一种基于盒子维的图像复制-粘贴篡改检测算法

提出了一种基于盒子维的图像复制-粘贴检测算法。对图像分块后,提取各分块的盒子维与几何矩相结合做为各块的特征量,而后通过对图像块特征向量进行相似性检测来定位篡改区域。实验表明：该算法有较强检测能力,能抵抗高斯白噪声等后处理操作。     

鲁棒的复制-缩放-粘贴篡改检测方法

为了能够检测图像的复制-缩放-粘贴(CSM)篡改操作,提出了一种基于金字塔模型的CSM图像篡改检测方法.首先,将一幅测试图像缩放成不同尺度的降采样子图像,采用非均匀采样选择子图像,并建立金字塔篡改伪造检测模型;然后,对模型中每一层子图像进行非重叠分块,提取该模型所有图像子块的Zernike矩特征;最后,模型中每一层的所有块特征分别与底层特征建立KD树,以便于搜索图像块的所有近似匹配对,并从匹配对中寻找CSM篡改操作的伪造痕迹平移向量,以便于确定篡改区域.实验结果表明,与现有的图像篡改检测方法相比,所提方法获得了更好的检测结果,且篡改图像检测的查准率和查全率均超过93%.     

基于zernike矩图像区域复制篡改认证

分析了区域复制篡改图像的特征,提出了运用zernike 矩的不变性对自然图像区域复制篡改进行认证.对于尺寸较大的篡改图像运用小波变换得到低频子图像,把低频子图像分割为一系列图像子块,对子块序列图像分别进行zernike矩分析并判断图像区域是否复制篡改.将各个相邻复制篡改的子块进行区域合并.实验结果表明,本文的篡改认证方法既克服了噪声对认证的影响又解决了几何变换对认证的影响.     

基于局部色彩不变量的图像篡改检测方法

针对基于分块的图像区域复制篡改检测方法通常面临的图像特征提取计算量大、维度高、识别率低等问题,提出一种基于局部色彩不变量特征的图像区域复制篡改检测方法,将RGB彩色图像转换到对立色彩空间,通过分析和提取图像各通道上的局部密度分布特征,构建k-d树进行相似分块特征匹配以实现图像区域复制篡改检测.提出的局部色彩不变量密度特征具有维度低、计算简单等特点.实验结果表明,本文方法与其他几种典型的基于分块的方法相比,具有较低的时间复杂度和较高的检测率,且对图像篡改区域的旋转、缩放攻击具有较好的鲁棒性,特别是当图像篡改区域进行大角度旋转时与其他几种方法相比具有明显优势.     

基于Tchebichef不变矩的数字图像被动认证算法

文章提出了一种新的数字图像被动认证算法,用于检测区域复制粘贴的伪造图像.算法首先利用小波变换提取图像的低频分量,再对低频分量进行分块并提取每一块的Tchebichef不变矩特征向量,然后将特征向量进行字典排序,比较相邻2组特征向量的相似性,最后利用阈值判别实现篡改伪造区域的检测与定位.实验表明,该算法不但能够较精确地定...     

基于块效应频域特性的JPEG图像合成篡改检测

图像在JPEG压缩过程中产生的块效应在频域内体现为功率谱密度产生周期性波峰,篡改会造成JPEG图像块效应的不一致,表现为功率谱密度的周期性波峰衰弱或消除。针对这种情况,提出一种基于块效应频谱特性的JPEG图像合成篡改检测算法,此外,为了减少图像内容本身对块效应的影响,算法先提取包含块效应的噪声,再对噪声分块,分析每一局部小块的块效应,由此定位篡改区域。实验表明,该算法对多种不同格式图像的合成篡改以及篡改区域较小等情况有效。     

局部彩色图像的篡改检测与内容修复方法研究

彩色图像的篡改检测与内容修复是一项富有挑战性的研究工作。以四元数指数矩理论为基础,提出了一种适合于彩色图像的局部图像篡改检测与内容修复方法。该方法首先根据四元数指数矩幅值的旋转不变特性,对彩色图像的复制-旋转-粘贴篡改进行检测,以检测出篡改区域和被复制区域;然后结合噪声估计技术对篡改区域与被复制区域进行区分,以定位出篡改区域;最后利用总体变分模型对篡改区域进行修复,以得到修复后的彩色图像。仿真实验表明,该方法具有良好的局部图像篡改检测、定位和自修复能力。     

