基于关键点和扇形均值的拷贝粘贴图像取证算法研究

发布时间：2017-07-01 00:15

  本文关键词：基于关键点和扇形均值的拷贝粘贴图像取证算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：人类对信息的需求快速增长,作为信息载体的数字图像已广泛应用于各个领域,图像编辑软件可以轻而易举地篡改图像,而且人眼无法直接分辨真假。如果篡改后的图像被用于法庭审判和医疗事业等正式的场合,毫无疑问会引起各种信任问题。因此,数字图像真实性应该受到保护,目前,鉴别图像真实性的技术已成为国内外关注的一个课题。本文主要研究内容是基于关键点和分块匹配的图像盲取证技术。本文首先对数字图像取证技术的研究现状进行分析。然后对基于分块匹配和基于关键点的拷贝粘贴篡改图像检测算法进行分析研究,并总结了现有算法的优缺点。通过对基于Harris角点和阶梯扇形统计信息的拷贝粘贴检测算法进行仿真,并对目标移除和目标添加篡改方式下的图像进行检测和分析,发现该算法存在三点不足：不能抵抗平滑区域的篡改攻击；不能抵抗较小面积区域的篡改攻击;不能检测出目标粘贴多次的篡改。本文首先讨论影响Harris角点提取的因素,然后分析扇形的半径对算法检测性能的影响,进而设计一种基于Harris角点和扇形均值的拷贝粘贴图像检测算法,该算法通过改变角点响应函数和降低对比阈值来使平滑区域提取到足够的角点,进而提高对平滑篡改区域的检测性能；通过选择适当的扇形半径提高对小面积篡改的检测率,利用G2NN进行特征向量匹配,提高算法对多重目标粘贴篡改的检测性能。最后通过RANSAC算法来降低误检。仿真实验表明,改进后的算法能检测平滑区域篡改和小面积区域篡改,同时能抵抗目标多次粘贴篡改的攻击,然而该算法抗尺度缩放性不强。为了增强这类算法的抗尺度缩放性,同时降低对自相似真实区域的误检,本文设计了一种基于SIFT关键点和扇形均值的取证算法。该算法先提取图像的SIFT关键点,然后用扇形均值形成的特征向量来描述每个以SIFT关键点为中心的小圆形区域,并利用G2NN算法进行特征匹配,最后通过聚类区分不同的克隆区域,再利用RANSAC算法和ZNCC算法来降低误检,最终精确定位篡改区域。仿真结果表明,该算法能抵抗一定的尺度缩放攻击,且能准确定位并标记出篡改区域。最后,本文设计了算法仿真系统,并对仿真结果进行分析说明。
【关键词】：图像取证 拷贝粘贴 Harris角点 特征匹配 RANSAC算法
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 研究背景和意义11-13
• 1.2 数字图像取证技术概述13-14
• 1.2.1 主动取证技术13-14
• 1.2.2 盲取证技术14
• 1.3 数字图像盲取证理论框架14-18
• 1.3.1 数字图像篡改技术14-15
• 1.3.2 基于图像篡改过程遗留痕迹的取证技术15-18
• 1.4 本文的章节安排18-19
• 第2章 图像拷贝粘贴篡改取证技术19-27
• 2.1 数字图像拷贝粘贴篡改取证技术分类19-20
• 2.1.1 基于分块匹配的图像盲取证算法19-20
• 2.1.2 基于关键点的图像盲取证算法20
• 2.2 现有数字图像区域拷贝粘贴篡改检测算法20-24
• 2.2.1 基于DCT和PCA的图像拷贝粘贴取证算法21
• 2.2.2 基于Harris角点和阶梯扇形统计信息的区域拷贝检测算法21-24
• 2.3 现有算法存在的问题和不足24-26
• 2.3.1 基于图像块的拷贝粘贴篡改检测算法24
• 2.3.2 基于关键点的拷贝粘贴篡改检测算法24-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第3章 基于Harris角点和扇形均值的图像盲取证技术27-43
• 3.1 区域拷贝粘贴篡改模型27
• 3.2 低漏检的联合Harris角点与扇形均值的图像盲取证算法27-32
• 3.2.1 影响Harris角点提取的角点响应函数和闽值分析28-30
• 3.2.2 特征描述子分析30-31
• 3.2.3 特征点的匹配31-32
• 3.2.4 算法实现流程32
• 3.3 仿真实验及结果分析32-41
• 3.3.1 对单个目标添加篡改图片的检测33-36
• 3.3.2 对多重目标添加篡改图片的检测36-38
• 3.3.3 对目标移除篡改图片的检测38-39
• 3.3.4 定量评估本章算法的有效性39-41
• 3.4 本章算法存在的问题和不足41-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第4章 基于SIFT和扇形均值的图像盲取证算法43-56
• 4.1 引言43
• 4.2 联合SIFT特征点和扇形均值的拷贝粘贴篡改检测技术43-47
• 4.2.1 SIFT特征点检测43-45
• 4.2.2 特征提取45-46
• 4.2.3 降低误检46
• 4.2.4 本章算法步骤46-47
• 4.3 实验仿真与结果分析47-54
• 4.3.1 对目标添加篡改图片的检测47-51
• 4.3.2 对目标移除篡改图片的检测51-52
• 4.3.3 对同时遭受目标添加和目标移除篡改图片的检测52-53
• 4.3.4 定量评估本章算法的有效性53-54
• 4.4 本章算法存在的问题和不足54-55
• 4.5 本章小结55-56
• 第5章 图像复制粘贴篡改取证仿真系统56-59
• 5.1 GUI仿真系统介绍56
• 5.2 复制粘贴篡改检测可视化仿真系统介绍56-58
• 5.3 本章小结58-59
• 总结与展望59-61
• 致谢61-62
• 参考文献62-68
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果68

