基于JPEG雙量化效應的置換篡改圖像盲分離.pdf

1、在沒有任何先驗知識的情況下驗證數(shù)字圖像的完整性并且自動檢測和分離出篡改區(qū)域一直是圖像盲取證的熱點之一。圖像的真實性和完整性在法醫(yī)調查、刑事調查、情報服務、醫(yī)學成像和新聞等等多領域都起著非常重要的作用。JPEG(Joint PhotographicExperts Group)作為當前網(wǎng)絡環(huán)境中的主流圖像壓縮標準，因其具有較其高壓縮比和較快的傳輸速率，因此在網(wǎng)絡程序和多媒體中應用廣泛。隨著圖像編輯軟件功能的逐漸增強，按照自己的意愿來偽造一幅

2、圖像也就變得越來越簡單，并且偽造后的圖像僅僅依靠人眼根本無法判斷其真?zhèn)?。因此，對JPEG格式的篡改圖像設計新的算法來識別圖像是否經(jīng)過惡意篡改也變得越來越重要。
　　目前對JPEG類置換篡改圖像的在研究中主要呈現(xiàn)出以下三類問題:一是現(xiàn)有的大部分盲取證算法要求對待測圖像第二次保存時的質量因子較高或者直接為無損格式的圖像，并且能夠在實際中應用的JPEG類的篡改圖像盲檢測算法還比較少。二是當經(jīng)歷篡改后的JPEG圖像最終保存時的質量因子小于

3、原圖像的質量因子時，其檢測效率較低。三是最終得到的二值圖像或后驗概率圖中，對篡改塊分離時對閾值設置往往都需要手動設置。本文則針對以上研究中存在的問題做出了以下進一步的研究:
　　(1)針對JPEG圖像，依據(jù)JPEG圖像經(jīng)歷離散余弦變換后，其交流系數(shù)符合近似的拉普拉斯分布，利用貝葉斯理論，建立JPEG圖像雙重壓縮的概率模型，并使用25塊局部鄰域法計算出拉普拉斯系數(shù)矩陣，描述出其分布函數(shù)，求得每個像素被篡改的概率值，最終得到每一個8×

4、8圖像塊矩陣的特征值，通過設置合適的閾值自動定位和分離出篡改區(qū)域和正常區(qū)域，實驗結果顯示，本算法即使在篡改圖像經(jīng)歷深度壓縮的情況下也達到很好的檢測效果。
　　(2)考慮到在現(xiàn)實生活中大部分圖像為JPEG類的真彩色圖像，在此類圖像被篡改后且對篡改圖像的位置、大小和個數(shù)都未知的情況下。本文根據(jù)JPEG類圖像被篡改后，其背景區(qū)域的離散余弦系數(shù)會經(jīng)歷兩次JPEG壓縮，表現(xiàn)出雙量化效應，而篡改區(qū)域的離散余弦系數(shù)僅僅經(jīng)歷一次JPEG壓縮，不會

5、表現(xiàn)出雙量化效應。在此基礎上提出了一種改進的DCT系數(shù)統(tǒng)計模型，描述經(jīng)歷兩次JPEG壓縮過程中其DCT系數(shù)變化規(guī)律。并結合概率論基礎，求出每一個圖像塊被篡改的概率值，得到圖像的后驗概率密度圖。然后利用粒子群算法設定自適應閾值對后驗概率密度圖進行優(yōu)化，將待檢測圖像轉化為特殊的二值圖像，實現(xiàn)對篡改圖像置換區(qū)域的識別和分離。實驗結果表明，該方法能夠準確的定位和提取出篡改區(qū)域，并且檢測結果與其他傳統(tǒng)方法相比較，本算法能很好的把篡改區(qū)域從篡改圖像