基于DCT统计特征的JPEG图像区域复制篡改盲检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN103345758A*(12)发明专利申请(10)申请公布号(10)申请公布号CNCN103345758103345758A(43)申请公布日2013.10.09(21)申请号201310316164.0(22)申请日2013.07.25(71)申请人南京邮电大学地址210003江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号(72)发明人杨一涛刘力颖孙国梓郑东亚潘俊(74)专利代理机构南京知识律师事务所32207代理人汪旭东(51)Int.Cl.G06T7/00(2006.01)权权利要求书1页利要求书1页说明书4页说明书4页附图1页附图1页(54)发明名称基于DCT统计特征的JPEG图像区域复制篡改盲检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于DCT统计特征的JPEG图像区域复制盲检测方法，该方法是在不依靠图像水印等信息的条件下，仅根据图像内容提取图像的DCT统计特征，并且运用检测方法所提取的图像特征进行降维，利用降维后的图像特征检测图像是否经过区域复制粘贴篡改，并对篡改区域进行自动定位；通过该方法，可以实现JPEG图像的区域复制粘贴篡改检测，克服了传统的图像取证中依赖事先嵌入的数字水印或签名的弊端，并且通过降维处理优化了检测流程，提高了检测效率。CN103345758ACN1034578ACN103345758A权利要求书1/1页1.一种基于DCT统计特征的JPEG图像区域复制篡改盲检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1）图像分块；分块前将可疑图像进行预处理；2）特征提取；针对已经划分好的子块，分别提取每一子块的DCT统计特征；3）特征降维；使用PCA降维方法进行DCT系数矩阵降维处理；4）特征排序；区域复制篡改，复制区域来自原图片；被复制区域与复制区域的图像块具有相匹配的图像特征；具有相匹配特征的图像子块为可疑篡改区域；5）计算相等位移矢量发生频率；引入位移矢量，在有多个特征匹配对均具有相同位移矢量的情况下，才将某对特征匹配对视为有用匹配；6）标识篡改区域；对位移矢量计数大于门限值的图像子块，进行标识。2.根据权利要求1所述的一种基于DCT统计特征的JPEG图像区域复制篡改盲检测方法，其特征在于：所述方法的步骤1中可疑图像均假设为灰度图像。3.根据权利要求1所述的一种基于DCT统计特征的JPEG图像区域复制篡改盲检测方法，其特征在于：所述方法的步骤2中是用一组矩阵F(i,j)存储DCT系数，其中(i,j)代表图像子块的位置；按照从左到右，从上到下的顺序遍历图像的各个子块，对每个子块进行DCT变换；得到DCT系数之后，对其进行量化操作，量化后每个图像子块得到一个B*B的特征矩阵F(i,j)。4.根据权利要求1所述的一种基于DCT统计特征的JPEG图像区域复制篡改盲检测方法，其特征在于：所述方法的步骤3中使用PCA降维方法进行DCT系数矩阵降维处理，包括如下步骤：(1)先将特征矩阵进行中心化，即保证每个维度的均值为零，只需让矩阵的每一列除以对应的均值即可；(2)对特征矩阵计算其协方差矩阵；(3)对协方差矩阵进行特征值分解，选取最大的p个特征值对应的特征向量组成投影矩阵；(4)对原始样本矩阵进行投影，得到降维后的新样本矩阵。5.根据权利要求1所述的一种基于DCT统计特征的JPEG图像区域复制篡改盲检测方法，其特征在于：所述方法的步骤4中包括字典排序的方法。6.根据权利要求1所述的一种基于DCT统计特征的JPEG图像区域复制篡改盲检测方法，其特征在于：所述方法的步骤5中使用每个图像子块左上角的像素坐标标示该图像子块的位置，用一个矩阵存储每个图像子块的位置，子块间的坐标差值即为位移矢量。7.根据权利要求1所述的一种基于DCT统计特征的JPEG图像区域复制篡改盲检测方法，其特征在于：所述方法的步骤6中包括门限值的选取与方法；门限值的选取与方法与可以识别的最小图像块有关。2CN103345758A说明书1/4页基于DCT统计特征的JPEG图像区域复制篡改盲检测方法技术领域[0001]本发明涉及信息安全与计算机应用技术领域，特别涉及一种基于DCT统计特征的JPEG图像区域复制篡改盲检测方法。背景技术[0002]随着图像处理技术的成熟化与普及化，对数字图像的篡改变得越来越容易。人们可以利用各种工具随意篡改图像，单凭肉眼，无法分辨出这些图像的真假。篡改后的图像通过网络向大众传播，或造成娱乐效果，如一般的幽默图片；或对社会产生不良影响，如广场鸽事件和周正龙老虎事件。因此，对数字图像进行鉴别，已经成为一个新兴的研究领域。[0003]区域复制篡改指的是一种特殊的图像篡改，即复制图像中的部分区域，将其粘贴到同一幅图像中的另一位置，以达到隐藏或添加内容的目的。由于同一幅图像有着一致的噪声、纹理和颜色等信息，加上篡改者往往在篡