基于色彩一致性的图像模糊篡改检测

分析数字图像中的局部色彩相关性及模糊篡改操作对图像色彩一致性的影响,提出一种基于改进色彩特征的数字图像模糊篡改检测方法。重新定义色调变化率和异常色调率,通过提取图像中的色调变化和异常色调特征,描述模糊操作对图像局部色彩一致性的破坏程度,将特征输入支持向量机进行训练和分类,并对图像中的模糊篡改区域进行定位检测。实验结果表明,该方法可快速检测出图像中的模糊操作,准确定位模糊篡改区域,且对图像的旋转和JPEG压缩操作具有一定的鲁棒性。

基于首数字定律的图像高斯模糊篡改检测算法

针对现有图像篡改操作中常见的高斯模糊篡改检测算法普适性不强、效率不高的缺点,提出一种基于首数字定律的检测算法。首先,提取图像的RGB三个彩色通道的离散余弦变换(DCT)域交流分量(AC系数)和梯度的首位有效数字统计特征。然后,利用支持向量机分类器训练并进行分类。最后,用从标准数据库下载大量图像与自拍图像对本算法进行验证。实验表明,该算法可以有效检测出自然图像是否经过高斯模糊篡改。

基于模糊度和色调变化率的图像模糊取证

提出一种数字图像模糊篡改的检测方法。由于模糊操作是一种常用的图像润饰篡改手段,所以检测人工模糊对图像的真实性和原始性具有一定的必要性。首先利用图像的模糊度,估计出图像中可能经过模糊篡改的区域,再根据模糊操作会破坏图像邻域的色彩一致性且被破坏后的色彩一致性无法被"再次"破坏的性质对估计出的模糊区域进行高斯低通滤波处理,然后根据滤波前后色调值的变化个数进行精确的检测,最后定位出人工模糊篡改区域。实验表明,该方法可以检测出图像中的人工模糊篡改区域,并能准确地将其进行定位。

基于遗留痕迹的数字图像盲取证综述

数字图像盲取证是一种新颖的图像信息安全技术,它能够在没有前期预签名或嵌入信息等先验条件下,完成对图像真伪和来源的认证,具有更广的实用价值,成为目前安全领域新的研究热点。本文以基于遗留痕迹的数字图像盲取证为代表,从复制–粘贴检测、模糊篡改检测、JPEG相关检测、照明不一致检测和重采样检测五个方面进行综述,对与之相应的典型算法进行了重点介绍,并对未来的发展进行展望。