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JPEG图像重压缩特性研究及篡改区域定位

作　者: 巫兰英
导　师: 孔祥维
学　校: 大连理工大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 数字图像取证 JPEG重压缩 信息损失量 重压缩偏移量 图像篡改定位
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


随着信息技术的发展和图像获取设备的普及,数字图像成为重要的媒体形式。同时,各种数字图像处理软件功能越来越强大,使用方法越来越简单,伪造图像的技术门槛也在降低。国内外频频出现利用图像造假歪曲事实的案例。伪造图像出现在社会的政治、军事、新闻等各个领域,影响了人们眼见为实的传统观念。近年来,研究数字图像取证相关技术的文献也越来越多。压缩历史分析可以作为数字图像取证的依据之一,是数字图像取证的重要组成部分。JPEG图像在篡改后一般仍保存为JPEG格式,因此,JPEG篡改图像会经历两次压缩,即重压缩。目前的大部分算法集中在区分原始单压缩图像和重压缩图像上,鲜有算法对重压缩偏移量进行研究。本文从JPEG压缩的原理出发,研究了重压缩操作在图像中产生的块效应,提出了重压缩偏移量的估计方法,以及利用重压缩偏移量定位JPEG图像篡改区域的模型。本文的研究成果如下：(1)对数字图像取证技术进行了全面系统的介绍,包括研究背景和发展历史等,并把现有的图像篡改被动取证技术分为三类进行介绍——检测特定篡改方式的技术、分析成像过程引入特性以及压缩历史分析,分析了现有的图像篡改被动取证技术存在的问题。(2)分析了重压缩偏移量对图像的影响,引入信息损失量的概念,找出信息损失量与重压缩偏移量之间的关系,提出了一种重压缩偏移估计方法,对比实验表明,该算法能有效地估计出重压缩偏移量,尤其在图像块较小时,算法性能较之前的算法优势更明显。(3)提出了一种利用重压缩偏移量进行JPEG图像篡改定位的模型。篡改后的JPEG图像可以分为背景区域和篡改区域,两个区域的重压缩偏移量是不同的,因此可用重压缩偏移量把二者区分出来。该算法能够有效定位出图像的篡改区域,对篡改区域的缩放、羽化等后处理操作具有鲁棒性。与前人的方法相比,该算法定位精度较高,鲁棒性更强,且无需训练从而避免了图像库对算法的影响。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-15
  1.1 数字图像取证研究背景  9-12
  1.2 数字图像主动取证与被动取证  12-13
  1.3 数字图像取证技术研究现状  13-14
  1.4 本文的研究内容和结构  14-15
2 数字图像篡改被动取证技术概述  15-29
  2.1 检测特定篡改方式的痕迹  15-19
    2.1.1 检测拼接合成操作  15-16
    2.1.2 检测润饰操作  16-17
    2.1.3 检测自然属性修改  17-18
    2.1.4 审查文件信息  18-19
  2.2 分析成像过程引入特性  19-22
    2.2.1 数码相机成像模型  19-21
    2.2.2 利用成像过程引入特性的取证方法  21-22
  2.3 图像压缩历史分析  22-27
    2.3.1 JPEG压缩及解压缩过程  22-25
    2.3.2 无损图像压缩历史分析  25
    2.3.3 重压缩检测方法  25-27
    2.3.4 压缩参数估计  27
  2.4 现有图像篡改被动取证方法存在的问题  27-28
  2.5 本章小结  28-29
3 JPEG图像重压缩偏移量估计  29-39
  3.1 JPEG压缩分析  29-31
    3.1.1 JPEG压缩块效应  29-30
    3.1.2 JPEG重压缩中的块效应  30-31
  3.2 JPEG重压缩偏移量估计  31-35
    3.2.1 JPEG系数与压缩质量间的关系  31-32
    3.2.2 重压缩图像的JPEG系数特性  32-34
    3.2.3 JPEG重压缩偏移量估计方法  34-35
  3.3 实验结果及分析  35-38
    3.3.1 实验设置  35-36
    3.3.2 实验结果及分析  36-38
  3.4 本章小结  38-39
4 利用JPEG压缩特性定位图像篡改区域  39-49
  4.1 JPEG图像篡改中的痕迹  39-40
  4.2 检测重压缩定位图像篡改定位区域  40-41
  4.3 估计重压缩偏移量定位图像篡改区域  41-43
  4.4 对比实验结果及分析  43-47
    4.4.1 实验设置  43-44
    4.4.2 实验结果及分析  44-47
  4.5 本章小结  47-49
结论  49-51
参考文献  51-55
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  55-56
致谢  56-57

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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