数字图像篡改的检测研究【文献综述】

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1、毕业设计文献综述计算机科学与技术数字图像篡改的检测研究摘要：因为人们难以辨别图像的真伪，就极容易受到不法分子的欺骗。一些不法分子将篡改图像用在了新闻媒体或法律上，对公共事业的公信力造成了严重的损害。本文介绍了研究原因，国内外现状和自我理解，并对将来的研究发展做了思考关键词：篡改；复制/粘帖；特征值；检测。随着生活水平的提高，为了记录美丽的瞬间，人们发明了相机，从而数字图像也随之诞生。数字图像被用在很多地方，杂志，报纸，媒体等，它能够美化人们的视觉感受。所以，数字图像处理软件深受人们的喜爱。我们现在普遍在使用的图像处理

2、软件如PhotoShop、iPhoto、ACDSee等给我们的生活带来了前所未有的方便[1]。为满足人们的审美要求，这类软件的功能也越来越强大，照片的真伪几乎很难用肉眼辨别。然而，在满足人们生活要求的同时，数字图像处理软件的发展也带来了不可忽视的弊端[2]。因为人们难以辨别图像的真伪[3]，就极容易受到不法分子的欺骗。一些不法分子将篡改图像用在了新闻媒体或法律上，对公共事业的公信力造成了严重的损害。因此，对于数字图像的取证变得极为重要。对于数字图像取证的研究，要从计算机取证技术说起。首届开放的中国计算机取证技术研讨会

3、于2004年11月在北京召开。会议由北京人民警察学院、中国科学院软件研究所及北京市公安局网络信息安全监察处主办，参加此次会议的有来自全国各地的近100名代表。这次研讨会对计算机取证技术的理论与实践的研究产生积极的影响，推动了我国计算机取证技术的发展。第二年，即2005年4月1日在北京人民警察学院成立了中国电子学会计算机取证专家委员会并召开工作会议，这是值得关注的一件大事。两年后，2007年6月2—3日再次在北京人民警察学院召开工作会议，调整了专家委员会成员，并就知识产权保护和网络欺诈中的计算机取证问题进行学术研讨。除

4、了学术专家的工作外，由一群计算机信息安全、计算机取证技术爱好者自发组成的一个技术团体——中国计算机取证技术研究组，也活跃在我国数字取证领域。数字图像的篡改方多种多样，其中复制/粘帖是一种常见的篡改方法。对于这种篡改图像的取证方法有很多种。由于图像中的复制区域和对应的粘贴区域基本相似，基于这个特点，可以通过寻找图像中存在的相似区域来检测图像的伪造痕迹。首先是穷举法，最为简单，易于实现，但运算量大。因此穷举法并不是很好的检测方法。为了减少运算量,J.Fridrich把对图像像素的点操作转化为块操作,提出了一种对图像块的D

5、CT量化系数进行字典排序的算法[5],来检测图像复制伪造区域。在Fridrich基础上，Farid提出基于主成份分析（PCA）[6]法得到降维后的特征向量[12]，但每次移动一个像素的滑窗操作使得排序矩阵的规模相当庞大，而字典排序又是计算复杂度的主要原因。为了进一步减小计算量，Li提出了基于离散小波变换（DWT）的方法[7][10]，该方法通过分析图像小波变换后的低频分量，利用奇异值分解获得小波低频图像的降维特征，然后对形成的特征矩阵进行字典排序[11]，最后根据图像块的偏移频率信息,检测出复制伪造区域。再者，Joh

6、nson提出估计图像块二维光源方向的方法，该方法通过提取图像闭合边界，并沿着闭合边界将图像分成若干局部块，然后计算局部块的二维光源方向，根据光源方向的一致性情况来检测图像是否被篡改[8]。又有根据双压缩现象提出的基于双JPEG压缩统计特性的图像篡改检测方法[9]。还有，借鉴图像匹配技术中的SIFT（scaleinvariantfeaturetransform）特征匹配算法[4]，提出了基于SIFT算法的图像复制-粘贴篡改操作的检测。该方法对图像旋转、缩放、亮度调整等后处理操作具有鲁棒性[14]。在国内，数字取证相关课

7、题进展迅速，国家十五科技攻关项目课题：电子数据证据鉴定技术以及国家863项目在电子物证保护及分析技术、取证重放技术等方面全方位开展了课题研究[12]。中国科研人员还在实时可取证操作系统研究以及图像取证技术研究中取得独特的成果[13]。同时，国内也涌现了一些从事数字取证方面的企业和相关产品。如厦门美亚柏科资讯科技有限公司的计算机犯罪取证勘察箱，以及北京中网安达信息安全科技有限公司的“网络神捕”综合取证软件系统和“版权卫士”取证系统(网络侵权监控与取证系统)。总之，我国数字取证技术从引进、代理产品到自身设计和初步推出产品

8、，有了可喜的起点。但发展的空间还比较大，要做的工作还比较多。我国政府日益重视开展数字取证这一领域的工作，今后还会继续立项支持。而鉴于中国的需求和国际参与国内市场的愿望，国内外技术交流前景是可观的。对于复制/粘帖的篡改图像，复制块和粘帖块是极其相似的，要检测出某图像是否为篡改图像，就是要比较某2个区域内的小块是否存在高度相似。将该图像分成若干个小