面向拼接与克隆篡改的数字图像内容取证系统设计

针对严重影响图像内容的拼接与克隆篡改方式,通过基于CFA图像内在一致性对拼接图像进行检测,通过分块匹配和特征点匹配两种方法分别对克隆图像进行检测.以MATLAB为开发平台,设计并实现了数字图像内容取证系统,实现了图像篡改区域的识别定位,具有一定的应用推广价值.     

基于多映射块的二值文本图像认证水印算法

针对二值文本图像存在较多均匀区域的情况,本文提出了一种基于多映射块的认证算法.该算法将每个图像块中的不可翻转像素点Hash加密生成水印信息,并将其替代三个映射块中的可翻转像素点完成水印嵌入.篡改检测时设计了结合映射块邻域篡改特征的检测方法来认证图像内容的真实性.实验结果表明,该算法不仅可以有效保护二值文本图像的均匀区域,而且能够准确定位图像的内容替换和拼贴攻击.     

具有双重检测机制的图像篡改检测算法

针对单一基于相关性的图像篡改检测算法难以同时解决虚警和漏检的缺陷,提出一种具有双重检测机制的图像篡改检测算法——第一重检测利用待测图像各区域的相机指纹是否与参考相机的指纹具有相关性来确定疑似篡改图像块;第二重检测从疑似篡改图像块中抽取特征,送到训练好的支持向量机(SVM),由基于图像特征的SVM对其分类,把误判块和真实篡改块区分开来.实验结果表明,该算法优于经典的单一基于相机指纹相关性的篡改检测算法.     

基于HSV和HE的复制粘贴篡改检测算法

针对块匹配检测算法不能准确提取图像面积较小区域、自然相似区域以及平滑区域特征的问题,提出一种基于HSV(hue,saturation,value)颜色空间和直方图均衡化算法的复制粘贴篡改精确检测与定位的方法。将待测图像从RGB(red,green,blue)颜色空间转换到HSV颜色空间,并通过直方图均衡化算法对图像HSV颜色空间的V通道进行特征增强;提取基于圆谐波变换的特征构建特征向量;使用最近邻搜索算法对构建的特征向量进行快速随机搜索得到稠密的偏移场;采用稠密线性拟合的方法滤除错误匹配,并通过形态学操作标识定位出篡改区域。实验结果表明,所提方法能够有效降低面积较小区域、自然相似区域和平滑区域的误检与漏检像素,从而提升检测结果并准确定位出图像的篡改区域。     

基于SIFT的伪造图像盲检测算法

图像区域的复制粘贴操作能够隐藏重要目标或者造成某种假象,是最常用的篡改手段之一。针对"复制-变换-移动-粘贴"篡改模型,提出了一种基于SIFT的伪造图像盲检测算法。首先用SIFT算法提取图像特征;然后对提取的图像特征向量采用乘积量化的最近邻搜索进行匹配,粗略定位篡改区域;最后进行篡改区域的精确定位,通过计算可疑块对的欧式距离判断图像真伪。实验结果表明,该算法不仅能有效检测经过旋转、缩放变换的复制粘贴篡改区域,而且能抵抗模糊、加噪等后处理。     

利用改进的超像素分割和噪声估计的图像拼接篡改定位方法

通过检测图像局部噪声水平的不一致性,提出一种图像拼接篡改区域的定位方法.首先,用改进的简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法将待检测图像分割成具有相似特征的像素块;然后,采用基于主成分分析的噪声水平估计方法计算每个图像块的局部噪声水平;最后,利用3种聚类算法对估算的噪声水平进行聚类,根据聚类结果定位出被篡改的区域.实验结果表明:文中方法不仅能有效定位被篡改的区域,而且能保留检测区域更多的边缘信息.     

