数字图像篡改中的人工模糊被动盲取证技术研究

论文摘要

随着图像编辑软件的广泛使用，对数字图像的修改变得越来越容易，其真实性受到威胁，如果在一些对图像的原始性要求比较高的领域内出现伪造的数字图像，将会对社会产生十分恶劣的影响，所以鉴别图像真伪的数字图像取证技术的研究具有非常重要的意义，为此，本文对数字图像被动取证技术进行研究。数字图像被动取证是针对图像篡改手段的一种检测技术，模糊操作是在图像篡改伪造后最常用的一种润饰方式。在对数字图像人工模糊篡改检测的研究方面目前已经取得了一定的成果，部分学者分别从图像的空间域、频率域和边缘特征等方面提出了不同的检测算法，这些算法在能够定位模糊区域的同时也具有不同程度的问题和缺陷。本文在充分考虑和分析已有算法缺陷的基础上，提出了三个人工模糊检测算法。本文的主要工作如下：1.简要介绍了目前常见的数字图像篡改手段，然后详细分析了针对各种篡改手段的不同取证技术的研究现状。2.研究了一种基于灰度异常的人工模糊检测算法。该算法从图像的空间域着手，观察和分析模糊操作对图像灰度的影响，并总结其规律，从而实现对模糊的检测。该算法原理简单，检测效果良好。3.研究了一种利用模糊估计和改进的异常色调进行模糊检测的算法，该算法是对一种已有算法的改进，实验表明，改进后的算法显著提高了精确检测率，并且扩大了可被检测的图像范围。4.研究了一种基于PRNU（Photon Response Non-Uniformity）的人工模糊检测算法，该算法是从数码相机的特定指纹（即PRNU）出发，利用模糊操作对PRNU的影响进行篡改检测，此算法有效地避免了多数算法中图像内容对检测效果的影响，具有较高的检测率。本文提出的三个模糊检测算法都可以有效地对数字图像中存在的人工模糊进行定位，并且具有一定的鲁棒性，可以抵抗某些后处理操作，如不同质量因子的JPEG有损压缩、不同角度的图像旋转等。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 插图索引
• 附表索引
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 数字图像取证技术
• 1.2.1 主动取证技术
• 1.2.2 被动盲取证技术
• 1.3 主要工作及论文结构
• 1.3.1 论文主要工作
• 1.3.2 论文结构
• 1.4 本章小结
• 第2章 数字图像篡改被动盲取证技术综述
• 2.1 数字图像篡改种类
• 2.1.1 数字图像真实性篡改
• 2.1.2 数字图像完整性篡改
• 2.1.3 数字图像原始性篡改
• 2.1.4 数字图像版权篡改
• 2.2 数字图像被动盲取证技术研究概况
• 2.2.1 图像复制-粘贴篡改取证
• 2.2.2 图像模糊润饰取证
• 2.2.3 图像双重 JPEG 压缩、重采样取证
• 2.2.4 图像来源取证
• 2.2.5 图像隐写分析取证
• 2.3 本章小结
• 第3章 基于灰度异常的图像人工模糊检测方法
• 3.1 引言
• 3.1.1 人工模糊操作原理
• 3.1.2 人工模糊和离焦模糊
• 3.2 灰度异常与图像模糊
• 3.3 基于灰度异常的图像人工模糊检测
• 3.3.1 算法原理
• 3.3.2 检测方法步骤
• 3.4 实验结果与分析
• 3.4.1 实验结果
• 3.4.2 实验分析
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于模糊估计和异常色调的图像模糊检测方法
• 4.1 引言
• 4.2 异常色调和模糊估计
• 4.2.1 图像异常色调
• 4.2.2 图像模糊估计
• 4.3 图像模糊检测算法
• 4.3.1 算法原理
• 4.3.2 检测方法步骤
• 4.4 实验结果与分析
• 4.5 本章小结
• 第5章 基于 PRNU 的图像人工模糊检测方法
• 5.1 引言
• 5.2 PRNU 的提取与增强
• 5.2.1 PRNU 的产生
• 5.2.2 PRNU 的提取
• 5.2.3 PRNU 的增强
• 5.3 基于 PRNU 的数字图像人工模糊检测
• 5.3.1 图像模糊估计及基于 PDSF 的模糊检测
• 5.3.2 检测方法步骤
• 5.4 实验结果与分析
• 5.4.1 实验结果
• 5.4.2 实验分析
• 5.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 附录 A 攻读硕士期间撰写的论文