先用改進SIFT算法提取圖像關鍵點，為特征點分配主方向，然后提取關鍵點鄰域窗口的

5、高斯幾何不變矩作為關鍵點的特征描述子，最后進行特征描述子的匹配，該算法采用歐氏距離進行特征點匹配，并利用自適應歐氏距離閾值與RANSAC結合算法剔除誤匹配對，實現(xiàn)篡改區(qū)域的識別與定位。實驗結果表明該算法可以基本保持圖像提取的特征點數(shù)，甚至會減少提取的特征點數(shù)，但可以增加特征點匹配點數(shù)，減少誤匹配點，并且可以提高特征點提取時間，因為特征描述子維數(shù)的減少，對于匹配效率也有一定的提高，實驗效果圖可以看出，該算法對于復制區(qū)域的平移、尺度縮放與旋