基于Shamir秘密共享方案的文件图像篡改检测和修复方法

提出了一种新的基于Shamir秘密共享方案的文件图像篡改检测和修复方法,该方法包含篡改保护生成和篡改检测修复2个过程.在篡改保护生成过程中,为了提高已有文件图像篡改检测和修复方法的篡改检测正确率和修复效果,首先提出了基于权重的篡改检测信号生成方法,对每个非重叠2×3图像块提取图像块特征,再利用Shamir秘密共享方案将块特征和块内容序列值生成用于块篡改检测和修复的共享信息,最后将块共享信息构成的α通道与原始图像组成可移植网络图形格式(portable network graphic format,PNG)的文件图像.在篡改检测过程中,α通道提取的共享信号可以判断图像块是否被篡改,并可以通过Shamir秘密共享方案反向操作修复篡改图像块的内容.实验表明所提方法不仅具有良好的篡改检测和修复效果,同时具有良好的鲁棒性,能抵抗图像裁剪、噪声攻击.

SSRGFD:双目超分辨率图像通用篡改检测数据集

目的图像编辑软件的普及使得篡改图像内容、破坏图像语义的成本越来越低。为避免恶意篡改图像对社会稳定和安全的威胁,检测图像的完整性和真实性尤为重要。面对新型成像设备和算法,需要重新验证现有图像篡改检测算法的有效性并针对双目超分辨率图像的安全性展开进一步研究。但由于双目超分辨率图像篡改数据集的缺乏,难以满足研究的需要。为此,构建了一个双目超分辨率图像通用篡改检测数据集SSRGFD(stereo superresolution forensic general dataset)。方法数据集构建考虑复制黏贴、拼接和图像修复3种常见的篡改类型。为使数据集图像更贴合真实篡改场景,本文从篡改图像内容和隐藏篡改痕迹两方面出发为不同篡改类型设计了不同的篡改标准。首先使用超分辨率算法PASSRnet(parallax attention stereo image super-resolution network)从Flickr1024数据集生成双目超分辨率图像,分别基于3种篡改标准通过手工或深度学习算法对图像进行篡改,构建了2067幅篡改图像,并为每一幅篡改图像提供了对应的篡改区域掩膜。结果实验从主观和客观两个角度评估数据集图像视觉质量。通过双刺激连续质量分级法得到的主观质量平均评分差异基本都低于1.5。客观质量评价方法BRISQUE(blind/referenceless image spatial quality evaluator)、NIQE(natural image quality evaluator)和PIQE(parent institute for quality education)的平均评估结果分别为30.76、4.248和34.11,与真实图像十分接近。实验使用多种检测方法在SSRGFD和单目图像数据集上进行比较。QMPPNet(multi-scale pyramid hybrid loss network)的性能指标均表现最优,但所有检测方法在SSRGFD上的性能相比于在单目图像数据集上的性能显著下降。结论构建的SSRGFD数据集内容丰富且具有较好的视觉质量,能够为双目超分辨率图像篡改检测研究工作提供良好的数据支持。SSRGFD数据集可以从https://github.com/YL1006/SSRGFD上获取。