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 刘建忠;;图像边缘的数学结构分析[J];软件;2011年05期

2 陈文兵;张小磊;;基于图像边缘的能见度计算方法[J];微型电脑应用;2009年04期

3 曾友州;胡莹;曾伟一;郑晓霞;;提取数字图像边缘的算法比较[J];成都航空职业技术学院学报;2009年04期

4 潘卫国;鲍泓;何宁;;一种传统中国书画图像的二分类方法[J];计算机科学;2012年03期

5 周涛;陆惠玲;拓守恒;马竞先;杨德仁;;基于非凸区域下近似的图像边缘修补算法[J];宁夏大学学报(自然科学版);2012年01期

6 唐亮;唐娉;阎福礼;郑柯;;HJ-1 CCD图像自动几何精纠正系统的设计与实现[J];计算机应用;2012年S2期

7 宋建中;;喷雾图像的自动分析[J];光学机械;1988年04期

8 张锦华;孙挺;;引入像点融合度修补的图像边缘化参差拼接实现[J];微电子学与计算机;2014年08期

9 张晓清;;抠图另一法[J];数字世界;2002年11期

10 潘泓;夏良正;;一种基于图像边缘的矩计算方法[J];模式识别与人工智能;2003年03期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 陆成刚;陈刚;张但;闵春燕;;图像边缘的优化模型[A];'2002系统仿真技术及其应用学术论文集（第四卷）[C];2002年

2 王伟凝;余英林;张剑超;;图像的动感特征分析[A];第一届中国情感计算及智能交互学术会议论文集[C];2003年

3 韩焱;王明泉;宋树争;;工业射线图像的退化与恢复方法[A];新世纪 新机遇 新挑战——知识创新和高新技术产业发展（下册）[C];2001年

4 王强;王风;;一种保持图像几何特征的去噪模型[A];中国通信学会第五届学术年会论文集[C];2008年

5 王培珍;杨维翰;陈维南;;图像边缘信息的融合方案研究[A];中国图象图形学会第十届全国图像图形学术会议（CIG’2001）和第一届全国虚拟现实技术研讨会（CVR’2001）论文集[C];2001年

