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随着各种高质量图像处理设备及大量图像编辑软件的普及应用,对一幅数字图像内容的恶意篡改变得越来越容易,人们往往无法根据肉眼辨别图像的真伪,眼见不再为实。图像认证是用来检测图像是否被恶意篡改并在发现篡改时找出篡改位置的技术,是多媒体安全技术的崭新发展,目前正成为信息技术研究的新热点。仅根据待认证的图像本身判断其是否经过篡改、合成、润饰等伪造处理的被动认证技术是实用性更强的图像认证方法。 本文在详细分析了单幅图像复制粘贴篡改特点的基础上,从数字图像被动认证技术的应用角度出发,提出了一种基于傅立叶变换的数字图像被动认证算法。并在详细分析了单幅图像区域旋转篡改特点的基础上,提出了一种基于Zernike矩的数字图像区域旋转篡改的被动认证算法。 在基于傅立叶变化域数字图像被动认证算法的研究方面,主要做了如下工作:(1)为了降低虚警率,在傅立叶变换之前首先对数字图像利用Canny算子进行边缘提取。(2)对图像进行分块傅立叶变换,获取小块的幅度和相位信息作为检测篡改的特征。(3)为了检测到图像篡改区域,利用Pearson相关系数检测方法进行块与块之间的匹配。 在基于Zernike矩的数字图像区域旋转篡改的被动认证算法方面,主要利用Zernike不变矩的旋转不变性特点,先计算图像的分块Zernike矩,然后字典式排列各小块的Zernike矩幅度值矩阵,最后通过比较字典式矩阵中相邻行之间的相关性,实现图像旋转区域的篡改检测。实验表明该方法不仅能够对旋转篡改区域进行精确定位,还能够计算出篡改区域旋转的角度,对图像后处理也具有较强的鲁棒性。 总之,本文介绍的基于幅度和相位及基于Zernike矩的数字图像被动认证算法,能够精确定位单幅图像中的篡改伪造区域,具有抗噪性能好、定位准确等优越性,为后续检测诸如单幅图像区域缩放篡改等奠定了基础。