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《數(shù)字圖像細(xì)縫裁剪篡改的被動(dòng)取證方法研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、數(shù)字圖像細(xì)縫裁剪篡改的被動(dòng)取證方法研究ResearchonPassiveForensicsMethodsofDigitalImageSeamCarvingForgery一級學(xué)科：信息與通信工程學(xué)科專業(yè)：信息與通信工程作者姓名：王秋子指導(dǎo)教師：郭繼昌教授天津大學(xué)電氣自動(dòng)化與信息工程學(xué)院二零一七年十一月摘要隨著數(shù)字時(shí)代的到來和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，數(shù)字圖像在人們的生活中扮演著越來越重要的角色。然而，各類簡單易得的數(shù)字圖像編輯軟件使得普通用戶也能輕易對一幅圖像的內(nèi)容和尺寸進(jìn)行篡改，且現(xiàn)有篡改技術(shù)人眼無法識別，數(shù)字圖像的真實(shí)性和完整性受到質(zhì)疑，惡意的數(shù)字圖像篡改妨礙了司法鑒定，嚴(yán)重威脅著社會
2、的公平正義，因此對數(shù)字圖像的取證方法研究具有重要的實(shí)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。本文對細(xì)縫裁剪篡改技術(shù)進(jìn)行深入研究，分析了篡改前后圖像局部紋理的變化和像素間相關(guān)性的變化，提出基于局部二值模式（LocalBinaryPattern,LBP）和馬爾科夫特征的取證方法。該方法首先將圖像從空域轉(zhuǎn)換到LBP域，對其進(jìn)行JPEG壓縮后提取二維JPEG矩陣，計(jì)算該矩陣在水平、垂直、主對角線、次對角線方向上的一階差分矩陣，最后對各個(gè)方向上的差分矩陣分別提取馬爾科夫特征，通過支持向量機(jī)進(jìn)行分類訓(xùn)練后判別圖像是否經(jīng)過篡改。此外，深入分析了因上述馬爾科夫特征只是對相鄰元素進(jìn)行差分而不能很好反映篡改比例較大時(shí)圖像的變
3、化，本文將馬爾科夫特征進(jìn)行擴(kuò)展，將擴(kuò)展后的馬爾科夫特征與LBP相結(jié)合進(jìn)行檢測。與前述算法不同的是對4個(gè)方向上的一階差分矩陣分別提取馬爾科夫特征和擴(kuò)展馬爾科夫特征，將融合后的特征通過支持向量機(jī)進(jìn)行分類檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法優(yōu)于傳統(tǒng)馬爾科夫方法以及其它細(xì)縫裁剪檢測方法，特別是當(dāng)細(xì)縫裁剪篡改比例較小時(shí)檢測率較現(xiàn)有方法有明顯提升。此外不同數(shù)據(jù)庫上的優(yōu)良檢測率更體現(xiàn)了本文算法在檢測細(xì)縫裁剪篡改上的適應(yīng)性。關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像取證，圖向重定向，細(xì)縫裁剪，局部二值模式，馬爾科夫特征，擴(kuò)展馬爾科夫特征IABSTRACTWiththeadventofdigitaleraandtherapiddevel
4、opmentoftheMobileInternet,digitalimagesplayanincreasinglyimportantroleinourlives.However,varioussimpleandeasy-to-usedigitalimageeditingsoftwaremakeiteasyforordinaryuserstotamperwiththecontentandsizeofanimage,andthetamperingtechniqueisnotrecognizedbyhumaneyes.Theauthenticityandintegrityofdigital
5、imagesarebeingquestioned,Maliciousdigitalimagetamperingobstructsforensicappraisal,whichseriouslythreatenssocialfairnessandjustice.Therefore,theresearchondigitalimageforensicshasimportantpracticalvalueandpracticalsignificance.Todealwithimagetamperingoperationusingseamcarving,thechangeoflocaltext
6、ureandthecorrelationbetweenpixelsbeforeandaftertamperingareanalyzed,andaforensicmethodbasedonLBPandMarkovfeaturesisproposed.Firstly,theLBPoperatorisexploitedtoconverttheimagefrompixeldomaintoLBPdomain.Afterthat,the2DJPEGmatrixisextractedbyJPEGcompression.Thenitsfirst-orderdifferencematricesarec
7、alculatedinthehorizontal,vertical,diagonalandminordiagonaldirectionsrespectively.Finally,theMarkovfeaturesaregainedfromthedifferencematricesineachdirectionandusedtoidentifywhetheranimageissufferedfromseamcarvingbytheSVM.Inaddition
