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基于相机成像特性的数字图像真伪鉴定

作　者: 姚恒
导　师: 王朔中
学　校: 上海大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 图像取证透视约束噪声等级函数贝叶斯最大后概率准则线性对比度增强图像复制-粘贴
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

新闻图片造假案例层出不穷，严重危害社会稳定。如何在未知原始图像情况下对图像内容真伪进行鉴定成为近年来媒体安全领域的研究热点。现有被动图像取证方法种类繁多，不胜枚举，按其原理大体可分为三类：基于约束理论的内容鉴定、基于痕迹学的内容鉴定和基于内部指纹的来源鉴定。本文分别从相机透视约束、噪声等级函数约束、线性对比度增强痕迹和图像复制-粘贴痕迹等多个视点对图像内容真伪鉴定展开研究，取得的创新成果概括如下：1.基于透视约束的图像拼接检测。近大远小是相机成像的基本透视特性。篡改者在图像中插入一个对象时，很难确定适当的物体成像高度使其服从透视约束关系。在不考虑相机上下倾角情况下，证明了图像中物体实际高度仅与其所在参考平面灭线（vanishing line）、物体在图像中的坐标位置、相机实际高度这三个量有关，而与相机内部参数无关。针对防伪取证，得出图像中两可疑物体实际高度比仅取决于参考平面灭线和物体坐标的结论，根据此结论提出了对不满足透视约束条件的插入对象的检测方法。实验表明该方法对图像压缩和下采样具有很强的稳健性。2.基于噪声等级函数不一致性的图像拼接检测。现有基于噪声不一致性取证方法多以高斯白噪声假设为前提，而在实际相机中传感器产生的噪声往往服从更复杂的分布。本文假设局部噪声标准差是图像局部亮度的函数，称之为噪声等级函数。现有用于去噪的噪声等级函数估计方法并不适合取证应用，存在样本集不完备和测量精度受图像内容影响较大的问题。通过推导噪声等级函数与相机响应函数之间的形状约束关系，提出了利用相机响应函数形状对噪声等级函数形状进行约束的联合估计方法。利用图像边缘区和非边缘区样本构造贝叶斯后验概率最大化模型，使噪声等级函数估计和相机响应函数估计同时达到最优。在此基础上提出一类取证算法，通过检测图像中局部区域块的噪声等级不一致性来判断该块是否来自其他图像。3.对线性对比度增强操作的检测和映射函数系数估计。线性函数是最基本的对比度增强映射函数。由于映射函数的斜率恒定不变，因此图像中直方图会产生周期性梳状效应。本文提出直方图频谱尖峰能量分析方法以检测此种效应，另外还得出分段线性对比度增强中，映射折线的斜率与直方图幅度谱峰值所在频率间的对应关系。以三折线对比度增强映射函数为例，实现了分段线性映射函数的参数估计。4.基于非负矩阵分解的稳健性图像复制-粘贴操作检测。图像的复制-粘贴操作是指篡改者复制图像部分区域，将它粘贴到本图像的其他区域。本文提出基于块特征匹配的检测方法。用非负矩阵分解得到图像特征，将分解得到的系数二值化，通过计算汉明距离进一步降低匹配复杂度。在保证足够稳健性的前提下，所提出的方法相对于现有基于特征系数相关性的匹配方法具有复杂度低，运算效率高的特点。该方法可抵抗滤波、压缩、低倍率缩放等操作。本论文提出的方法对于图像被动取证提供了几种有效手段。随着图像处理工具的发展，篡改技巧也不断改进和翻新，使检测的难度更高。进一步完善和提高图像取证技术是一项具有挑战性的长期任务。

