專利名稱：圖像合成篡改中人工模糊操作痕跡的檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及ー種圖像檢測(cè)方法，尤其是一種圖像合成篡改中人工模糊操作痕跡的檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
目前，隨著數(shù)字圖像應(yīng)用的日益普及，數(shù)字圖像編輯處理工具也越來越先迸，利用這些工具可以容易地修改圖像內(nèi)容，并使得人眼難以覺察出偽造的痕跡。近年來，在政界、 新聞出版界和科學(xué)界等領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外已出現(xiàn)了不少令人震驚的數(shù)字圖像篡改和偽造的案件，因此迫切需要對(duì)圖像的真實(shí)性進(jìn)行檢驗(yàn)。傳統(tǒng)上，在鑒別圖像真?zhèn)螘r(shí)，采用事先在數(shù)字圖像中嵌入數(shù)字水印或簽名的方法——圖像主動(dòng)認(rèn)證。但是，此方法不足以解決現(xiàn)實(shí)中案件圖像往往無水印的問題。針對(duì)沒有嵌入數(shù)字水印或簽名的篡改圖像，對(duì)其進(jìn)行真?zhèn)蔚臋z驗(yàn)——圖像被動(dòng)認(rèn)證，成為圖像證據(jù)學(xué)領(lǐng)域新的研究方向。圖像被動(dòng)認(rèn)證是指不需要原圖像的先驗(yàn)知識(shí)作參考，而直接依據(jù)某種認(rèn)證方法對(duì)目標(biāo)圖像的真?zhèn)魏蛠碓催M(jìn)行鑒別和取證，也稱為盲被動(dòng)圖像檢測(cè)，它為圖像認(rèn)證開辟了一條新的道路。數(shù)字圖像被動(dòng)認(rèn)證的主要目的是鑒別圖像內(nèi)容的真實(shí)性、完整性、原始性和一致性。圖像被動(dòng)認(rèn)證技術(shù)可用于網(wǎng)絡(luò)中圖像過濾、電子政務(wù)和電子商務(wù)系統(tǒng)中文書和證書圖像的鑒定、法律證據(jù)圖像的取證和軍事圖像信息的鑒別等，具有廣闊的應(yīng)用前景。在圖像合成篡改中，篡改者為了消除合成邊緣的明顯痕跡，掩蓋篡改真相，通常會(huì)對(duì)圖像進(jìn)行模糊操作。因此檢測(cè)模糊操作痕跡能為圖像篡改檢測(cè)提供有力的憑據(jù)，具有非常重要的研究意義。針對(duì)模糊操作，學(xué)者提出了多種被動(dòng)取證的方法，如基于DCT域的圖像模糊檢測(cè)算法，即通過計(jì)算圖像整體模糊度、歸ー化DCT系數(shù)、設(shè)置判斷閾值機(jī)制來實(shí)現(xiàn)圖像中模糊區(qū)域的有效檢測(cè)；基于異常色調(diào)率的模糊操作檢測(cè)技木，即通過計(jì)算圖像的異常色調(diào)值集合和異常色調(diào)率，得出圖像中的可疑圖像塊。實(shí)驗(yàn)證明以上算法可以檢測(cè)出圖像中的模糊操作，但是它們抵抗JPEG壓縮能力不強(qiáng)，在壓縮情況下誤檢率較高；近年有學(xué)者提出了ニ 次模糊相關(guān)性的置換圖像盲分離方法，即根據(jù)模糊圖像二次模糊前后模糊區(qū)域的相關(guān)性要大于背景區(qū)域的相關(guān)性這一特性進(jìn)行檢測(cè)，該方法具有一定的抗JPEG壓縮能力，但該方法算法需要逐點(diǎn)分塊計(jì)算，算法計(jì)算復(fù)雜度較高且耗時(shí)較長(zhǎng)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種圖像合成篡改中人工模糊操作痕跡的檢測(cè)方法，它算法簡(jiǎn)單有效，可以檢測(cè)圖像人工模糊區(qū)域；與基于分塊的檢測(cè)方法相比，本發(fā)明能將圖像景物邊緣被模糊的微小痕跡檢測(cè)出來，同時(shí)抵抗JPEG壓縮能力較好，以克服現(xiàn)有技術(shù)的不本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的圖像合成篡改中人工模糊操作痕跡的檢測(cè)方法，步驟一，先對(duì)待測(cè)圖像進(jìn)行模糊計(jì)算，得到模糊圖像；步驟ニ，再將模糊圖像與待測(cè)圖像按對(duì)應(yīng)像素位置進(jìn)行像素值相減運(yùn)算，并且取絕對(duì)值得到差值圖像；步驟三，最后對(duì)差值圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)， 像素較小且集中的區(qū)域即為模糊篡改區(qū)域，完成模糊區(qū)域的檢測(cè)與定位。