《基於真實性鑑別的數字圖像盲取證研究》是依託北京交通大學，由李興華擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於真實性鑑別的數字圖像盲取證研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：李興華
- 依託單位：北京交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
隨著數碼成像設備的普及，數字圖像以其直觀易懂且具有很強說服力的特點，成為當前最為主要的一種獲取和發布信息的方式，而經過計算機圖像處理技術的看似真實實則篡改的圖像和以假亂真的計算機成像圖像也正逐步的引發網際網路和大眾的信任危機，數字圖像盲取證是圖像處理和信息安全交叉學科中一個極為重要的研究課題。本課題圍繞數字圖像的真實性的研究，將電子痕跡、成像一致性、統計特徵相結合，建立基於真實性鑑別的分層智慧型的數字圖像盲取證系統。具體內容包括：1、提取基於感興趣區域的偽造圖像電子痕跡，建立針對多重壓縮和模糊潤飾的盲取證模型；2、針對成像一致性在通用性和穩定性上的缺陷進行增強和最佳化；3、分析自然圖像像素之間和顏色通道的規律性，提出提高數字圖像盲取證通用性的簡單快速高效尋優算法。該課題為網路數據安全和圖像內容檢測等方面提供了有力的依據和實現方法。
結題摘要
課題組主要從以下幾個方面進行了研究：（1）拼接圖像的特徵分類：根據拼接圖像的套用特點，從兩個方面提取圖像的特徵值——從拼接圖像的像素比特平面中利用馬爾科夫轉移矩陣，提取像素相關性的特徵值；利用圖像顏色分量之間差值的高頻特性，對差值圖像進行小波變換，把小波係數的統計描述特徵作為特徵值進行拼接圖像的檢測；然後利用這些特徵值進行拼接圖像的分類檢測，得到了良好的分類準確率，同時特徵值也較簡單；（2）拼接內容的定位檢測——對拼接圖像中的拼接內容進行定位檢測，進一步發現拼接篡改的痕跡。在這方面論文提出了兩種定位檢測的算法：一種是利用圖像像素值和CFA插值算法的預測值之間殘差的異常分布來定位拼接內容；另一種是利用拼接圖像拼接部分與原圖像之間的不同的噪聲分布特性進行拼接內容的定位檢測。兩種算法均準確實現了拼接圖像拼接內容的定位。（3）拼接圖像後期處理痕跡的檢測——為了提高對拼接圖像的檢測魯棒性，本文還提出了兩種對拼接圖像後期處理痕跡的檢測技術：一種是通過邊緣特徵分析圖像的模糊處理痕跡；另一種是通過檢測圖像中光照方向的特徵來對圖像的翻拍操作進行判別。它們都可以對模糊處理和翻拍兩種後期處理方式進行有效的檢測。