全文目录

摘要  8-10
Abstract  10-17
第一章 : 绪论  17-24
  本章提要  17
  1.1 研究背景及意义  17-20
  1.2 数字图像取证概述  20-22
    1.2.1 数字水印、图像哈希和图像被动认证—图像取证的“三柄利器”  20-21
    1.2.2 数字取证技术—揭开谎言的最后遮羞布  21-22
  1.3 主要研究内容和论文结构  22-24
    1.3.1 主要创新点  22-23
    1.3.2 论文结构安排  23-24
第二章 : 图像取证主要方法及研究现状  24-43
  本章提要  24-26
  2.1 基于约束理论的图像篡改认证  26-31
    2.1.1 复制-粘贴操作  26
    2.1.2 光照方向约束  26-27
    2.1.3 阴影约束  27
    2.1.4 几何透视约束  27-28
    2.1.5 噪声特征约束  28
    2.1.6 镜面成像约束  28-29
    2.1.7 运动约束  29
    2.1.8 镜头缺陷约束  29-30
    2.1.9 光轴中心点约束  30-31
  2.2 基于痕迹学的图像篡改认证  31-41
    2.2.1 通用外部指纹检测  31
    2.2.2 相机色彩滤波阵列插值痕迹检测  31-32
    2.2.3 相机响应函数痕迹检测  32-33
    2.2.4 图像缩放痕迹检测  33-36
    2.2.5 图像旋转痕迹检测  36-37
    2.2.6 对比度增强痕迹检测  37
    2.2.7 中值滤波痕迹检测  37-38
    2.2.8 人工平滑痕迹检测  38-39
    2.2.9 JPEG 压缩痕迹检测  39-40
    2.2.10 锐化痕迹检测  40-41
  2.3 图像来源认证  41-42
    2.3.1 CG 图像与真实拍摄图像甄别  41
    2.3.2 基于固定模式噪声的成像设备型号识别  41-42
    2.3.3 基于头文件的成像设备型号识别  42
  2.4 本章小结  42-43
第三章基于透视约束的图像拼接检测  43-57
  本章提要  43
  3.1 研究内容  43
  3.2 单视点图像测量技术  43-46
  3.3 基于透视约束的图像拼接操作盲检测  46-54
    3.3.1 照片中的物体透视关系  46-50
    3.3.2 基于透视约束的图像拼接检测方法  50-54
  3.4 实验结果  54-55
  3.5 本章小结  55-57
第四章基于噪声不一致性的图像拼接检测  57-78
  本章提要  57
  4.1 研究内容  57
  4.2 现有噪声等级函数估计方法  57-59
  4.3 噪声等级函数建模  59-62
    4.3.1 相机响应函数  59-60
    4.3.2 噪声等级函数与相机响应函数之间关系  60-62
  4.4 基于相机响应曲线约束的噪声等级函数估计方法  62-69
    4.4.1 样本集采集和距离测度  62-66
    4.4.2 利用贝叶斯后验概率最大化方法估计噪声等级函数  66-68
    4.4.3 图像拼接检测  68-69
  4.5 实验结果及分析  69-76
    4.5.1 针对实际拍摄图像的噪声等级函数估计算法评估  69-72
    4.5.2 图像拼接篡改检测实验  72-76
  4.6 本章小结  76-78
第五章线性对比度增强检测及参数估计  78-91
  本章提要  78
  5.1 研究内容  78
  5.2 现有对比度增强盲检测算法  78-81
  5.3 线性对比度增强盲检测及灰度映射参数的估计  81-87
    5.3.1 线性对比度增强检测  81-83
    5.3.2 基于线性对比度增强痕迹的图像篡改认证  83
    5.3.3 折线型对比度增强因子估计  83-87
  5.4 实验结果  87-89
  5.5 本章小结  89-91
第六章基于 NMF 的图像复制-粘贴检测  91-103
  本章提要  91
  6.1 研究内容  91
  6.2 现有方法概述  91-94
    6.2.1 变换域稳健特征子块匹配方法  91-92
    6.2.2 旋转不变特征子块匹配方法  92-94
    6.2.3 特征点匹配方法  94
  6.3 非负矩阵分解  94-96
  6.4 基于非负矩阵分解的图像复制-粘贴检测算法  96-98
  6.5 实验结果  98-102
  6.6 本章小结  102-103
第七章总结与展望  103-107
  本章提要  103-104
  7.1 研究成果总结  104-105
  7.2 工作展望  105-107
参考文献  107-120
作者在攻读博士学位期间公开发表的论文  120-121
致谢  121-123

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