数字图像篡改定位研究综述

数字图像篡改定位属于一种图像取证任务,它主要目标是在可疑的待检测图像中检测和定位出篡改的区域。随着数字图像编辑工具的迅速发展和数码相机的大量普及,图像篡改变成越来越影响我们日常生活的一个重大困扰。数字图像篡改定位技术也受到了工业界和学术界越来越多的关注。本文对图像拼接篡改区域定位、复制移动篡改检测与定位、图像溯源篡改检测与定位近年来的相关成果进行综述。特别是,深度学习技术近年来被广泛应用于数字图像篡改定位,已经逐渐成为了数字图像取证的主流技术。本文主要对近年来基于深度学习的数字图像篡改定位方法进行回顾和讨论。

基于目标检测约束的图像过滤方法研究

图像过滤方法通过分析和匹配图像特征,检索得到可疑篡改来源图像,分析篡改图像和篡改来源图像的派生关系。本文提出一种基于目标检测约束的图像过滤方法,首次整合了目标检测算法和分布式加速的鲁棒特征索引,一方面利用目标检测算法使得特征检索范围得到约束,另一方面采用分布式局部特征提取方法,有效提高了图像特征检索的效率和准确度。此外,使用尺度可变的有约束图像拼接检测与定位网络在图像特征检索基础上进行深度匹配,进一步对篡改区域和篡改来源区域进行精确查找。实验结果证明,本文算法在篡改图像检索准确性、查询效率方面有明显改进。