基于JPEG图像压缩的痕迹盲取证算法

相机的普及以及图像处理软件的广泛应用,数字图像正面临着被随意篡改和伪造的威胁。针对模糊润饰、拼接篡改操作后的数字图像,提出一种利用块效应和相关性相结合进行定位检测数字图像盲取证方法。数字图像经过模糊润饰、拼接篡改等操作后的区域的块效应和相关性与未篡改区域的块效应和相关性不一致。通过提取块效应特征以及相关性特征来定位篡改区域。实验结果表明,该算法能够有效地对模糊润饰、拼接篡改操作的图像进行检测和定位并且具有很好的鲁棒性。     

基于模式噪声的数字视频篡改取证

为了实现视频信号的真实性鉴别,提出一种基于模式噪声的数字视频篡改检测算法.由于成像传感器的非理想性,每一种数码摄像机都会输出一种相对稳定的残留噪声,通过维纳小波滤波器从视频的每一帧中提取这一噪声,将一段视频中的每帧噪声取平均值,从而建立模式噪声.当一段视频遭受篡改处理时,通过比较待鉴别帧的噪声与模式噪声之间的相关性,利用实验经验阈值判断,定位篡改区域.实验结果证明该方法能够对视频篡改进行有效的检测.     

基于拉普拉斯金字塔的图像内容认证方法

为了验证图像内容的真实性,提出了一种基于拉普拉斯金字塔的图像内容认证方法.在发送端首先对图像进行拉普拉斯金字塔分解,然后根据拉普拉斯金字塔分析原图像的光滑特性和细节特性,并对其特性进行编码得到特征值,最后将特征值加密后生成签名以水印方式嵌入原图像.在接收端将待测图像的特征值与从中抽取出的水印进行比较,对二者的差异图像以形态滤波的方法自动判断是否有图像内容被篡改,同时给出篡改的位置信息.实验结果表明,文中提出的图像内容验证算法可有效地检测出恶意篡改及其发生的位置,并可容忍由压缩、滤波、噪声污染等造成的失真.     

应用水印旋转角度加密的双水印算法

提出一种基于水印旋转角度加密的新型双水印算法.该算法首先分块载体图像,选取预定大小的载体图像子图像作为嵌入可见水印的载体.其次,使用图像旋转算法对待嵌入的可见水印进行微角度旋转处理,用该旋转角度作为其中一个密钥,以此作为验证该可见水印是否为水印信息的手段之一.最后,在除了用于嵌入可见水印的载体图像的其他子块中使用模糊归类的方法,嵌入不可见的鲁棒水印.实验结果证明:该算法嵌入双水印后图像没有明显的降质,合法去除可见水印之后,载体图像也不会出现明显的降质;被恶意篡改之后的可见水印恢复能力强,而鲁棒性水印抵抗JPEG压缩、剪切、高斯噪声、滤波、缩放等常见的信号处理攻击和几何攻击性能良好.     

采用线性预测模型的语音篡改检测

基于线性预测模型,提出一种通用的语音信号真实性和完整性的鉴别方法.将线性预测残差信号通过带通滤波器,消除谐波信号分量的干扰.滤波后的原始语音残差信号呈高斯分布,而篡改语音的残差则体现出明显的超高斯特性,将预测残差的高阶统计特征作为判断篡改的依据.实验结果表明:该方法能够有效实现语音篡改盲检测,并定位篡改位置;在噪声环境下,与现有方法相比,文中的检测方法具有更高的鲁棒性.     

改进rank变换的多窗口彩色图像立体匹配算法

为克服环境变化和双目相机的差异带来的干扰,针对传统立体匹配算法在视差不连续区域存在误匹配率高等问题,提出一种在rank变换域中对彩色图像进行多窗口匹配的算法.首先对标准图像库中的彩色图像进行分等级的改进rank变换,将图像从彩色空间变换到秩空间;然后采用改进的绝对值指数方法计算像素的颜色相似性,减少噪声和光线差异的干扰;最后利用快速多窗口算法进行匹配.实验证明该文算法有较强的抗噪性,能获得实时鲁棒的匹配结果.相对于固定窗口非参数变换匹配算法在视差不连续区域匹配精度提高了18.5%.