数字图像复制粘贴型篡改盲取证研究的任务书.docx

数字图像复制粘贴型篡改盲取证研究的任务书
一、选题背景
数字图像在现代社会中广泛使用，其在许多领域中都具有重要的应用价值，例如医学、电影、广告、安全领域等。但数字图像也容易被篡改，特别是在网络传输中更容易出现这种情况。数字图像篡改可以分为可见篡改和隐蔽篡改两种类型。可见篡改是指在原图像中增加删除、改变像素等操作，这种篡改比较容易被检测出来。而隐蔽篡改则是指修改像素值，使得图片在视觉上看上去没有改变，但是数据已经被篡改。这种操作难以被发现，因此越来越受到人们的关注。
数字图像的篡改检测分为主动检测与被动检测两种方法。主动检测是指在创建数字图像时或者传输时添加一些信息，以便在数据发生篡改时被发现。被动检测则是通过检测数字图像之间的差异来识别篡改。这种方法需要专业的算法来进行，相应的技术已经相当成熟。
在数字图像的篡改检测中，数字图像复制粘贴型篡改是一种比较常见的方法。这种篡改方式是指在原图像中复制一部分图像，然后将这部分图像粘贴到另一个位置。这样做会使得图像在视觉上看起来与原图像没有区别，但在数据上已经发生了变化。针对这种篡改方式，研究数字图像的复制粘贴型篡改盲取证技术是非常有必要的。
二、研究目的
数字图像复制粘贴型篡改盲取证技术可用于数码取证，以确定图像是否被篡改过。本研究旨在探讨数字图像复制粘贴型篡改盲取证技术，通过分析图像中的特定信息，来检测图像是否被篡改过，进而保障图像的安全性和隐私。
三、研究方法和内容
1.文献综述
通过对相关文献的调研和分析，了解数字图像复制粘贴型篡改的研究现状和应用场景，总结现有的技术方法，并发现其存在的不足和问题。
2.图像处理算法研究
通过分析数字图像复制粘贴型篡改的特点，和现有的检测方法，研究基于数字图像的复制粘贴型篡改盲取证算法。
3.数据集构建与实验验证
根据构建的数据集，开展实验验证，评估新算法的性能和检测能力，并将其与现有的算法进行比较。
四、实验预期成果
本研究旨在发展一种数字图像的复制粘贴型篡改盲取证算法，能够在不知情的情况下检测图像是否被篡改，并提高数字图像的安全性和隐私性。
五、研究意义
1.对数字图像的安全性和隐私性提供保障；
2.为相关领域的研究提供新的思路和方法；
3.促进数码取证技术的进一步发展；
4.对数字篡改检测技术及其应用产生积极影响，具有广泛的社会意义和应用价值。
六、参考文献
[1]DangS,LiT,etal.Robustnessoffeaturepointextractionalgorithmsagainstimagesegmentationerrors[J].DigitalInvestigation,2018,24(Supplement):S104-S114.
[2]ZhangZY,TaN,JiXD,etal.Afeaturestateanalysis-basedSARimagechangedetectionmethod[J].InternationalJournalofRemoteSensing,2018,39(15-16):5220-5241.
[3]YurdakulA,ChandramoorthyN,etal.AnewDWTbasedimagesplicingdetectionmethodusingHMM[J].DigitalSignalProcessing,2019,84:163-176.
[4]RahmaniM,ForooshH.Non-duplicationsub-imagesearch-basedholographicwatermarking[J].JournalofSystemsandSoftware,2018,146:178-188.
[5]PanHH,JiaYH,LiCL,etal.Deepfakevideodetectionbasedonthethree-streamconvolutionalneuralnetwork[J].IEEEAccess,2019,7:170363-170373.