6 李大鹏;禹晶;肖创柏;;图像去雾的无参考客观质量评测方法[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年

7 孟晋丽;张毅;金林;;图像中混合噪声的小波域滤除方法[A];2007'仪表，，自动化及先进集成技术大会论文集（一）[C];2007年

8 漆琳智;张超;吴向阳;;引导滤波的单幅图像前景精确提取[A];浙江省电子学会2013学术年会论文集[C];2013年

9 张明慧;;基于模糊蒙片算法的CR图像边缘增强[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集（1）[C];2008年

10 王亮亮;李明;高昕;;强模糊空间目标图像边缘获取方法研究[A];第九届全国光电技术学术交流会论文集（下册）[C];2010年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 吴飞;无边距照片打印三部曲[N];中国电脑教育报;2003年

2 艾思平翻译;视频编码软件CCE SP2操作指南(9)[N];电子报;2009年

3 ;B超术语解释[N];农村医药报（汉）;2008年

4 ;图像质量调整秘技[N];电脑报;2001年

5 马骏睿 皓月;制作版画效果图片[N];中国摄影报;2007年

6 艾思平翻译;视频编码软件CCE SP2操作指南(14)[N];电子报;2009年

7 西安 张正仓;I~（2）C总线控制的HG-2220AV液晶屏视频信号驱动板[N];电子报;2003年

8 ;令挑剔的人也刮目相看[N];中国电子报;2001年

9 侯杰;国产芯片进军移动多媒体市场[N];人民邮电;2003年

10 于亮、阿鲲;技术“扫”天下[N];中国计算机报;2002年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 梁福来;低空无人机载UWB SAR增强成像技术研究[D];国防科学技术大学;2013年

2 周静;基于忆阻器的图像处理技术研究[D];国防科学技术大学;2014年

3 贾茜;基于时—空域插值的图像及视频上采样技术研究[D];武汉大学;2014年

4 李照奎;人脸图像的鲁棒特征表示方法研究[D];武汉大学;2014年

5 郝红星;基于干涉相位图像构建数字高程模型的关键技术研究[D];国防科学技术大学;2014年

6 杨小义;图像特征识别算法及其在聋人视觉识别中的应用研究[D];重庆大学;2015年

7 王玉明;SAR图像地雷场检测技术研究[D];国防科学技术大学;2013年

8 温景阳;图像大容量、低失真可逆信息隐藏技术研究[D];兰州大学;2015年

9 李林;基于概率图模型的图像整体场景理解方法研究[D];电子科技大学;2014年

10 冯景;基于SAR图像的海面溢油检测研究[D];北京理工大学;2015年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 郑露萍;图像二阶微分特征提取及人脸识别应用研究[D];昆明理工大学;2015年

2 王思武;基于太阳图像的特征提取和检索[D];昆明理工大学;2015年

3 曹静;基于暗通道先验算法的图像去雾处理[D];海南大学;2015年

4 王雨婷;基于林火图像特征的火险识别系统研究与设计[D];东北林业大学;2015年

5 胡海锋;基于激光散斑图像的零件表面粗糙度测量[D];南京信息工程大学;2015年

6 王鑫;基于CT图像的肺结节检测方法研究[D];长春工业大学;2015年

7 何建斌;基于IPCS的医学图像网络考试系统的设计与研究[D];广东技术师范学院;2015年

8 宋小潞;基于大气物理模型的单幅图像去雾算法研究[D];华南理工大学;2015年

9 卢永乐;基于查找表的图像逆半调模板选择方法研究[D];湖南工业大学;2015年

10 武翔宇;基于图像的接触网支柱检测与编号识别[D];西南交通大学;2015年

  本文关键词：基于关键点和扇形均值的拷贝粘贴图像取证算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：503996