基于图像背景噪声相关性的篡改检测.pdf

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1、第32卷第3期贵州大学学报(自然科学版)V01．32No．32015年6月JournalofGuizhouUniversity(NaturalSciences)Jun．2015文章编号1000—5269(2015)03—0093—04DOI：10．15958／j．cnki．gdxbzrb．2015．03．20基于图像背景噪声相关性的篡改检测洪拥筠，刘本永(1．贵州大学大数据与信息工程学院，贵州贵阳550025；2．贵州大学智能信息处理研究所，贵州贵阳550025)摘要：图像拼接是一种简单而常用的数字图像篡改操作，本文利用拼接篡改图像背景噪声特性的不一致性，提出一种基于图像背景噪声相关性的拼接图

2、像篡改检测方法。该方法首先利用小波变换对待测图像去噪，再将待测图像与去噪后的图像相减后得到背景噪声图像，最后根据背景噪声图像中子块与周围邻域子块的相关系数大小来鉴别拼接篡改图像并定位篡改位置。实验结果表明该方法能对拼接篡改图像较为准确地鉴别和定位。关键词：图像篡改检测；背景噪声；小波变换；相关系数中图分类号：TP391．4文献标识码：A近些年，随着互联网及多媒体的快速发展，数法需要提前知道相机参考模式噪声，检测范围受到字图像已经成为我们日常生活的主要信息来源，尤限制；(3)利用高阶统计量对背景噪声的标准差进其在新闻、法律等领域表现更为显著。随着数字图行估计，其中Popescu、Zhang和Lu

3、等人都假设像的广泛应用，以及对Photoshop、光影魔术手等图图像噪声为加性高斯白噪声，提出通过估计峰值系像处理软件的广泛使用，使得人们能够按照自己的数来计算噪声的标准差，而此类算法需要已知原始意愿随意地篡改图像。然而，这些篡改图像如果被图像的峰值系数，给图像篡改检测增加了难度。大量地运用在新闻媒体、科学研究和法庭证物等方本文利用拼接篡改图像背景噪声特性的不一面，将对经济、政治和社会稳定产生严重的负面影致性的特点，提出一种基于图像背景噪声相关性的响。所以，图像的真伪检测⋯已成为一项紧迫而拼接图像篡改检测方法。该方法先利用小波变换重要的课题。图像拼接是图像篡改操作中比较常对待测图像去噪，再将待

4、测图像与去噪图像相减得见的一种篡改方式。图像拼接是将两幅或者多幅到噪声图像，最后根据噪声图像中子块与周围八邻图像中的内容拼接到另一幅图像中，得到新的合成图像。域邻域子块的相关系数特性来检测图像篡改，并定数字图像成像的过程中会引入背景噪声，且同位。一幅真实图像中背景噪声特征具有一致性，而将两1小波变换技术及去噪原理幅来源于不同相机的图像拼接在一起，则图像背景小波分析是建立在传统的傅立叶分析和短时噪声特征会存在明显的不一致性。傅里叶分析基础上的一门新兴学科，随着人们对小目前针对图像背景噪声的盲取证主要有三类波分析的成熟研究，发现其具有良好的时频局部化方法：(1)利用滤波器对待测图像去噪，然后获得特

5、性、多分辨等特点，非常适合非平稳信号的处理，图像的背景噪声I4J，计算背景噪声的均值、方差包括图像信号处理。下面来介绍小波变换和小波和信噪比，比较图像中同质区域的噪声分布规律来去噪原理。鉴别图像真伪，这种方法原理和操作都比较简单，但是对滤波器的要求比较高；(2)利用滤波器对待1．1连续小波变换测图像去噪，获得模式噪声，然后将相机参考模式设()∈L(R)，其傅里叶变换为(W)，并噪声和待测图像的模式噪声进行匹配j，这种方满足条件(0)=0，则函数()通过伸缩和平移收稿日期：2015—03—06基金项目：国家自然科学基金项目资助(60862003)；科技部国际合作项目资助(2009DFR10530

6、)；贵州省工业科技攻关项目资助(黔科合GY字(2010)3054号)作者简介：洪拥筠(1987一)，男，在读硕士，研究方向：智能信息处理，Email：hyj905@163．tom．通讯作者：洪拥筠，Email：hyj905@163．corn．·94·贵州大学学报(自然科学版)第32卷而生成的函数族为：阈值的选取关系着重构信号的连续性和精度，对去噪效果有很大影响。目前，阈值的选取主要分()=()(1)4a“为硬阈值和软阈值两种处理方式。设，是原始其中()称为连续小波，是基小波，a，b∈R，小波变换后的系数，是设定的阈值，W是阈值量a≠0，a是伸缩因子，b为平移因子。函数f()∈化后的小波系数。L

7、(尺)的连续小波变换为：硬阈值：当小波系数的绝对值小于所设定的阈wry()_<值时，将其置零，大于或等于所设定的阈值时，则保持不变，函数表达式为：(2)1．2离散小波变换㈩对式(2)中的自变量a和b采用离散化处理软阈值：当初始小波系数的绝对值小于所设定之后，得到离散小波变换。的阈值时，将其置零，大于或等于所设定的阈值时，(1)尺度离散化：取一个合理的值a。，按幂级令其与阈值相减，函数表达式为：数将