JPEG合成图像的盲篡改检测及定位.pdf

《JPEG合成图像的盲篡改检测及定位.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、北京石油化工学院学报第22卷第2期Vo1．22NO．2JournalofBeijingInstituteof2014年6月Jun．2014Petro—chemicalTechnologyJPEG合成图像的盲篡改检测及定位刘丽娟，林小竹(1．北京化工大学信息科学与技术学院北京100029；2．北京石油化工学院信息工程学院北京102617)摘要：提出一种经过JPEG压缩且保存为BMP格式的图像盲篡改检测方法。该算法基于原始量化表不一致性实现篡改定位。首先根据压缩图像特性定位DCT块；然后依据块划分估计原始量化表；最后计算图像块偏离量化表程度，并寻找合适阈值，实现篡改区

2、域的自动检测和定位。改进原始量化表估计算法的实验结果表明：改进算法能实现直流(Dc)分量的量化系数估计，并提高量化表估计的正确率，且能有效检测单次JPEG压缩图像的篡改及定位。关键词：压缩图像；量化表估计；块偏离量化表程度；盲篡改检测中图分类号：TP391文献标志码：AJPEG(JomtPhotographicExpertsBLS—GSM(贝叶斯最小二乘一高斯混合尺Group)是目前主流图像压缩标准，当今大部分度)的图像去噪方法提取图像噪声，再利用图像图像采集设备、网络资源获取形成的都是噪声信号计算图像局部块效应，最后通过块效JPEG压缩图像，人们进行伪造篡改的源

3、图像应间的差异定位篡改区域。很有可能用此格式。因此，研究此类格式图像根据已有研究发现，JPEG压缩过程中，量篡改在盲篡改检测中占重要位置。然而，许多化表不仅可以控制图像质量，还可以在结果图JPEG图像篡改后保存成BMP格式，因为像中引起一些统计特性变化。笔者基于骆伟祺BMP格式的图像在头文件中并没有记录是否介绍的压缩原理，根据原始量化表不一致性被压缩过以及相应的量化表信息，因此很难确实现篡改定位。首先判断待检测图像是否被压定图像是否被篡改。利用JPEG压缩编码特缩，若压缩确定压缩块边缘并进行8×8不重叠性，近年来主要有2种盲取证方法检测单压缩分块，然后依据块划分将

4、图像变换到DCT域，图像：量化表不一致性[1]；块效应特性l9。根据每个系数的直方图周期性估计其量化表，Fan_】首先通过检测图像块内差与块间差之间再用估计出的量化表与待检测图像比较计算图的差异，判断一幅BMP图像是否被压缩过，然像块偏离量化表程度的大小，最后寻找合适阈后采用最大似然估计法估计量化矩阵。文献值，实现篡改区域的自动检测和定位。[25]中，利用JPEG压缩特性，每个交流系数1JPEG图像合成篡改模型及的直方图呈周期分布的特点，估计出量化矩阵，并进一步计算图像的块偏离量化表程度，判断原理图像是否经过篡改。FaridL7和李香花等提11合成篡改模型出不需要

5、估计JPEG量化表，直接对待测图像JPEG图像的合成篡改主要分为2部分：进行二次压缩，比较与待检测图像像素域问的篡改部分和未篡改部分。主要的篡改过程如图差别实现篡改区域检测。王鑫先通过基于l所示。(1)输入一幅JPEG图像Im。(量化表为收稿日期：2Ol3-1106Q)，作为背景图像；作者简介：刘丽娟(1988)，女，硕士生，Email：liulijuande@l63．COFII；林小竹(1964一)，男，博士，教授，硕士生导师，研究(2)从另一幅JPEG或者非JPEG图像方向为图像处理与模式识别，E—mail：linxiaozhu@bipt．edu．Cll。Im

6、(量化表为Q)中，复制一部分粘贴到Im第2期刘丽娟等．JPEG合成图像的盲篡改检测及定位27的某一区域，得到合成篡改图像Im。。图像中，每1个不重叠的8×8块单独处理。(3)将合成的图像Im。保存成非JPEG或JPEG压缩主要分为4部分：模式转换、者JPEG格式存储(笔者主要研究第1种)。DCT变换、量化和熵编码。解压缩主要分为4部分：解熵编码、反量化、反DCT变换和最后lQ}／／—1日厂【将结果截断取整到Eo，255]。压缩和解压缩步骤如图2所示。其中，压缩过程中第3步和解lm，：背景图像Im：前景图像Im，：篡改图像压缩过程中第4步是不可逆过程，分别产生量图l

7、JPEG图像合成篡改模型化误差和截断误差，量化误差是主要部分。量化步长越大，量化效应越明显，图像损失越大。1．2JPEG压缩原理及特性分析有损JPEG压缩是基于块的压缩。在1个压缩过程解压缩过程图2JPEG压缩和解压缩过程图像进行盲篡改检测，首先对待测图像模切操作，待测图像的DCT网格不一定从左上式转换取y分量，DCT变换得到系数块D，角(1，1)处开始，如图4所示，左图虚线为压缩然后针对每个频率分别建立直方图(从(1，1)到分块(即所说的DCT网格)，如果在合成篡改(8，8)共64个)，如图3所示，分别为(1，1)、(2，模型中，背景图像在输入之前首先经过1次剪

8、2)频率处