基於彩色空間特徵分析的數字圖像被動防偽鑑定研究

《基於彩色空間特徵分析的數字圖像被動防偽鑑定研究》是依託上海交通大學，由李生紅擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於彩色空間特徵分析的數字圖像被動防偽鑑定研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：李生紅
• 依託單位：上海交通大學

項目摘要

數字圖像被動防偽鑑定是近年來信息安全領域中的一個新興並且難點研究課題。鑒於該方面的研究起步晚，且其所涉及的一些核心理論與技術尚未得到很好解決，目前這一方面的研究成果相對來說很少且性能上存在較大不足。該項目的研究目標是為數字圖像被動防偽鑑定難題提出有效的解決方案並在此基礎上實現相應原型系統，為此，項目在HSV/HSI、CIE-L*a*b*、YCbCr等彩色空間分析並分別給出可用於檢測篡改圖像的高/低階統計特徵，提出適合於上述特徵有效組合的基於遺傳算法等的多特徵最佳化方法，提出面向數字圖像防偽鑑定的基於關聯向量機RVM的快速高效分類方法，構建較完善的彩色圖像樣本庫並給出樣本庫完善程度的層次性評估方法。預期研究成果可望對信息防偽鑑定、網路媒體內容安全等相關領域的研究在理論上起到促進作用，也可望在司法鑑定、網路內容安全管控等方面具有良好的套用前景。

結題摘要

數字圖像被動防偽鑑定是信息安全領域中的熱點和難點研究課題之一。本課題在深入調研分析相關研究現狀的基礎上，研究了數字圖像防偽鑑定關鍵技術並開發了相應原型系統。本課題的主要成果包括：（1）針對篡改圖像被動檢測問題，提取了RLRN特徵、灰度共生矩陣、高階局部模式特徵、二階Markov轉移機率矩陣特徵、二維非因果拓撲結構特徵、熵特徵、多步馬爾科夫特徵等若干新的可區分篡改和非篡改圖像的特徵，研究了基於遺傳算法的組合特徵最佳化降維方法和基於關聯向量機的新分類判決技術，並在此基礎上，形成了面向彩色圖像拼接檢測的最優類色度通道設計方法、基於高階局部模式的圖像中值濾波盲檢測方法、基於局部二值模式的圖像拼接篡改盲檢測方法、基於RLRN特徵的色度空間圖像拼接盲檢測方法、基於圖片DCT域共生矩陣的圖像拼接盲檢測方法、基於CCPM/二階Markov轉移機率矩陣/二階CPM的圖像拼接盲檢測方法、基於熵/多步馬爾科夫特徵和遺傳算法的圖像拼接檢測方法、基於非因果模型的圖像拼接檢測方法、基於新的轉移機率表達形式的圖像篡改檢測方法、基於關聯向量機的圖片拼接檢測方法、面向圖像拼接檢測的分散式架構、基於塊內和塊間相關的移位JPEG雙壓縮篡改盲檢測方法、基於條件共生機率矩陣的移位JPEG雙壓縮篡改盲檢測方法、基於小波變換的計算機生成圖像與自然圖像的檢測方法、基於小波域的圖像拼接盲檢測算法等一組篡改圖像被動檢測方法；（2）針對圖像主動防偽鑑定問題，從數字水印等角度，提出了基於人類視覺特性壓縮感知的灰度圖像篡改檢測方法、基於誤差校正碼的主動篡改檢測方法等圖像主動防偽鑑定方法；（3）研發了數字圖像被動防偽鑑定原型系統；（4）基於上述研究成果，發表/錄用學術論文33篇（SCI/EI分別收錄8/28篇），申請國家技術發明專利3項並獲發明專利授權9項，獲國際學術會議論文獎和上海市科技進步一等獎各1項。本課題的相關研究成果可望對信息防偽鑑定、網路媒體內容安全等相關領域的研究起到促進作用，也可望在司法鑑定、網路內容安全管控等方面具有良好的套用前景。