對(duì)待測(cè)圖像進(jìn)行模糊計(jì)算的模糊函數(shù)為3X3模板，標(biāo)準(zhǔn)方差為1的高斯模糊函數(shù)。像素較小且集中是指在一幅差值圖像中統(tǒng)計(jì)其像素值，得到像素值的分布，從像素值分布情況可以視覺觀察到其值較小且集中區(qū)域，針對(duì)不同圖像可能其值不一祥。例如在實(shí)驗(yàn)圖像中，能觀察到檢測(cè)結(jié)果明顯出現(xiàn)ー塊集中的黒色區(qū)域，即像素較小且集中的區(qū)域。為了進(jìn)一步驗(yàn)證本發(fā)明的效果，分別進(jìn)行了以下實(shí)驗(yàn)
選取如圖2所示的一幅原始圖像，為了說明問題對(duì)其摳選一區(qū)域如圖3所示，然后使用 Photoshop軟件對(duì)其進(jìn)行不同的模糊操作，如表一所示。表一不同模糊操作及參數(shù)設(shè)置
權(quán)利要求
1.一種圖像合成篡改中人工模糊操作痕跡的檢測(cè)方法，其特征在于步驟一，先對(duì)待測(cè)圖像進(jìn)行模糊計(jì)算，得到模糊圖像；步驟ニ，再將模糊圖像與待測(cè)圖像按對(duì)應(yīng)像素位置進(jìn)行像素值相減運(yùn)算，并且取絕對(duì)值得到差值圖像；步驟三，最后對(duì)差值圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，像素較小且集中的區(qū)域即為模糊篡改區(qū)域，完成模糊區(qū)域的檢測(cè)與定位。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像合成篡改中人工模糊操作痕跡的檢測(cè)方法，其特征在于對(duì)待測(cè)圖像進(jìn)行模糊計(jì)算的模糊函數(shù)為3X3模板，標(biāo)準(zhǔn)方差為1的高斯模糊函數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種圖像合成篡改中人工模糊操作痕跡的檢測(cè)方法，步驟一，先對(duì)待測(cè)圖像進(jìn)行模糊計(jì)算，得到模糊圖像；步驟二，再將模糊圖像與待測(cè)圖像按對(duì)應(yīng)像素位置進(jìn)行像素值相減運(yùn)算，并且取絕對(duì)值得到差值圖像；步驟三，最后對(duì)差值圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，像素較小且集中的區(qū)域即為模糊篡改區(qū)域，完成模糊區(qū)域的檢測(cè)與定位。本發(fā)明利用模糊函數(shù)對(duì)待測(cè)圖像進(jìn)行模糊處理，并計(jì)算模糊前后兩圖像的差值，通過統(tǒng)計(jì)差值圖像的像素值來檢測(cè)并定位出待測(cè)圖像中的模糊篡改區(qū)域，這樣對(duì)篡改圖像中模糊操作的檢測(cè)就不需要先驗(yàn)信息，即能實(shí)現(xiàn)對(duì)不同模糊方式下模糊操作痕跡的盲檢測(cè)；對(duì)JPEG的抵抗能力相對(duì)較好，具有較好的魯棒性；計(jì)算復(fù)雜度較低。運(yùn)行消耗時(shí)間少，對(duì)較小區(qū)域的模糊痕跡能較好檢測(cè)與定位。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102567987SQ20111038463
公開日2012年7月11日 申請(qǐng)日期2011年11月28日 優(yōu)先權(quán)日2011年11月28日
發(fā)明者劉本永, 左菊仙, 廖翔 申請(qǐng)人:貴州大學(xué)